[发明专利]一种数学试题知识点自动化标注方法和装置在审
| 申请号： | 201810067572.X | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108182177A | 公开（公告）日： | 2018-06-19 |
| 发明（设计）人： | 谢德刚;姚志峰 | 申请（专利权）人： | 谢德刚 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201235 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种数学试题知识点自动化标注方法，该标注方法基于深度学习模型，所述标注方法包括步骤：S1：数学试题文本进行预处理，包括分别进行标准化、分词和去停用词处理；S2：准备数学领域语料库，分别按字符级别，词级别训练数学领域词向量；S3：搭建两层TextCNN神经网络模型，输入有标注的数学试题训练样本集，训练该神经网络模型，利用该模型实现对新入题库的数学题目进行知识点自动化标注。 | ||
| 搜索关键词： | 标注 数学试题 知识点 神经网络模型 数学领域 自动化 预处理 方法和装置 训练样本集 模型实现 数学题目 字符级别 词向量 停用词 语料库 题库 分词 两层 标准化 文本 学习 | ||
【主权项】：
1.一种数学试题知识点自动化标注方法，该标注方法基于深度学习模型，其特征在于，所述标注方法包括步骤：S1：数学试题文本进行预处理，包括分别进行标准化、分词和去停用词处理；S2：准备数学领域语料库，分别按字符级别，词级别训练数学领域词向量；S3：搭建两层TextCNN神经网络模型，输入有标注的数学试题训练样本集，训练该神经网络模型，利用该模型实现对新入题库的数学题目进行知识点自动化标注。
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