[发明专利]一种题目特征表示方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910469110.5 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110362723B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 张家新 | 申请（专利权）人： | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9032 | 分类号： | G06F16/9032;G06F16/907;G06F16/33;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 董永辉;曹素云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本方案涉及人工智能，提供一种题目特征表示方法，包括：获取题目中的多个知识点，通过知识点之间的关系构成知识图谱：使用自定义词库来对文本内容进行数据清洗，使得文本内容仅保留存有在自定义词库中的词语；通过词向量算法将文本内容中的每个词转化成词向量；通过字符向量算法将公式转化成字符向量；通过卷积‑反卷积自编码器将图像转换为像素矩阵；将知识图谱的实体向量、词向量、字符向量、像素矩阵组合在一起，形成题目信息矩阵。本发明提取的题目的特征数据包含了文本、公式、图像、字符等全部信息，对于数学题目推荐和数学题目分类等都能够提高其精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 题目 特征 表示 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种题目特征表示方法，应用于电子装置，其特征在于，包括：获取题目中的多个知识点，通过知识点之间的关系构成知识图谱；使用自定义词库来对题目中的文本内容进行数据清洗，使得所述文本内容仅保留存有在自定义词库中的词语；通过词向量算法将经过数据清洗后的文本内容中的每个词转化成词向量；通过字符向量算法将题目中的公式转化成字符向量；通过卷积‑反卷积自编码器将题目中的图像转换为像素矩阵；获取所述知识图谱的实体向量，将所述实体向量、词向量、字符向量、像素矩阵组合在一起，形成题目信息矩阵。
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