[发明专利]一种基于自然语义理解的反作弊方法及相关设备有效
| 申请号： | 201910529267.2 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN110321558B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 沈越;苏宇;王小鹏 | 申请（专利权）人： | 重庆软江图灵人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽盟友知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34213 | 代理人： | 樊广秋 |
| 地址： | 400000 重庆市江北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于自然语义理解的反作弊方法及相关设备，包括：通过自编码模型中的分词算法提取第一文档中的多个句子中的文字特征以构成多个第一向量，每一个句子中的文字特征构成一个第一向量；通过自编码模型中的注意力网络训练多个第一向量以获得多个第一向量中每个第一向量的注意力权重；将多个第一向量和多个第一向量中每个第一向量的注意力权重输入到LSTM训练，以生成第一语义向量；通过LSTM解码第一语义向量以获得多个第一解码向量；若多个第一解码向量与多个第一向量满足预设相似条件，则将第一语义向量与第二文档的第二语义向量比较，以确定是否存在作弊行为。采用本发明实施例，能够更准确地确定出作弊行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自然 语义 理解 作弊 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于自然语义理解的反作弊方法，其特征在于，包括：通过自编码模型中的分词算法提取第一文档中的多个句子中的文字特征以构成多个第一向量，其中，每一个句子中的文字特征构成一个第一向量；通过所述自编码模型中的注意力网络训练所述多个第一向量以获得所述多个第一向量中每个第一向量的注意力权重；将所述多个第一向量和所述多个第一向量中每个第一向量的注意力权重输入到所述自编码模型中的长短期记忆网络训练，以生成第一语义向量；通过所述长短期记忆网络解码所述第一语义向量以获得多个第一解码向量；若所述多个第一解码向量与所述多个第一向量满足预设相似条件，则将所述第一语义向量与第二文档的第二语义向量比较，以确定是否存在作弊行为；其中，所述第二文档为用于参考对比的文档，所述第二语义向量用于表征所述第二文档的语义。
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