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申请/专利权人：湖南强智科技发展有限公司
申请日：2023-11-07
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN117217209B
主分类号：G06F40/242
分类号：G06F40/242;G06F40/216;G06F40/284;G06Q10/10;G06Q50/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开
摘要：本发明公开了一种智能高校考试组卷方法、系统、设备及存储介质，本方法通过对关键词集合采用共现矩阵和奇异值分解方法构建词向量字典；对输入文段进行分词，并在词向量字典中搜索相近词，将相近度大于预设值的词作为第一词集合；计算第一词集合中每个分词和词向量字典之间最相近的关系，得到与关系对应的关键词；根据关键词和题型分类字典，采用组卷函数计算多种题型分类中每个题型的出题概率，并根据出题概率从每种题型分类中选择多个题型进行课程组卷，得到每个课程的多个组卷结果；根据难易度字典和章节字典，对每个组卷结果进行评估，得到评估结果，选择评估结果最好的组卷结果作为对应课程的组卷。本发明能够提高组卷效率，提升组卷质量。
主权项：1.一种智能高校考试组卷方法，其特征在于，所述智能高校考试组卷方法包括：构建关键词集合、题型分类字典、难易度字典和章节字典；对所述关键词集合采用共现矩阵和奇异值分解方法构建词向量字典；对输入文段进行分词，并在所述词向量字典中搜索相近词，将相近度大于预设值的词作为第一词集合；计算所述第一词集合中每个分词和所述词向量字典之间最相近的关系，得到与所述关系对应的关键词；其中，所述关键词包括全校、院系名称和课程名称；根据所述关键词和所述题型分类字典，采用组卷函数计算多种题型分类中每个题型的出题概率，并根据所述出题概率从每种题型分类中选择多个题型进行课程组卷，得到每个课程的多个组卷结果；其中，通过如下方式表示所述组卷函数： ，其中，表示试题的特征，表示当前试题对应的题型分类字典中的所有分类，表示偏置，和表示待求参数；通过如下方式计算所述待求参数： ，其中，表示最小化实际结果与计算结果的值，表示所有训练数据，表示第个数据的实际结果；根据所述难易度字典和所述章节字典，对每个所述组卷结果进行评估，得到评估结果，并选择所述评估结果最好的组卷结果作为对应课程的组卷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南强智科技发展有限公司 一种智能高校考试组卷方法、系统、设备及存储介质
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