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申请/专利权人：杭州容博教育科技有限公司
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261163A
主分类号：G06F40/30
分类号：G06F40/30;G06F40/279;G06F40/216;G06F16/36;G06F16/35;G06F18/22;G06N3/0442;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供基于transformer结构的智能评价报告生成方法及系统，涉及文本生成技术领域，包括采用预训练的词嵌入模型将文本转换为固定维度的词向量，并通过注意力机制融合词向量，得到学生答题向量和标准答案向量；通过多头注意力机制计算学生答题向量和标准答案向量在不同特征子空间上的注意力权重，利用图神经网络提取学生答题向量和标准答案向量在预先构建的知识图谱上的语义特征，通过知识蒸馏机制计算学生答题向量和标准答案向量的相似度得分；根据所述相似度得分，结合预设的阈值和规则，生成多个维度的评价标签；将所述答题信息、评价标签以及预设的评价模板输入至预先训练的文本生成模型中，生成评价报告。
主权项：1.基于transformer结构的智能评价报告生成方法，其特征在于，包括：获取学生的答题信息，将预处理后的答题信息和标准答案进行文本向量化处理，采用预训练的词嵌入模型将文本转换为固定维度的词向量，并通过注意力机制融合词向量，得到学生答题向量和标准答案向量；通过多头注意力机制计算学生答题向量和标准答案向量在不同特征子空间上的注意力权重，利用图神经网络提取学生答题向量和标准答案向量在预先构建的知识图谱上的语义特征，并通过前馈神经网络对语义特征进行非线性变换，通过知识蒸馏机制计算学生答题向量和标准答案向量的相似度得分；根据所述相似度得分，结合预设的阈值和规则，生成多个维度的评价标签；将所述答题信息、评价标签以及预设的评价模板输入至预先训练的文本生成模型中，所述文本生成模型采用transformer的编码器-解码器结构，编码器通过自注意力机制提取输入文本的语义表示，解码器通过多头注意力机制和前馈神经网络生成评价报告，同时引入拷贝机制和覆盖度损失，对评价报告进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州容博教育科技有限公司 基于transformer结构的智能评价报告生成方法及系统
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