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一种基于深度学习模型的智能出题方法和装置 

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申请/专利权人:苏州国舜网络安全有限公司

摘要:本发明提供一种基于深度学习模型的智能出题方法和装置,涉及神经网络技术领域,方法包括:确定学员的标识信息以及预设特征取值范围;将学员的标识信息以及预设特征取值范围输入至决策树模型中,确定与学员的标识信息对应的试题特征及其取值,并根据所述试题特征的取值以及预设特征取值范围,确定至少一个目标试题标识;其中,决策树模型包括多个节点,每个节点表示单个学员的每个试题的特征,特征包括每个试题对应的试题标识、试题专题、正确率、题型、试题难度系数;每个节点连接有至少一个分支,每个分支包括特征的取值,包括试题专题取值、难度系数取值、正确率取值、题型取值;根据至少一个目标试题标识,生成对应的试卷。

主权项:1.一种基于深度学习模型的智能出题方法,其特征在于,确定学员的标识信息以及预设特征取值范围;将学员的标识信息以及预设特征取值范围输入至决策树模型中,确定与所述学员的标识信息对应的试题特征及其取值,并根据所述试题特征的取值以及预设特征取值范围,确定至少一个目标试题标识;其中,所述决策树模型包括多个节点,每个节点表示单个学员的每个试题的特征,所述特征包括每个试题对应的试题标识、试题专题、正确率、题型、试题难度系数;每个节点连接有至少一个分支,每个所述分支包括所述特征的取值,包括试题专题取值、难度系数取值、正确率取值、题型取值;根据至少一个目标试题标识,生成对应的试卷。

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权利要求:

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