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一种试题查重方法及系统 

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申请/专利权人:江西风向标智能科技有限公司

摘要:本发明公开了一种试题查重方法及系统,涉及教育技术领域,方法包括:选取待查重的配图试题,将配图试题进行数据标注,数据标注包括图像描述标注和目标检测标注;构建多模态模型和目标检测模型,对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解,得到配图试题的语义描述内容,对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测,得到配图试题的目标检测数据;对语义描述内容和目标检测数据进行多模态数据融合,得到配图试题的综合描述内容;基于综合描述内容和配图试题,在试题数据库中查找是否有相似的试题,获得查重结果;本发明解决了现有技术中提取图像信息进行试题查重,无法捕捉深层次语义信息,导致准确率低下的问题。

主权项:1.一种试题查重方法,其特征在于,所述方法包括:选取待查重的配图试题,将所述配图试题进行数据标注,所述数据标注包括图像描述标注和目标检测标注,包括:选取待查重的配图试题,将所述配图试题进行图像描述标注,得到并标注配图试题的类型信息和元素信息,将所述配图试题进行目标检测标注,根据目标物体的形状信息和位置信息,确定目标物体的边界框信息,根据目标物体的外观和特征确定目标物体的类别信息,标注所述边界框信息和所述类别信息;构建多模态模型和目标检测模型,对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解,得到所述配图试题的语义描述内容,对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测,得到配图试题的目标检测数据,包括:基于VisualGLM算法构建多模态模型,所述VisualGLM算法包括Transformer算法和QFormer算法以及ChatGLM-6B算法,根据所述类型信息和所述元素信息,对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解,通过所述Transformer算法进行图像特征提取,通过所述ChatGLM-6B算法进行语义特征提取,再通过所述QFormer算法将所述图像特征和所述语义特征融合,得到所述配图试题的语义描述内容,基于YOLOv8算法构建目标检测模型,根据所述边界框信息和所述类别信息,对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测,通过YOLOv8算法的边界框回归算法和类别预测算法,得到配图试题的目标检测数据;对所述语义描述内容和所述目标检测数据进行多模态数据融合,得到所述配图试题的综合描述内容;基于所述综合描述内容和所述配图试题,在试题数据库中查找是否有相似的试题,获得查重结果。

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