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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了基于NLKT知识追踪模型的答题正确性预测方法，包括：获取习题文本数据及知识成分特征；构建基于自然语言理解的知识追踪模型，基于自然语言理解的知识追踪模型包括习题文本理解模块、习题难度系数处理模块及深度知识追踪模块，习题文本理解模块基于预训练的BERT模型进行构建；将习题文本数据输入到基于自然语言理解的知识追踪模型中，通过习题文本理解模块对习题文本数据进行特征提取，得到综合文本向量，通过习题难度系数处理模型基于知识成分特征计算生成问题综合难度系数，根据综合文本向量及问题综合难度系数生成综合特征向量，通过深度知识追踪模块对综合特征向量进行深度知识追踪处理，得到最终预测的答题正确性结果。
主权项：1.基于NLKT知识追踪模型的答题正确性预测方法，其特征在于，包括：获取习题文本数据及知识成分特征；构建基于自然语言理解的知识追踪模型，所述基于自然语言理解的知识追踪模型包括习题文本理解模块、习题难度系数处理模块及深度知识追踪模块，所述习题文本理解模块基于预训练的BERT模型进行构建；将习题文本数据输入到所述基于自然语言理解的知识追踪模型中，通过习题文本理解模块对习题文本数据进行特征提取，得到综合文本向量，通过所述习题难度系数处理模型基于知识成分特征计算生成问题综合难度系数，根据所述综合文本向量及所述问题综合难度系数生成综合特征向量，通过所述深度知识追踪模块对综合特征向量进行深度知识追踪处理，得到最终预测的答题正确性结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 基于NLKT知识追踪模型的答题正确性预测方法
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