引入多重文本关系的阅读理解试题难度自动预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110950774.0
IPC分类号：G06F40/30;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20;G09B7/00
申请日期：
2021-08-18
申请人：
北京师范大学

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著录项信息

专利名称	引入多重文本关系的阅读理解试题难度自动预测方法
申请号	CN202110950774.0	申请日期	2021-08-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-22	公开/公告号	CN113536808A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/30	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;0;;;G;0;9;B;7;/;0;0查看分类表>
申请人	北京师范大学	申请人地址	北京市海淀区新街口外大街19号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京师范大学	当前权利人	北京师范大学
发明人	何珺;张迎辉;孙波;余乐军;彭丽
代理机构	北京睿智保诚专利代理事务所（普通合伙）	代理人	韩迎之

摘要

本发明公开了一种引入多重文本关系的阅读理解试题难度自动预测方法，涉及试题难度自动预测技术领域，包括：建立基于多视角注意力的MACNN模型，包括输入层、编码层、交互层、融合层和预测层，获取输入文本，包括问题文本qi、对应文档di及问题的候选选项oi；将获取的输入文本作为MACNN模型的输入；利用编码层对输入文本进行卷积操作，提取输入文本的上下文表示；通过交互层分别获取问题文本与对应文档、问题文本与候选选项、候选选项与候选选项间的交互关系信息；利用融合层将交互层获取的交互关系信息进行整合，并通过预测层预测试题难度。本发明可自动预测试题难度，辅助或替代传统人工试题难度评估工作，减少人力和财力资源的消耗。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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