CN105930319A - 建立获取题目知识点模型、获取题目知识点的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种建立获取题目知识点模型、获取题目知识点的方法和装置，其中，获取题目知识点的方法包括：确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集；根据特征词语集将各题目的分词结果转换为特征向量，根据总知识点集将各题目的知识点集转换为知识点向量；将特征向量作为输入，对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型；根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；将待处理题目的特征向量输入获取题目知识点的模型得知识点向量，将知识点向量与总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。本发明能够自动获取题目知识点，提高标注题目知识点的效率。

Description

建立获取题目知识点模型、获取题目知识点的方法和装置
技术领域
本申请属于计算机教学领域，特别涉及一种建立获取题目知识点模型的方法和装置、获取题目知识点的方法和装置。
背景技术
随着计算机和互联网技术的发展，中小学教育，乃至大学教育中的练习和考试题目均实现了电子化存储，并可上传到网络上供学生使用。随着时间的推移，题目的数量会越来越大，例如某教学机构的题库系统已经存储了数十万道题目。这给题目的搜寻和有效索引带来了困难，例如想要从海量的题目中找到涵盖某个知识点的题目，将变得不易。目前常用的解决方式是：由老师和教辅人员手动对题目进行标注，以指定该题目对应哪些知识点。然而此种方式增加老师工作强度，费时费力，具有标注效率低的缺陷。
发明内容
本发明提供了一种建立获取题目知识点模型的方法及装置、获取题目知识点的方法和装置，用于解决现有技术中没有获取题目知识点的模型，人工识别和手动标注题目知识点的方式费时费力，标注效率低的问题。
为了解决上述技术问题，本发明的一技术方案为提供一种建立获取题目知识点模型的方法，包括：确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果，得到特征词语集；
根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量；
将每个题目的特征向量作为输入，对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型。
本发明的一实施例中，建立获取题目知识点模型的方法还包括：对知识点体系文本内容进行分词；合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集进一步为：合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。
本发明的一实施例中，根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量进一步包括：
对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
本发明的一实施例中，在计算所述特征向量及所述知识点向量前还包括：利用字典排序法对所述特征词语集及所述总知识点集中的元素进行排序。
本发明的一实施例中，通过支持向量机或神经网络方法建立所述获取题目知识点的模型。
本发明还提供一种获取题目知识点的方法，包括：利用前述任一实施例的方法建立获取题目知识点的模型；
根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
本发明还提供一种建立获取题目知识点模型的装置，包括：知识点确定模块，用于确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
特征词语确定模块，用于对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集；
向量计算模块，用于根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量；
模型计算模块，用于将每个题目的特征向量作为输入，将对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型。
本发明的一实施例中，所述特征词语确定模块还用于对知识点体系文本内容进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。
本发明的一实施例中，所述向量计算模块具体用于，对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
本发明的一实施例中，建立获取题目知识点模型的装置还包括排序模块，用于在所述向量计算模块计算所述特征向量及所述知识点向量前，利用字典排序法对所述特征词语集及所述总知识点集中的元素进行排序。
本发明的一实施例中，所述模型计算模块通过支持向量机或神经网络方法建立所述获取题目知识点的模型。
本发明还提供一种获取题目知识点的装置，包括：建模模块，用于利用前述任一实施例的装置建立获取题目知识点的模型；
特征向量计算模块，用于根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
题目知识点计算模块，用于将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
本发明通过对训练集中题目进行分析，建立了获取题目知识点的模型，将待处理题目对应的特征向量输入获取题目知识点的模型能够快速的得到待处理题目的知识点。本发明能够提高标注题目知识点的效率，降低老师工作强度，节省老师劳动时间，从而提高教学效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例建立获取题目知识点模型的方法的流程图；
图2为本发明一实施例获取题目知识点的方法的流程图；
图3为本发明一实施例建立获取题目知识点模型的装置的结构图；
图4为本发明另一实施例建立获取题目知识点模型的装置的结构图；
图5为本发明一实施例获取题目知识点的装置的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的技术特点及效果更加明显，下面结合附图对本发明的技术方案做进一步说明，本发明也可有其他不同的具体实例来加以说明或实施，任何本领域技术人员在权利要求范围内做的等同变换均属于本发明的保护范畴。
如图1所示，图1为本发明一实施例建立获取题目知识点模型的方法的流程图。该方法通过对训练集中题目进行分析，建立了获取题目知识点的模型。
具体的，所述方法包括：
步骤101：确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
其中，总知识点集为一知识体系中所有知识点的集合。题目的知识点集为题目包含的知识点。总知识点集及训练集中各题目的知识点集可通过专业技术人员确定，如教师或辅导人员根据教学大纲、知识体系等依据进行建立。
训练集包含随机筛选出的多个题目，本发明对训练集中包含的题目个数不做限定，可根据建模精度具体设定。
步骤102：对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果，得到特征词语集；
这里所述的对题目进行分词指的是对题目的文本内容(也可称之为题干)进行分词，具体实施时，可利用自然语言处理的方法对各题目文本内容进行分词。
步骤103：根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量,根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量；
每个题目的分词结果以词语集合的形式进行存储。其中，特征向量与知识点向量均为计算机能够识别的数值向量，特征向量长度与特征词语集长度相同(即特征向量与特征词语集包含的元素个数相等)，知识点向量长度与总知识点集长度相同。
步骤104：将每个题目的特征向量作为输入，对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型；
实施时，为了提高建模的速度及精度，通过支持向量机(Support Vector Machine，SVM)或多层人工神经网络方法建立获取题目知识点的模型。
具体实施时，本发明对步骤101与步骤102执行的先后顺序不做限定，可先执行步骤101，也可先执行步骤102。
本实施例能够建立获取题目知识点的模型，找到题目分词结果与题目知识点的对应关系，为自动获取题目知识点奠定了基础。
进一步的，为了保证特征词语集的全面性，进而提高建模的准确度，本发明一实施例中，建立获取题目知识点模型的方法还包括对知识点体系文本内容进行分词，步骤102中的合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集进一步为合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。例如，训练集中包括n个题目，其中，题目1的分词结果为X1集合、题目2的分词结果为X2集合…题目n的分词结果为Xn集合，知识点体系文本内容的分词结果为Y集合，则特征词语集为X1UX2U…UXnUY。
一实施例中，为了简化特征向量及知识点向量的转换效率，提高建模效率，具体实施时，步骤103进一步为：
对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
为了提高查找效率，本发明在计算特征向量及知识点向量前还包括，利用字典排序法对特征词语集及总知识点集中的元素进行排序。字典排序法为现有方法，本发明对其具体排序过程不再赘述。当然，具体实施时，还可采用其他排序方法对特征词语集及知识点集中的元素进行排序。
如图2所示，图2为本发明一实施例获取题目知识点的方法的流程图。获取题目知识点的方法包括：
步骤201：利用前述实施例所述的建立获取题目知识点模型的方法建立获取题目知识点的模型；建立获取题目知识点的模型过程参见上述实施例，此处不再赘述。
步骤202：根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
其中，特征词语集为训练集中所有题目的分词结果的合集。训练集为建立获取题目知识点模型时选取的样本集合。实施时，可利用自然语言处理方法对待处理题目文本内容进行分词。
步骤203：将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
详细的说，待处理题目对应的知识点向量中的每个元素值为总知识点集对应位置词语的置信度。得到待处理题目对应的知识点向量后，比较知识点向量中各元素值与预定阈值(预定阈值为接近1的值)的大小，记录大于预定阈值元素的位置，提取总知识点集相应位置处的知识点，这些知识点组成的集合即为该待处理题目知识点。
本实施例能够实现自动标注题目知识点，提高了标注效率，降低老师工作强度，节省老师劳动时间，能够提高教学效率。
如图3所示，图3为本发明一实施例建立获取题目知识点模型的装置的结构图。本实施例可以通过逻辑电路或者芯片实现，或者安装于现有的高性能计算终端，例如手机、平板电脑、计算机等设备中，或者以功能模块的方式由软件实现各部件的功能。
具体的，建立获取题目知识点模型的装置包括：知识点确定模块301、特征词语确定模块302、向量计算模块303、模型计算模块304。
知识点确定模块301用于确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
特征词语确定模块302用于对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集；
向量计算模块303用于根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量，根据所述特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
模型计算模块304用于将每个题目的特征向量作为输入，将对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型；
具体实施时，为了提高建模精度及速度，通过支持向量机或神经网络的方法建立所述获取题目知识点的模型。
一实施例中，为了保证特征词语集的全面性，进而提高建模的准确度，所述特征词语确定模块302还用于对知识点体系文本内容进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。
一实施例中，为了简化特征向量及知识点向量的转换效率，向量计算模块303计算特征向量及知识点向量的过程包括：
对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
本发明一实施例中，如图4所示，建立获取题目知识点模型的装置还包括排序模块305，用于在向量计算模块303计算特征向量及知识点向量前，利用字典排序法对特征词语集及总知识点集中的元素进行排序。本实施能够提高查找速度，提高建模效率。
如图5所示，图5为本发明一实施例获取题目知识点的装置的结构图。具体的，获取题目知识点的装置包括：
建模模块501，利用前述任一实施例所述的建立获取题目知识点模型的装置建立获取题目知识点的模型；
特征向量计算模块502，用于根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
题目知识点计算模块503，用于将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
本发明能够提高标注题目知识点的效率，降低老师工作强度，节省老师劳动时间，从而提高教学效率。
以上所述仅用于说明本申请技术方案，任何本领域普通技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围应视权利要求范围为准。

Claims (12)

1.一种建立获取题目知识点模型的方法，其特征在于，包括：
确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果，得到特征词语集；
根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量；
将每个题目的特征向量作为输入，对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型。
2.如权利要求1所述的建立获取题目知识点模型的方法，其特征在于，所述方法还包括对知识点体系文本内容进行分词；
合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集进一步为：
合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。
3.如权利要求1所述的建立获取题目知识点模型的方法，其特征在于，根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量进一步包括：
对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
4.如权利要求3所述的建立获取题目知识点模型的方法，其特征在于，在计算所述特征向量及所述知识点向量前还包括：利用字典排序法对所述特征词语集及所述总知识点集中的元素进行排序。
5.如权利要求1所述的建立获取题目知识点模型的方法，其特征在于，通过支持向量机或神经网络方法建立所述获取题目知识点的模型。
6.一种获取题目知识点的方法，其特征在于，包括：
利用权利要求1至5任一项所述的方法建立获取题目知识点的模型；
根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
7.一种建立获取题目知识点模型的装置，其特征在于，包括：
知识点确定模块，用于确定总知识点集及训练集中各题目的知识点集；
特征词语确定模块，用于对训练集中各题目进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果得到特征词语集；
向量计算模块，用于根据所述特征词语集将训练集中各题目的分词结果分别转换为特征向量，根据所述总知识点集将训练集中各题目的知识点集分别转换为知识点向量；
模型计算模块，用于将每个题目的特征向量作为输入，将对应题目的知识点向量作为输出，采用机器学习方法建立获取题目知识点的模型。
8.如权利要求7所述的建立获取题目知识点模型的装置，其特征在于，所述特征词语确定模块还用于对知识点体系文本内容进行分词，合并训练集中所有题目的分词结果及知识点体系文本内容的分词结果得到特征词语集。
9.如权利要求7所述的建立获取题目知识点模型的装置，其特征在于，所述向量计算模块具体用于，
对于训练集中每一题目，建立一与所述特征词语集长度相同的特征向量，查找所述题目的分词结果中每个词语在所述特征词语集中的位置，将所述特征向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0；
对于训练集中每一题目，建立一与所述总知识点集长度相同的知识点向量，查找所述题目的知识点集中每个知识点在总知识点集中的位置，将所述知识点向量相应位置处的元素设定为1，其余位置处的元素设定为0。
10.如权利要求9所述的建立获取题目知识点模型的装置，其特征在于，还包括排序模块，用于在所述向量计算模块计算所述特征向量及所述知识点向量前，利用字典排序法对所述特征词语集及所述总知识点集中的元素进行排序。
11.如权利要求7所述的建立获取题目知识点模型的装置，其特征在于，所述模型计算模块通过支持向量机或神经网络方法建立所述获取题目知识点的模型。
12.一种获取题目知识点的装置，其特征在于，包括：
建模模块，用于利用权利要求7至11任一项所述的装置建立获取题目知识点的模型；
特征向量计算模块，用于根据特征词语集将待处理题目的分词结果转换为特征向量；
题目知识点计算模块，用于将所述待处理题目对应的特征向量输入所述获取题目知识点的模型，得到所述待处理题目对应的知识点向量，将所述待处理题目对应的知识点向量与所述总知识点集相匹配，得到待处理题目知识点。
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