CN110362688B - 试题标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种试题标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本申请实施例通过对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词，进而利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据，并根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，使得能够根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，这样，就能够根据所述标注数据，定位到所述试题，无需人工操作，而且不容易出错，从而提高试题标注的效率和可靠性。

Description

试题标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质

【技术领域】

本申请涉及试题标注技术，尤其涉及一种试题标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

【背景技术】

在互联网教育领域，在线教育离不开学习、练习和测试。其中，练习和测试的一个关键点就是要根据要知识点找到合适的工具，试题就是一种重要的练习和测试的工具。因此，需要构建一个能够提供这些试题的试题库，在试题库中的所有试题，都需要与对应的知识点相互关联，可以称为试题标注(tag)化。

目前的试题标注化主要还是靠人力来完成，而且需要专业的、有经验的人，这类资源往往在教育领域是比较稀缺的。因此，亟需提供一种试题标注方法，用以提高试题标注的效率和可靠性。

【发明内容】

本申请的多个方面提供一种试题标注方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以提高试题标注的效率和可靠性。

本申请的一方面，提供一种试题标注方法，包括：

对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词；

利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据；

利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据；

根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱；

根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

本申请的另一方面，提供一种试题标注装置，包括：

试题切分单元，用于对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词；

图谱构建单元，用于利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据；利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据；以及根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱；

试题标注单元，用于根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

本申请的另一方面，提供一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述一方面所提供的试题标注方法。

本申请的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述一方面所提供的试题标注方法。

由上述技术方案可知，本申请实施例通过对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词，进而利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据，并根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，使得能够根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，这样，就能够根据所述标注数据，定位到所述试题，无需人工操作，而且不容易出错，从而提高试题标注的效率和可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过结合指定学科的学科知识图谱和通用的概念知识图谱，构建试题的试题知识图谱，使得能够利用图谱来承载试题的自身内容以及该试题其他的相关内容，能够有效增加试题标注化的精细程度，从而进一步提高试题标注的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

【附图说明】

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A为本申请一实施例提供的试题标注方法的流程示意图；

图1B为图1A对应的实施例中试题的试题知识图谱的结构示意图；

图2为本申请另一实施例提供的试题标注装置的结构示意图；

图3为适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。

【具体实施方式】

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1A为本申请一实施例提供的试题标注方法的流程示意图，如图1A所示。

101、对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词。

102、利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据。

103、利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据。

104、根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱。

105、根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

至此，实现了将指定学科的试题与基于该指定学科的学科知识图谱和通用的概念知识图谱所获得的标注数据进行关联，使得能够根据试题所关联的标注数据，定位到该试题。

本申请中，所涉及的指定学科中“指定”二字，并没有特殊含义，就是为了指定当前的操作对象而已，因此，指定学科就是普通的基础学科，例如，高等数学、文学史等学科。

所谓的知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库，从图的角度来看，知识图谱本质上是一种概念网络，其中的节点表示物理世界中的实体(或概念)，而实体之间的各种语义关系则构成网络中的边，并且边是具有方向性的。由此，知识图谱是对物理世界的一种符号表达。

本申请中的概念知识图谱，则是指针对物理世界中的通用概念的知识图谱；而本申请中的学科知识图谱，是指针对某一个具体的学科中专业概念的知识图谱。

需要说明的是，101～105的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行特别限定。

这样，通过对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词，进而利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据，并根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，使得能够根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，这样，就能够根据所述标注数据，定位到所述试题，无需人工操作，而且不容易出错，从而提高试题标注的效率和可靠性。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词。

所谓的学科关键词，是指在某个学科范围之内的用于表述该学科的相关知识信息的关键词，例如，高等数学这一学科的学科关键词可以为向量、数列、三角函数、平面等关键词。通常，学科关键词都能对应到学科知识图谱中的节点上。

所谓的其他概念关键词，是指除了所述学科关键词之外的通用概念关键词，例如，是、下面、的等关键词。通常，其他概念关键词都能对应到概念知识图谱中的节点上。

具体来说，具体可以采用现有的切词方法，对试题中的文本直接进行切分处理。如果试题中除了文本之外，还包含有图片，那么，则可以对试题中所包含的图片进行文本识别处理，进而再采用现有的切词方法，对文本识别处理之后的识别结果进行切分处理。

可以理解的是，由于词语表述的随意性和多样性，所述切分处理，除了可以包括利用切词方法，进行切分处理之外，还可以进一步采用现有的词语扩展方法例如，同义词扩展等，对切分结果进行扩展处理。这样，能够获得更加全面的学科关键词和其他概念关键词。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以将所述至少一个学科关键词中每个学科关键词，在所述指定学科的学科知识图谱中进行匹配处理，获得所述至少一个学科关键词所对应的节点数据、边数据和边关系数据，以作为所述至少一个学科关键词的第一图谱数据。其中，每个学科关键词可以对应一个或多个节点，每个学科关键词与其他的学科关键词之间的关系可以对应一个或多个边以及边关系(例如，边的方向等)。

其中，所采用的该指定学科的学科知识图谱，可以为现有的学科知识图谱，或者还可以为基于现有的学科知识图谱，所构建的新的学科知识图谱，本实施例对此不进行特别限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以将所述至少一个其他概念关键词中每个其他概念关键词，在通用的概念知识图谱中进行匹配处理，获得所述至少一个其他概念关键词所对应的节点数据、边数据和边关系数据，以作为所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据。其中，每个其他概念关键词可以对应一个或多个节点，每个其他概念关键词与其他的其他概念关键词之间的关系可以对应一个或多个边以及边关系(例如，边的方向等)。

其中，所采用的概念知识图谱，可以为现有的概念知识图谱，或者还可以为基于现有的概念知识图谱，所构建的新的概念知识图谱，本实施例对此不进行特别限定。

由于学科知识图谱主要描述的是学科内的知识结构，其关系的构建需要符合学科规律和习惯，而且是高度抽象的概念。而正常的试题中，除了一些学科内容之外，还需要借助一些非学科特有词汇来描述所考查的内容，而概念知识图谱则可以将这一部分也构建进来，从而保证了信息更加精准。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104中，具体可以根据上下位关系，对所述第一图谱数据和所述第二图谱数据进行融合处理，以获得所述试题的第三图谱数据，进而，则可以根据所述第三图谱数据，生成所述试题知识图谱。

具体地，具体可以根据上下位关系，确定所述第一图谱数据和所述第二图谱数据中具有上下位关系的关联图谱数据。进而，再进一步基于该关联图谱数据，将第一图谱数据和第二图谱数据融合成一个完整的第三图谱数据。那么，如果没有确定出所述第一图谱数据和所述第二图谱数据中具有上下位关系的关联图谱数据，则可以基于二者中的根节点的节点数据，确定一个共同的父节点的节点数据。进而，再进一步基于该共同的父节点的节点数据，将第一图谱数据和第二图谱数据融合成一个完整的第三图谱数据。

其中，所述第三图谱数据中包含了试题的内容所对应的全部的节点数据、边数据和边关系数据。这样，则可以根据所述第三图谱数据，生成该试题的一个完成的试题知识图谱，如图1B所示，图1B所对应的试题为：下列函数中是正比例函数的是()。

所构建的试题知识图谱，对节点之间的边关系，没有特定的限制，例如，子节点之间构建的边关系等，能够有效增加试题描述的精准性。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在105中，具体可以对所述试题知识图谱进行转换处理，以获得机器可识别的文本字符串，进而，则可以将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据。

在将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据之前，还可以进一步利用已标注的训练样本进行模型训练处理，以构建所述标注模型。

具体地，具体可以选择该指定学科内的一些训练样本，由人工对这些训练样本进行标注处理，以获得这些训练样本的标注数据。然后，则可以对这些训练样本进行切分处理，以获得一个或多个学科关键词和一个或多个其他概念关键词。接着，再利用所述指定学科的学科知识图谱，获得一个或多个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得一个或多个其他概念关键词的第二图谱数据。进而，则可以根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建每个训练样本的试题知识图谱。将每个训练样本的试题知识图谱进行转换处理，以获得机器可识别的文本字符串。然后，则可以将每个训练样本所对应的文本字符串与对应的该训练样本的标注数据进行配对之后，进行模型训练处理，以构建所述标注模型。

本实施例中，通过对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词，进而利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据，并根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，使得能够根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，这样，就能够根据所述标注数据，定位到所述试题，无需人工操作，而且不容易出错，从而提高试题标注的效率和可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过结合指定学科的学科知识图谱和通用的概念知识图谱，构建试题的试题知识图谱，使得能够利用图谱来承载试题的自身内容以及该试题其他的相关内容，能够有效增加试题标注化的精细程度，从而进一步提高试题标注的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

图2为本申请另一实施例提供的试题标注装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的试题标注装置可以包括试题切分单元21、图谱构建单元22和试题标注单元23。其中，试题切分单元21，用于对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词；图谱构建单元22，用于利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据；利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据；以及根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱；试题标注单元23，用于根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

需要说明的是，本实施例所提供的试题标注装置的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的搜索引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行特别限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述图谱构建单元22，具体可以用于根据上下位关系，对所述第一图谱数据和所述第二图谱数据进行融合处理，以获得所述试题的第三图谱数据；以及根据所述第三图谱数据，生成所述试题知识图谱。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述试题标注单元23，具体可以用于对所述试题知识图谱进行转换处理，以获得文本字符串；以及将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据。

进一步地，所述试题标注单元23，还可以进一步用于利用已标注的训练样本进行模型训练处理，以构建所述标注模型。

需要说明的是，图1A对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的试题标注装置实现。详细描述可以参见图1A对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。

本实施例中，通过试题切分单元对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词，进而由图谱构建单元利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据，以及利用概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据，并根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，使得试题标注单元能够根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，这样，就能够根据所述标注数据，定位到所述试题，无需人工操作，而且不容易出错，从而提高试题标注的效率和可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过结合指定学科的学科知识图谱和通用的概念知识图谱，构建试题的试题知识图谱，使得能够利用图谱来承载试题的自身内容以及该试题其他的相关内容，能够有效增加试题标注化的精细程度，从而进一步提高试题标注的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

图3示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图3显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，存储装置或者系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器25等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口44进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现图1A所对应的实施例所提供的试题标注方法。

本申请另一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现图1A所对应的实施例所提供的试题标注方法。

具体来说，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或页面组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种试题标注方法，其特征在于，包括：

对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词；

利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据；

利用基于非学科内容确定的概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据；

根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱；

根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱，包括：

根据上下位关系，对所述第一图谱数据和所述第二图谱数据进行融合处理，以获得所述试题的第三图谱数据；

根据所述第三图谱数据，生成所述试题知识图谱。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，包括：

对所述试题知识图谱进行转换处理，以获得文本字符串；

将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据之前，还包括：

利用已标注的训练样本进行模型训练处理，以构建所述标注模型。

5.一种试题标注装置，其特征在于，包括：

试题切分单元，用于对指定学科的试题进行切分处理，以获得至少一个学科关键词和至少一个其他概念关键词；

图谱构建单元，用于利用所述指定学科的学科知识图谱，获得所述至少一个学科关键词的第一图谱数据；利用基于非学科内容确定的概念知识图谱，获得所述至少一个其他概念关键词的第二图谱数据；以及根据所述第一图谱数据和所述第二图谱数据，构建所述试题的试题知识图谱；

试题标注单元，用于根据所述试题知识图谱，获得所述试题的标注数据，以供根据所述标注数据，定位到所述试题。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述图谱构建单元，具体用于

根据上下位关系，对所述第一图谱数据和所述第二图谱数据进行融合处理，以获得所述试题的第三图谱数据；以及

根据所述第三图谱数据，生成所述试题知识图谱。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述试题标注单元，具体用于

对所述试题知识图谱进行转换处理，以获得文本字符串；以及

将所述文本字符串输入预先构建的标注模型，获得所述试题的标注数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述试题标注单元，还用于

利用已标注的训练样本进行模型训练处理，以构建所述标注模型。

9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一所述的方法。

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