公开(公告)号：CN119106347A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411075870.5

申请日：2024-08-07

Applicant: 佳木斯大学

Inventor： 吴照阳 ,  关劲秋 ,  张菊红 ,  李阳 ,  孙秀英 ,  周波 ,  方秀男 ,  刘琳 ,  常雪 ,  吴照辉 ,  曾陈

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数学试题知识点自动标注方法，属于数学智能教学技术领域，方法包括数据准备、文本预处理、数据结构转换、自动标注模型构建、模型优化和标注结果生成。本发明采用双向长短期网络模型进行自动标注模型构建，通过双向结构更全面地理解数学试题中的上下文信息，有效处理长距离依赖问题，对复杂知识点进行准确标注，增强方法整体的可靠性；采用改进的粒子群优化算法进行参数调优，通过引入分布估计算法，有效避免陷入局部最优，提升全局搜索能力和收敛速度，使模型在多样化的数学试题上表现更优，增强了参数调优的适应性，从而提高模型性能，使得数学试题知识点自动标注更加高效和准确，增强了方法整体的实用性。