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摘要：本发明属于个性化学习技术领域，公开了一种基于多标签的难度‑知识点‑解题思路试题标注方法及系统，构建一个涵盖难度、知识点、解题思路的标注体系。通过采集试题数据，收集了题干、答案、解析等文本信息，并基于难度、知识点和解题思路为试题打标签，形成一个数据集。为处理包含数学公式的文本，该系统进行了特殊的预处理，并采用TF‑IDF与Word2vec技术对文本进行嵌入表示。这些表示经过融合后，为试题提供了丰富的特征。进一步采用深度神经网络模型，对试题难度进行分类，并实现了知识点和解题思路的多标签分类。本发明的方法准确预测了试题的难度、知识点层级和解题思路，尤其适用于在线教育平台，可大大降低人工标注成本，具有高商业价值。
主权项：1.一种基于多标签的难度-知识点-解题思路试题标注方法，其特征在于，包括：构建难度-知识点-解题思路的试题标注体系；采集试题数据，并收集试题包括题干、标准答案、解析在内的文本信息，分别基于试题的难度、知识点与解题思路对试题进行标注，以试题文本为特征，以难度、知识点、解题思路为标签，构建数据集；对包含公式在内的试题文本进行预处理，分别使用TF-IDF与Word2vec方法进行嵌入表示，并融合得到多层次试题文本嵌入特征；构建基于深度神经网络的试题标注模型，对试题的难度进行多分类预测，并实现对于试题知识点与解题思路的多标签分类。
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百度查询： 华中师范大学 难度-知识点-解题思路的智能多标签标注方法及系统
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