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申请/专利权人：江西风向标智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种试题查重方法及系统，涉及教育技术领域，方法包括：选取待查重的配图试题，将配图试题进行数据标注，数据标注包括图像描述标注和目标检测标注；构建多模态模型和目标检测模型，对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解，得到配图试题的语义描述内容，对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测，得到配图试题的目标检测数据；对语义描述内容和目标检测数据进行多模态数据融合，得到配图试题的综合描述内容；基于综合描述内容和配图试题，在试题数据库中查找是否有相似的试题，获得查重结果；本发明解决了现有技术中提取图像信息进行试题查重，无法捕捉深层次语义信息，导致准确率低下的问题。

主权项：1.一种试题查重方法，其特征在于，所述方法包括：选取待查重的配图试题，将所述配图试题进行数据标注，所述数据标注包括图像描述标注和目标检测标注，包括：选取待查重的配图试题，将所述配图试题进行图像描述标注，得到并标注配图试题的类型信息和元素信息，将所述配图试题进行目标检测标注，根据目标物体的形状信息和位置信息，确定目标物体的边界框信息，根据目标物体的外观和特征确定目标物体的类别信息，标注所述边界框信息和所述类别信息；构建多模态模型和目标检测模型，对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解，得到所述配图试题的语义描述内容，对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测，得到配图试题的目标检测数据，包括：基于VisualGLM算法构建多模态模型，所述VisualGLM算法包括Transformer算法和QFormer算法以及ChatGLM-6B算法，根据所述类型信息和所述元素信息，对图像描述标注的配图试题进行多模态模型的深度理解，通过所述Transformer算法进行图像特征提取，通过所述ChatGLM-6B算法进行语义特征提取，再通过所述QFormer算法将所述图像特征和所述语义特征融合，得到所述配图试题的语义描述内容，基于YOLOv8算法构建目标检测模型，根据所述边界框信息和所述类别信息，对目标检测标注的配图试题进行目标检测模型的目标检测，通过YOLOv8算法的边界框回归算法和类别预测算法，得到配图试题的目标检测数据；对所述语义描述内容和所述目标检测数据进行多模态数据融合，得到所述配图试题的综合描述内容；基于所述综合描述内容和所述配图试题，在试题数据库中查找是否有相似的试题，获得查重结果。

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