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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本申请公开了基于BERT和LSTM的知识学习体系推荐方法、设备及介质，方法包括：接收用户计划学习的目标知识点和目标掌握程度；获取所述用户的历史学习数据，并将所述目标知识点、所述目标掌握程度和所述历史学习数据进行编码，形成输入向量；将所述输入向量输入到训练好的基于BERT和LSTM的知识学习体系推荐模型，以向所述用户输出推荐的学习路径。本发明实施例利用模型针对学习者的具体需求进行个性化推荐，能提供更符合学习者能力的学习路径，使学习者可以更快的获取并掌握知识点形成能力。另外，学习者根据推荐的学习路径进行学习并及时进行反馈，持续优化推荐模型。
主权项：1.一种基于BERT和LSTM的知识学习体系推荐方法，其特征在于，包括：接收用户计划学习的目标知识点和目标掌握程度；获取所述用户的历史学习数据，并将所述目标知识点、所述目标掌握程度和所述历史学习数据进行编码，形成输入向量；训练上下文向量编码器，包括：基于收集的学习者的学习资源数据，提取学习者的知识点向量和掌握程度向量；基于收集的学习者的学习过程数据、所述知识点向量和掌握程度向量，形成学习路径向量序列；通过所述学习路径向量序列训练所述上下文向量编码器，得到训练好的上下文向量编码器；将所述输入向量输入到训练好的基于BERT和LSTM的知识学习体系推荐模型，以向所述用户输出推荐的知识点学习路径序列，包括：将所述历史学习数据对应的输入向量送至所述训练好的上下文向量编码器，进行基于上下文的语义处理，得到所述历史学习数据对应的基于上下文的知识点编码向量，其中，所述上下文向量编码器基于BERT实现，是所述知识学习体系推荐模型的一部分；将所述目标知识点和目标掌握程度对应的输入向量、所述基于上下文的知识点编码向量送至所述训练好的学习路径预测器处理，确定向所述用户输出的知识点学习路径序列，其中，所述学习路径预测器基于LSTM实现，是所述知识学习体系推荐模型的另一部分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 基于BERT和LSTM的知识学习体系推荐方法、设备及介质
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