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申请/专利权人：无忧创想(武汉)信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种课程相关测试题生成方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域。所述方法是先对目标课程的课程教学资料进行结构化处理，得到课程教材的结构化文本，然后对课程教材的结构化文本进行知识点提取处理，得到课程知识点集合，再然后根据课程知识点集合生成目标课程的至少一个相关测试题，并针对各个相关测试题，使用预训练的人工智能模型判断对应测试题是否存在不可用性错误，最后剔除存在不可用性错误的相关测试题，得到最终相关测试题集合，如此可为目标课程快速高效地提取配套试题，并确保试题在使用时不会出现试题超纲、覆盖知识点不全以及试题错误等现象，保证了试题的高质量和可用性。

主权项：1.一种课程相关测试题生成方法，其特征在于，包括：获取目标课程的课程教学资料，其中，所述课程教学资料包含有课程教材文件和或课程音频文件；对所述课程教学资料进行结构化处理，得到课程教材的结构化文本；对所述课程教材的结构化文本进行知识点提取处理，得到课程知识点集合；根据所述课程知识点集合生成所述目标课程的至少一个相关测试题；针对在所述至少一个相关测试题中的各个相关测试题，使用预训练的人工智能模型判断对应测试题是否存在不可用性错误，具体包括：针对在所述至少一个相关测试题中的各个相关测试题，使用基于第一人工智能算法预训练得到的且用于识别测试题是否存在概念错误的第一判断型问题分类模型，给出对应测试题是否存在所述概念错误的第一预测结果；针对所述各个相关测试题，使用基于第二人工智能算法预训练得到的且用于识别测试题是否存在事实错误的第二判断型问题分类模型，给出对应测试题是否存在所述事实错误的第二预测结果；针对所述各个相关测试题，使用基于第三人工智能算法预训练得到的且用于识别测试题是否存在逻辑错误的第三判断型问题分类模型，给出对应测试题是否存在所述逻辑错误的第三预测结果；针对所述各个相关测试题，使用基于第四人工智能算法预训练得到的且用于识别测试题是否存在语法错误的第四判断型问题分类模型，给出对应测试题是否存在所述语法错误的第四预测结果；针对所述各个相关测试题，根据对应的所述第一预测结果、所述第二预测结果、所述第三预测结果和所述第四预测结果，若对应测试题存在所述概念错误、所述事实错误、所述逻辑错误和或所述语法错误，则判定对应测试题存在不可用性错误，否则判定对应测试题不存在不可用性错误；剔除在所述至少一个相关测试题中存在不可用性错误的相关测试题，得到所述目标课程的最终相关测试题集合。

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