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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及智能出题技术领域，提供了一种基于大语言模型的试题智能生成方法及系统。该方法包括，基于历史课本数据，提取关键词；基于所述关键词，提取关键词之间的关系，并以三元组的形式输出，构建知识图谱；依据指定三元组中的实体部分，在知识图谱中进行广度搜索，查找实体部分出现的所有三元组，构建第一三元组集合，计算第一三元组集合中的每个三元组与指定三元组之间的相关度得分，若相关度得分大于设定阈值，则将该三元组加入到第二三元组集合中，并将相关度得分加入到分数集合中；根据若干个分数选取所述分数对应的三元组，组成相关子图；基于所述相关子图、预设的题目类型以及试题提示，采用大语言模型，生成问题和对应的答案。
主权项：1.一种基于大语言模型的试题智能生成方法，其特征在于，包括：基于历史课本数据，提取关键词，包括时间、人物和思想；基于所述关键词，提取关键词之间的关系，并以三元组的形式输出，构建知识图谱；依据指定三元组中的实体部分，在知识图谱中进行广度搜索，查找所述实体部分出现的所有三元组，构建第一三元组集合，计算第一三元组集合中的每个三元组与指定三元组之间的相关度得分，若所述相关度得分大于设定阈值，则将该三元组加入到第二三元组集合中，并将相关度得分加入到分数集合中；广度搜索结束后，将分数集合中的分数按照降序排列得到其排序后的索引序列，若第二三元组集合的长度大于设定值，集合截取到设定值为最新索引集合，并从中随机挑选若干个索引；否则，直接截取最前面若干个索引；根据索引选取对应的三元组，组成相关子图；基于所述相关子图、预设的题目类型以及试题提示，采用大语言模型，生成问题和对应的答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于大语言模型的试题智能生成方法及系统
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