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申请/专利权人：广州市小马知学技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的试题知识点标注方法及系统，属于试题知识点标注技术领域，方法包括：采集待标注的试题数据，试题数据包括题目文本和多个解答文本；依次对多个解答文本进行知识点贡献分析处理，得到多个知识点贡献分数；基于题目文本，整合每个解答文本对应的多个所述知识点贡献分数，得到多解法知识点标注数据。本发明通过引入多解法的知识点标注策略，显著提升了知识点标注的全面性，本发明通过分析多种解题策略，不仅能够捕捉到不同解法背后的独特知识点，还能够揭示知识点之间的内在联系，为学生提供多角度的学习视角，促进批判性思维和创新能力的培养。
主权项：1.一种基于人工智能的试题知识点标注方法，其特征在于，所述方法包括：采集待标注的试题数据，所述试题数据包括题目文本和多个解答文本，每个所述解答文本对应不同解题策略；依次对多个所述解答文本进行知识点贡献分析处理，得到多个知识点贡献分数，所述知识点贡献分数为每个知识点对所述解答文本的贡献度；基于所述题目文本，整合每个所述解答文本对应的多个所述知识点贡献分数，得到多解法知识点标注数据；其中，所述依次对多个所述解答文本进行知识点贡献分析处理，得到多个知识点贡献分数，包括：对所述解答文本进行知识点类型分词处理，得到多个知识点类型文本信息集合和多个论证连接词，所述论证连接词为用于分析解题逻辑的词，包括因此、然而和并且；从预设的知识点类型基础贡献权重表中获取知识点基础权重数据，并基于多个所述论证连接词，从预设的论证连接词贡献权重表中匹配对应的贡献权重，得到逻辑贡献权重数据，所述逻辑贡献权重数据表示各个论证连接词对知识点贡献的权重；基于所述知识点基础权重数据和知识点与论证连接词的位置关系，并根据所述逻辑贡献权重数据和所述知识点类型文本信息集合进行知识点贡献分析，得到多个所述知识点贡献分数。
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