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申请/专利权人：华中师范大学

摘要：本发明针对现有知识追踪方法忽略数据选择偏置导致的虚假关联问题，提出一种基于因果不变性解耦序列的知识追踪方法，通过设计的因果注意力机制以及因果干预操作，将反应序列解耦成因果子序列和琐碎子序列，从而发现与作答表现存在因果关联的作答子序列，去除冗余、无关的作答，实现知识追踪预测任务的精准性的提高，并通过因果分析技术提高知识追踪方法的可解释性。本发明实现了对序列中冗余数据的精简，并且提高了预测任务的精准性，极大提高了知识追踪方法的可解释性。

主权项：1.一种基于因果不变性解耦序列的知识追踪方法，其特征在于，包括：首先构建并训练基于因果不变性解耦序列的知识追踪模型，所述知识追踪模型包括反应序列编码器，基于注意力机制的因果识别器，序列因果干预器和未来表现预测器，利用多任务学习方法得到模型的总损失，最终利用训练好的模型实现知识追踪；其中反应序列编码器用于获取反应序列和试题序列，利用长短期记忆网络作为编码器对反应序列和试题序列进行编码获得反应序列和问题序列的表征；其中，学习者在时刻t与某个问题qt的互动构成了一个反应单元xt＝qt,ct,rt，每个单元包含问题qt、涉及的知识概念ct和反应结果rt，反应序列由多个反应单元按照回答顺序组合而成；基于注意力机制的因果识别器用于利用反应序列构建问题-概念图，并通过图卷积网络对问题-概念图进行编码，获得问题和概念的节点表征，利用因果注意机制从时间和知识关联角度识别未来问题与反应序列之间的关系，获得时间关联权重和知识关联权重，最终根据时间关联权重和知识关联权重计算因果得分和琐碎得分；序列因果干预器用于利用因果得分和琐碎得分将原始完整的反应序列分解为两部分：因果子序列和琐碎子序列，通过对琐碎子序列进行因果干预操作，并与因果子序列组合，生成干预序列，最后利用编码器和池化操作获得干预序列表征和琐碎子序列表征；未来表现预测器用于对不同的干预序列表征设置同样的未来表现预测任务，以发现其中不变的、稳定的因果关系，对于琐碎子序列表征，引入问题难度预测任务，以消除预测捷径，并通过多任务学习来平衡和优化这两个任务的权重，以实现对学习者未来表现的预测以及未来问题的难度等级。

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百度查询： 华中师范大学 一种基于因果不变性解耦序列的知识追踪方法