一种数学题处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种数学题处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将目标数学题的题干信息结构化，获得若干指定形式的条件，由获得的条件组成条件集合；根据条件集合和规则库确定结构化的候选解题步骤，由确定出的候选解题步骤组成候选解题步骤集，结构化的候选解题步骤包括条件集合中、与一条规则匹配的条件以及与该条件对应的结论；根据候选解题步骤集和目标数学题的答案解析预测目标数学题各结构化的解题步骤；将对题干信息进行结构化得到的条件与预测出的各结构化的解题步骤组成目标数学题的解题过程的逻辑表示。通过本申请提供的数学题处理方法可获得目标数学题的解题过程的逻辑表示，基于该逻辑表示进行信息预测可获得较好的预测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种数学题处理方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及自然语言处理
，尤其涉及一种数学题处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在数学领域中，存在一些与数学题相关的数学任务，比如，预测与数学题相关的知识点，预测数学题的难度等。目前，解决与数学题相关的数学任务的方案基本都是基于信息预测模型(神经网络模型)的方案，即，将数学题文本输入针对数学任务建立的信息预测模型进行预测。不难发现，现有方案在解决数学任务时，直接将数学题文本作为信息预测模型的输入，也就是说，信息预测模型基于数学题本身进行预测，比如，对于“确定与数学题目相关的知识点”这一数学任务，信息预测模型直接以数学题文本为依据，预测与数学题相关的知识点。然而，信息预测模型基于数学题本身所包含的信息进行预测时，实质上并没有真正地“理解”数学题，在没有真正地“理解”数学题的前提下进行预测，可能会出现预测效果不佳的问题。为了使信息预测模型能够真正“理解”数学题，可将数学题的解题过程作为输入，而如何获取数学题目的解题过程是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种数学题处理方法、装置、设备及存储介质，用以确定数学题的解题过程的逻辑表示，其技术方案如下：一种数学题处理方法，包括：将目标数学题的题干信息结构化，获得若干指定形式的条件，由获得的条件组成条件集合；根据所述条件集合和所述规则库，确定结构化的候选解题步骤，由确定出的候选解题步骤组成候选解题步骤集，其中，所述规则库包括多条规则和所述多条规则分别对应的结论，一结构化的候选解题步骤包括所述条件集合中、与所述规则库中的一条规则匹配的条件，以及与该条件对应的结论，与该条件对应的结论根据与该条件相匹配的规则所对应的结论确定；根据所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤；将对所述目标数学题的题干信息进行结构化得到的条件与预测出的各解题步骤组成所述目标数学题的解题过程的逻辑表示。可选的，所述的数学题处理方法还包括：利用所述目标数学题的解题过程的逻辑表示，以及，针对指定数学任务构建的信息预测模型，进行信息预测。可选的，所述根据所述条件集合和所述规则库，确定结构化的候选解题步骤，包括：将所述条件集合中的条件与所述规则库中的规则进行匹配，获得与所述条件集中的条件匹配的规则；将匹配于同一规则的条件组成一个条件子集，得到若干条件子集；针对每个条件子集，根据相匹配的规则对应的结论，确定该条件子集对应的结论，将该条件子集中的条件以及该条件子集对应的结论确定为结构化的候选解题步骤。可选的，所述根据所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤，包括：利用预先建立的解题步骤预测模型，以及所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤；其中，所述解题步骤预测模型利用根据训练数学题和所述规则库确定的候选解题步骤以及所述训练数学题的答案解析训练得到。可选的，所述利用预先建立的解题步骤预测模型，以及所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤，包括：利用所述解题步骤预测模型、所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，逐个预测解题步骤，并在每预测出一个解题步骤后，确定该解题步骤是否为所述目标数学题的最后一个解题步骤，若是，则结束预测，若否，则确定已预测出的解题步骤的数量是否达到预设的数量阈值，若是，则结束预测，若否，则基于本次预测出的解题步骤更新当前的候选解题步骤集，以便预测下一解题步骤时，基于更新后的候选解题步骤集进行预测。可选的，所述基于本次预测出的解题步骤更新当前的候选解题步骤集，包括：将本次预测出的解题步骤中的结论作为新的条件，添加至当前的条件集合中；根据添加条件后的条件集合和所述规则库，更新当前的候选解题步骤集。可选的，利用所述解题步骤预测模型、当前的候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测一解题步骤，包括：利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的答案解析以及前一解题步骤，从当前的候选解题步骤集中确定作为本次预测出的解题步骤的目标解题步骤。可选的，利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的答案解析以及前一解题步骤，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤，包括：利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的题干表征向量、所述目标数学题的答案解析的表征向量以及前一解题步骤的表征向量，确定能够表征所述目标数学题的题干信息、所述目标数学题的答案解析以及所述前一解题步骤的向量，作为第一目标向量；利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中各解析步骤的表征向量，确定第二目标向量，其中，所述第二目标向量相比于所述第一目标向量，增强了所述目标数学题的答案解析；利用所述解题步骤预测模型和所述第二目标向量，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤。可选的，所述利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中各解析步骤的表征向量，确定第二目标向量，包括：利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中每个步骤的表征向量，确定所述目标数学题的答案解析中各解析步骤分别对应的权重；利用所述解题步骤预测模型，按各解析步骤分别对应的权重，对各解析步骤的表征向量加权求和，获得加权求和后向量；利用所述解题步骤预测模型将所述第一目标向量和所述加权求和后向量进行融合，得到第二目标向量。可选的，所述利用所述解题步骤预测模型和所述第二目标向量，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤，包括：针对当前的候选解题步骤集中的每个候选解题步骤，利用所述解题步骤预测模型、该候选解题步骤的表征向量和所述目标数学题的答案解析中每个解析步骤的表征向量，确定该候选解题步骤对应的特征向量，其中，该候选解题步骤对应的特征向量为能够表征该候选解题步骤以及所述目标数学题的答案解析中各个解析步骤与该候选解题步骤相关情况的向量；利用所述解题步骤预测模型、当前的候选解题步骤集中每条候选解题步骤对应的特征向量和所述第二目标向量，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤。可选的，所述利用所述解题步骤预测模型、当前的候选解题步骤集中每条候选解题步骤对应的特征向量和所述第二目标向量，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤，包括：利用所述解题步骤预测模型、当前的候选解题步骤集中每条候选解题步骤对应的特征向量和所述第二目标向量，确定当前的候选解题步骤集中各候选解题步骤分别对应的权重；利用所述解题步骤预测模型以及当前的候选解题步骤集中各候选解题步骤分别对应的权重，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤。可选的，所述利用所述解题步骤预测模型以及当前的候选解题步骤集中各候选解题步骤分别对应的权重，从当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数学题处理方法，其特征在于，包括：/n将目标数学题的题干信息结构化，获得若干指定形式的条件，由获得的条件组成条件集合；/n根据所述条件集合和所述规则库，确定结构化的候选解题步骤，由确定出的候选解题步骤组成候选解题步骤集，其中，所述规则库包括多条规则和所述多条规则分别对应的结论，一结构化的候选解题步骤包括所述条件集合中、与所述规则库中的一条规则匹配的条件，以及与该条件对应的结论，与该条件对应的结论根据与该条件相匹配的规则所对应的结论确定；/n根据所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤；/n将对所述目标数学题的题干信息进行结构化得到的条件与预测出的各解题步骤组成所述目标数学题的解题过程的逻辑表示。/n

【技术特征摘要】
1.一种数学题处理方法，其特征在于，包括：
将目标数学题的题干信息结构化，获得若干指定形式的条件，由获得的条件组成条件集合；
根据所述条件集合和所述规则库，确定结构化的候选解题步骤，由确定出的候选解题步骤组成候选解题步骤集，其中，所述规则库包括多条规则和所述多条规则分别对应的结论，一结构化的候选解题步骤包括所述条件集合中、与所述规则库中的一条规则匹配的条件，以及与该条件对应的结论，与该条件对应的结论根据与该条件相匹配的规则所对应的结论确定；
根据所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤；
将对所述目标数学题的题干信息进行结构化得到的条件与预测出的各解题步骤组成所述目标数学题的解题过程的逻辑表示。


2.根据权利要求1所述的数学题处理方法，其特征在于，还包括：
利用所述目标数学题的解题过程的逻辑表示，以及，针对指定数学任务构建的信息预测模型，进行信息预测。


3.根据权利要求1或2所述的数学题处理方法，其特征在于，所述根据所述条件集合和所述规则库，确定结构化的候选解题步骤，包括：
将所述条件集合中的条件与所述规则库中的规则进行匹配，获得与所述条件集中的条件匹配的规则；
将匹配于同一规则的条件组成一个条件子集，得到若干条件子集；
针对每个条件子集，根据相匹配的规则对应的结论，确定该条件子集对应的结论，将该条件子集中的条件以及该条件子集对应的结论确定为结构化的候选解题步骤。


4.根据权利要求1或2所述的数学题处理方法，其特征在于，所述根据所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤，包括：
利用预先建立的解题步骤预测模型，以及所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤；
其中，所述解题步骤预测模型利用根据训练数学题和所述规则库确定的候选解题步骤以及所述训练数学题的答案解析训练得到。


5.根据权利要求4所述的数学题处理方法，其特征在于，所述利用预先建立的解题步骤预测模型，以及所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测所述目标数学题各结构化的解题步骤，包括：
利用所述解题步骤预测模型、所述候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，逐个预测解题步骤，并在每预测出一个解题步骤后，确定该解题步骤是否为所述目标数学题的最后一个解题步骤，若是，则结束预测，若否，则确定已预测出的解题步骤的数量是否达到预设的数量阈值，若是，则结束预测，若否，则基于本次预测出的解题步骤更新当前的候选解题步骤集，以便预测下一解题步骤时，基于更新后的候选解题步骤集进行预测。


6.根据权利要求5所述的数学题处理方法，其特征在于，所述基于本次预测出的解题步骤更新当前的候选解题步骤集，包括：
将本次预测出的解题步骤中的结论作为新的条件，添加至当前的条件集合中；
根据添加条件后的条件集合和所述规则库，更新当前的候选解题步骤集。


7.根据权利要求5所述的数学题处理方法，其特征在于，利用所述解题步骤预测模型、当前的候选解题步骤集和所述目标数学题的答案解析，预测一解题步骤，包括：
利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的答案解析以及前一解题步骤，从当前的候选解题步骤集中确定作为本次预测出的解题步骤的目标解题步骤。


8.根据权利要求7所述的数学题处理方法，其特征在于，利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的答案解析以及前一解题步骤，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤，包括：
利用所述解题步骤预测模型、所述目标数学题的题干表征向量、所述目标数学题的答案解析的表征向量以及前一解题步骤的表征向量，确定能够表征所述目标数学题的题干信息、所述目标数学题的答案解析以及所述前一解题步骤的向量，作为第一目标向量；
利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中各解析步骤的表征向量，确定第二目标向量，其中，所述第二目标向量相比于所述第一目标向量，增强了所述目标数学题的答案解析；
利用所述解题步骤预测模型和所述第二目标向量，从当前的候选解题步骤集中确定目标解题步骤。


9.根据权利要求8所述的数学题处理方法，其特征在于，所述利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中各解析步骤的表征向量，确定第二目标向量，包括：
利用所述解题步骤预测模型、所述第一目标向量和所述目标数学题的答案解析中每个步骤的表征向量，确定所述目标数学题的答案解析中各解析步骤分别对应的权重；
利用所述解题步骤预测模型，按各解析步骤分别对应的权重，对各解析步骤的表征向量加权求和，获得加权求和后向量；
利用所述解题步骤预测模型将所述第一目标向量和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓彬彬，沙晶，付瑞吉，王士进，魏思，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34