试题资源分析方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种试题资源分析方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分析的试题资源；对试题资源进行错误率分析，得到错误率分析结果；将试题资源输入使用频次预估模型，得到使用频次预估模型输出的适用性分析结果，使用频次预估模型是基于样本试题资源，以及样本试题资源在目标应用场景下的适用性标签训练得到的；基于错误率分析结果和适用性分析结果，确定试题资源的分析结果。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够得到能够从规范性、完善性、周期适用性等层面上表征试题资源质量的分析结果，实现了全面、客观的试题资源质量分析，有助于合理分配试题资源加工资源，实现高效率的试题资源加工。实现高效率的试题资源加工。实现高效率的试题资源加工。

【技术实现步骤摘要】
试题资源分析方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种试题资源分析方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展和成熟，涉及到自然语言理解的个性化的试题推荐得到了广泛的应用。在试题推荐之前，往往需要工作人员将海量试题资源加工成试题推荐所需的结构化形式。考虑到试题资源质量参差不齐，对应在资源加工阶段所要求的加工精度也不相同，通常在试题资源加工之前需要对试题资源进行质量分析。
[0003]目前针对试题资源的质量分析，通常只考虑试题本身是具有“答案错误”、“格式错误”、“解析不完善”等试题自身的规范性和完善性上的问题，并未能将试题资源的质量分析与实际应用场景结合起来，由此得到的分析结果过于片面，基于此可能导致试题资源在实际应用场景中不适用的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种试题资源分析方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中试题资源分析过于片面的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种试题资源分析方法，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种试题资源分析方法，其特征在于，包括：确定待分析的试题资源；对所述试题资源进行错误率分析，得到错误率分析结果；将所述试题资源输入使用频次预估模型，得到所述使用频次预估模型输出的适用性分析结果，所述使用频次预估模型是基于样本试题资源，以及所述样本试题资源在目标应用场景下的适用性标签训练得到的；基于所述错误率分析结果和所述适用性分析结果，确定所述试题资源的分析结果。2.根据权利要求1所述的试题资源分析方法，其特征在于，所述对所述试题资源进行错误率分析，得到错误率分析结果，包括：基于低错误率规则集合，对所述试题资源进行规则匹配，基于匹配结果确定所述错误率分析结果；所述低错误率规则集合是基于符合各候选规则的样本试题资源的错误率，对各候选规则进行关联挖掘得到的。3.根据权利要求2所述的试题资源分析方法，其特征在于，所述低错误率规则集合是基于如下步骤确定的：基于符合频繁项集中各候选规则的样本试题资源，确定所述频繁项集的支持度、信任度和错误率；若所述频繁项集的支持度、信任度和错误率均满足预设条件，则扩充所述频繁项集；将包含规则数最多且满足所述预设条件的频繁项集作为所述低错误率规则集合。4.根据权利要求1至3中任一项所述的试题资源分析方法，其特征在于，所述试题资源包括试题文本，或包括试题文本和试题属性，所述试题属性包括知识点、试题来源区域、考试类型、适用年级、试题难度中的至少一种。5.根据权利要求4所述的试题资源分析方法，其特征在于，所述将所述试题资源输入使用频次预估模型，得到所述使用频次预估模型输出的适用性分析结果，包括：将所述试题资源及与之相似的高频试题资源，或将所述试题...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金树，苏喻，付瑞吉，王士进，魏思，胡国平，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：