题目生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种题目生成方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标词汇；根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。本公开所提供的题目生成方法，可以根据给定的目标词汇，生成满足质量要求的题目。

【技术实现步骤摘要】
题目生成方法、装置、设备及存储介质
本公开实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种题目生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
学生通过做题进行练习是学习中必要的一环，通过做题可以巩固学生所学到的知识，并且了解学习过程中的薄弱环节，因此，需要按照目标生成题目，以满足对学生练习和测试的目的。现有技术中，大多是通过对给定段落文字的解析，得到相应的题目，而对于给定目标词汇，课本所包含的题目和老师以人工出题方式获得的题目数量有限，如果能以智能生成的方法，通过给定的目标词汇得到对目标词汇进行练习或考察的目标题干集合，这样题目的获取方式简单，不必依赖于大段的文本，并且还利用质量评估模型对生成的题干进行质量评估，保证所得到的各个目标题干均为满足质量要求的题干，因此提高了所得到目标题干的质量。因此，如何根据给定的目标词汇，生成满足质量要求的题目，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本公开实施例解决的技术问题是提供一种题目生成方法、装置、设备及存储介质，可以根据给定的目标词汇，生成满足质量要求的题目。为解决上述问题，本公开实施例提供一种题目生成方法，包括：获取目标词汇；根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。为解决上述问题，本公开实施例还提供一种题目生成装置，包括：目标词汇获取单元，适于获取目标词汇；第一题干集合获取单元，适于根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；第二题干集合获取单元，适于利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；目标题干集合获取单元，适于利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。为解决上述问题，本公开实施例还提供一种存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，其特征在于，当该指令被处理器执行时，可以实现如前述任一项所述的题目生成方法。为解决上述问题，本公开实施例还提供一种电子设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述程序，以执行如前述任一项所述的题目生成方法。与现有技术相比，本公开的技术方案具有以下优点：本公开实施例所提供的一种题目生成方法，在自动生成题目时，首先获取目标词汇，然后根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；再利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；最后利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。可以看出，本公开实施例所提供的题目生成方法，通过给定的目标词汇得到包含目标词汇的目标题干集合，题目的获取方式简单，不必依赖于大段的文本，并且还利用质量评估模型对生成的题干进行质量评估，保证所得到的各个目标题干均为满足质量要求的题干，因此提高了所得到目标题干的质量。可选方案中，本公开实施例所提供的题目生成方法，所述根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合的方法包括以下至少一种：利用预先训练好的语句生成模型，根据所述目标词汇生成包含所述目标词汇的题干，得到包含所述目标词汇的第一生成题干集合；根据所述目标词汇，在预先建立的语句数据库中进行查找，得到包含所述目标词汇的第一查找题干集合，这样，根据目标词汇，可以利用预先训练好的语句生成模型、或者利用预先建立的语句数据库获得第一题干集合，通过多样性的题干获取方法，保证了所获得的第一题干集合中题干的多样性，进而保证了所获得题目的多样性。附图说明图1是本公开实施例所提供的题目生成方法一流程示意图；图2是本公开实施例所提供的题目生成方法的语句生成模型的训练步骤示意图；图3是本公开实施例所提供的题目生成方法的质量评估模型的训练步骤示意图；图4是本公开实施例所提供的题目生成装置的一框图；图5是本公开实施例提供设备的一种可选硬件设备架构。具体实施方式现有技术中，需要通过对给定段落文字的解析，得到相应的题目，或者根据给定目标词汇，以人工出题方式获得的题目，所得的题目数量有限。为了根据给定的目标词汇，生成满足质量要求的题目，本公开实施例提供了一种题目生成方法、装置、设备及存储介质，其中，题目生成方法包括：获取目标词汇；根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。可以看出，本公开实施例所提供的一种题目生成方法，在自动生成题目时，首先获取目标词汇，然后根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；再利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；最后利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。这样，本公开实施例所提供的题目生成方法，通过给定的目标词汇得到包含目标词汇的目标题干集合，题目的获取方式简单，不必依赖于大段的文本，并且还利用质量评估模型对生成的题干进行质量评估，保证所得到的各个目标题干均为满足质量要求的题干，因此提高了所得到目标题干的质量，进而保证了所获得题目的高质量，最终生成的题干也可以作为填空题、单选题、多选题题干的多种用途，实现了生成题干用途的多样性。下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。请参考图1，图1是本公开实施例所提供的题目生成方法的一流程示意图。如图中所示，本公开实施例所提供的题目生成方法包括以下步骤：步骤S10：获取目标词汇。容易理解的是，为了实现基于目标词汇生成题目，首先需要获取目标词汇，从而所生成的题目是与目标词汇相关联的。具体地，获取目标词汇的方式可以有多种，比如：可以直接通过输入目标词汇的方式通过电子设备获取，也可以通过对句子的提取，获取到目标词汇。例如：为了生成对于“宽阔”这个目标词汇进行考核的题目，可以首先直接获取“宽阔”这个词汇，也可以通过对包含“宽阔”这个词汇的句子进行词汇提取，得到目标词汇。步骤S11：根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合。在获取了目标词汇的基础上，进一步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种题目生成方法，其特征在于，包括：/n获取目标词汇；/n根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；/n利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；/n利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。/n

【技术特征摘要】
1.一种题目生成方法，其特征在于，包括：
获取目标词汇；
根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合；
利用质量评估模型，对所述第一题干集合中的各个题干进行质量评估，获取满足预定质量要求的第二题干集合；
利用空白标识替换所述第二题干集合中各个题干中的所述目标词汇，得到目标题干集合。


2.如权利要求1所述的题目生成方法，其特征在于，还包括：
根据所述目标词汇，获取与所述目标词汇语义相关的各个选项词汇；
随机选取至少一个所述选项词汇，结合所述目标词汇，得到各个题目选项组合；
对从所述目标题干集合中的随机选取的目标题干和从各个所述题目选项组合中随机选取的题目选项组合进行结合，得到包括各个第一目标题目的第一目标题目集合。


3.如权利要求2所述的题目生成方法，其特征在于，还包括：
利用选项筛选模型筛选所述第一目标题目集合，当所述第一目标题目的题目选项组合中包含大于预定数量的正确题目选项时，去除所述第一目标题目的所述题目选项组合及所述目标题干，得到第二目标题目集合。


4.如权利要求2所述的题目生成方法，其特征在于，所述根据所述目标词汇，获取与所述目标词汇语义相关的各个选项词汇的步骤包括：
根据所述目标词汇在预先构建的词语知识库中查找与所述目标词汇语义相关的各个词汇，得到各个所述选项词汇，其中，所述语义相关包括语义相同、语义相近或语义相反。


5.如权利要求1-4任一项所述的题目生成方法，其特征在于，所述根据所述目标词汇，获取包含所述目标词汇的题干集合，得到第一题干集合的方法包括以下至少一种：
利用预先训练好的语句生成模型，根据所述目标词汇生成包含所述目标词汇的题干，得到包含所述目标词汇的第一生成题干集合；
根据所述目标词汇，在预先建立的语句数据库中进行查找，得到包含所述目标词汇的第一查找题干集合。


6.如权利要求5所述的题目生成方法，其特征在于，所述语句生成模型通过以下步骤训练：
获取句子生成训练数据集，所述句子生成训练数据集包括训练目标词汇和包含所述训练目标词汇的基准句，所述基准句满足预定质量要求；
通过所述语句生成模型，根据所述训练目标词汇和所述基准句，生成训练语句，利用预定质量阈值，确定训练语句的质量，并调整所述语句生成模型的参数，直至得到的所述训练语句的质量满足所述质量阈值，得到训练完成的语句生成模型。


7.如权利要求5所述的题目生成方法，其特征在于，利用预先训练好的语句生成模型，根据所述目标词汇生成包含所述目标词汇的题干，得到包含所述目标词汇的第一生...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳祥，刘天乔，方强，康昱，丁文彪，
申请(专利权)人：北京世纪好未来教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11