一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待检测题目进行多模态的特征识别，从而得到基于多种题目特征信息确定的题目识别信息。并基于该题目识别信息确定与待检测题目对应的相似题目，提高了相似题目的有效性，从而在新增题目对应的对象行为信息较少时，基于相似题目对应的对象行为信息和待检测题目的题目识别信息，目标对象对待检测题目的行为状态信息，即判断目标对象是否能够答对待检测题目，从而避免了新增题目缺少对象状态信息导致的冷启动问题，提高了判断新增题目对应的行为状态信息的有效性和准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，基于网络发展的新型教育形态正在风靡全球，其快速发展也获得了互联网巨头和资本市场的青睐。随着用户对碎片化、多样化学习需求的与日俱增，互联网在线教育也越来越被用户所接受。相关技术中，在互联网在线教育新增了题目时，由于新增题目缺少用户答题记录，从而无法判断新增题目对应的对象状态信息，存在冷启动问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质，可以避免新增题目缺少对象状态信息导致的冷启动问题，提高了判断新增题目对应的行为状态信息的有效性和准确性。
[0004]一方面，本申请提供了一种题目检测方法，所述方法包括：
[0005]获取待检测题目；
[0006]将所述待检测题目输入到题目识别模型中进行多模态题目特征识别，得到所述待检测题目对应的题目识别信息，所述题目识别信息为基于所述待检测题目对应的多种题目特征信息得到的，所述题目特征信息为文本特征信息和至少一种非文本特征信息；
[0007]基于所述题目识别信息，从预设的历史题目集中确定与所述待检测题目对应的相似题目；
[0008]基于所述题目识别信息和所述相似题目对应的对象行为信息，确定目标对象对所述待检测题目的行为状态信息，所述行为状态信息表征所述目标对象答对所述待检测题目的概率。
[0009]另一方面提供了一种题目检测装置，所述装置包括：
[0010]待检测题目获取模块，用于获取待检测题目；
[0011]多模态题目特征识别模块，用于将所述待检测题目输入到题目识别模型中进行多模态题目特征识别，得到所述待检测题目对应的题目识别信息，所述题目识别信息为基于所述待检测题目对应的多种题目特征信息得到的，所述题目特征信息为文本特征信息和至少一种非文本特征信息；
[0012]相似题目确定模块，用于基于所述题目识别信息，从预设的历史题目集中确定与所述待检测题目对应的相似题目；
[0013]行为状态信息确定模块，用于基于所述题目识别信息和所述相似题目对应的对象行为信息，确定目标对象对所述待检测题目的行为状态信息，所述行为状态信息表征所述目标对象答对所述待检测题目的概率。
[0014]另一方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和存储器，所述存储器
中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的一种题目检测方法。
[0015]另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的一种题目检测方法。
[0016]本申请提供的一种题目检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法可以对待检测题目进行多模态的特征识别，从而得到基于多种题目特征信息确定的题目识别信息。并基于该题目识别信息确定与待检测题目对应的相似题目，提高了相似题目的有效性，从而在新增题目对应的对象行为信息较少时，基于相似题目对应的对象行为信息和待检测题目的题目识别信息，目标对象对待检测题目的行为状态信息，即判断目标对象是否能够答对待检测题目，从而避免了新增题目缺少对象状态信息导致的冷启动问题，提高了判断新增题目对应的行为状态信息的有效性和准确性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本申请实施例提供的一种题目检测方法的应用场景示意图；
[0019]图2为本申请实施例提供的一种题目检测方法的流程图；
[0020]图3为本申请实施例提供的一种题目检测方法中对公式和公式中的参数进行标准化的流程图；
[0021]图4为本申请实施例提供的一种题目检测方法中对图像特征和知识点特征进行特征提取并压缩的流程图；
[0022]图5为本申请实施例提供的一种题目检测方法中图像特征信息或知识点特征信息对应的自编码层的示意图；
[0023]图6为本申请实施例提供的一种题目检测方法中行为状态确定模型的示意图；
[0024]图7为本申请实施例提供的一种题目检测方法中对题目识别模型进行训练的流程图；
[0025]图8为本申请实施例提供的一种题目检测方法中模型训练的示意图；
[0026]图9为本申请实施例提供的一种题目检测方法中模型训练过程中两种损失数据的计算方法的流程图；
[0027]图10为本申请实施例提供的一种题目检测装置的示意图；
[0028]图11为本申请实施例提供的一种用于实现本申请实施例所提供的方法的设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0029]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施
例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0030]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。而且，术语“第一”、“第二”等适用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0031]请参见图1，其显示了本申请实施例提供的一种题目检测方法的应用场景示意图，该应用场景包括客户端110和服务器120，服务器120获取待检测题目，将待检测题目输入到题目识别模型中进行多模态题目特征识别，得到待检测题目对应的题目识别信息，并基于题目识别信息，从预设的历史题目集中确定与待检测题目对应的相似题目。服务器120接收客户端110发送的目标对象，服务器120基于题目识别信息和相似题目对应的对象行为信息，确定目标对象对待检测题目的行为状态信息，判断目标对象是否会答对待检测题目。服务器120向客户端110发送该行为状态信息。
[0032]在本申请实施例中，客户端110包括智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、智能可穿戴设备等类型的实体设备，也可以包括运行于实体设备中的软体，例如应用程序等。本申请实施例中实体设备上运行的操作系统可以包括但不限于安卓系统、IOS系统、linux、Unix、wi本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种题目检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测题目；将所述待检测题目输入到题目识别模型中进行多模态题目特征识别，得到所述待检测题目对应的题目识别信息，所述题目识别信息为基于所述待检测题目对应的多种题目特征信息得到的，所述题目特征信息为文本特征信息和至少一种非文本特征信息；基于所述题目识别信息，从预设的历史题目集中确定与所述待检测题目对应的相似题目；基于所述题目识别信息和所述相似题目对应的对象行为信息，确定目标对象对所述待检测题目的行为状态信息，所述行为状态信息表征所述目标对象答对所述待检测题目的概率。2.根据权利要求1所述的题目检测方法，其特征在于，所述题目识别模型包括多种题目特征信息分别对应的多个特征提取网络，所述将所述待检测题目输入到题目识别模型中进行多模态题目特征识别，得到所述待检测题目对应的题目识别信息包括：将所述待检测题目输入到所述多个特征提取网络中分别进行对应的题目特征提取，得到多种题目特征信息；按照所述待检测题目中的信息排列顺序，对所述多种题目特征信息进行组合，得到所述题目识别信息。3.根据权利要求2所述的题目检测方法，其特征在于，所述题目特征信息包括公式特征信息，所述特征提取网络包括公式特征提取网络，所述将所述待检测题目输入到所述多个特征提取网络中分别进行对应的题目特征提取，得到多种题目特征信息之前，所述方法还包括：对所述待检测题目中的公式进行标准化处理，得到标准化公式信息；基于预设的参数标准信息，对所述标准化公式信息中的参数进行更新，得到目标公式信息；所述将所述待检测题目输入到所述多个特征提取网络中分别进行对应的题目特征提取，得到多种题目特征信息包括：将所述目标公式信息输入到公式特征提取网络中进行特征提取，得到所述公式特征信息。4.根据权利要求2所述的题目检测方法，其特征在于，所述题目特征信息包括目标图像特征信息和目标知识点特征信息，所述特征提取网络包括图像特征提取网络和知识点特征提取网络，所述将所述待检测题目输入到所述多个特征提取网络中分别进行对应的题目特征提取，得到多种题目特征信息包括：将所述待检测题目输入到图像特征提取网络中进行特征提取，得到初始图像特征信息；将所述待检测题目输入到知识点特征提取网络中进行特征提取，得到初始知识点特征信息；对所述初始图像特征信息和所述初始知识点特征信息进行压缩，得到所述目标图像特征信息和所述目标知识点特征信息。5.根据权利要求1所述的题目检测方法，其特征在于，所述基于所述题目识别信息，从
预设的历史题目集中确定与所述待检测题目对应的相似题目包括：确定所述题目识别信息和所述历史题目集中的历史题目对应的历史题目识别信息间的相似度；基于所述相似度，从所述历史题目集...

【专利技术属性】
技术研发人员：李习华，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：