一种题目处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种题目处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，应用于云技术、人工智能、智慧交通和车载等各种场景；该题目处理方法包括：获取待解析题目，其中，待解析题目包括几何图形；从几何图形中提取几何信息，其中，几何信息包括从几何图形中提取到的位置点，位置点属于几何图形的图形元素；在几何信息中，将距离小于指定距离的至少两个位置点确定为位置点集，并合并位置点集，得到目标几何信息；基于目标几何信息进行形式化转换，得到形式化信息；基于几何定理对形式化信息进行解析，得到待解析题目的解析结果。通过本申请，能够提升题目解析的准确度。能够提升题目解析的准确度。能够提升题目解析的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种题目处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及人工智能领域的信息处理技术，尤其涉及一种题目处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着智能化的快速发展，人工智能应用到了题目解析过程中；通过人工智能技术解析题目，能够实现题目的自动化解析。
[0003]一般来说，在对题目进行自动化解析的过程中，通常是对题目中的几何图形进行几何信息的提取，并基于几何信息进行解析来得到解析结果。然而，上述进行自动化解析获得解析结果的过程中，由于提取的几何信息中往往包括错误的位置点(比如，标识信息与几何边的交点)，从而当基于包括错误的位置点的几何信息进行解析时，将导致所获得的题目的解析结果的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种题目处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够提升题目解析的准确度。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种题目处理方法，包括：
[0007]获取待解析题目，其中，所述待解析题目包括几何图形；
[0008]从所述几何图形中提取几何信息，其中，所述几何信息包括从所述几何图形中提取到的位置点，所述位置点属于所述几何图形的图形元素；
[0009]在所述几何信息中，将距离小于指定距离的至少两个所述位置点确定为位置点集，并合并所述位置点集，得到目标几何信息；
[0010]基于所述目标几何信息进行形式化转换，得到形式化信息；
[0011]基于几何定理对所述形式化信息进行解析，得到所述待解析题目的解析结果。
[0012]本申请实施例提供一种题目处理装置，包括：
[0013]题目获取模块，用于获取待解析题目，其中，所述待解析题目包括几何图形；
[0014]信息提取模块，用于从所述几何图形中提取几何信息，其中，所述几何信息包括从所述几何图形中提取到的位置点，所述位置点属于所述几何图形的图形元素；
[0015]点集合并模块，用于在所述几何信息中，将距离小于指定距离的至少两个所述位置点确定为位置点集，并合并所述位置点集，得到目标几何信息；
[0016]形式化模块，用于基于所述目标几何信息进行形式化转换，得到形式化信息；
[0017]信息解析模块，用于基于几何定理对所述形式化信息进行解析，得到所述待解析题目的解析结果。
[0018]在本申请实施例中，所述点集合并模块，还用于通过所述指定距离对所述几何信息中的所述位置点进行聚类，将距离小于所述指定距离的至少两个所述位置点确定为所述
位置点集；合并所述位置点集，得到目标位置点；将所述几何信息中的所述位置点集更新为所述目标位置点，得到所述目标几何信息。
[0019]在本申请实施例中，所述几何信息还包括符号信息，所述符号信息包括描述信息和几何关系中的至少一种，且所述符号信息是通过符号提取模型得到的；所述题目处理装置还包括模型训练模块，用于获取训练数据，其中，所述训练数据包括几何图形样本集和几何图形样本标签集；对所述几何图形样本集进行变换，并将变换结果与所述几何图形样本标签集结合，得到增强训练数据，其中，所述变换包括图形旋转和几何关系变换中的至少一种；结合所述训练数据和所述增强训练数据，训练待训练符号提取模型，得到所述符号提取模型。
[0020]在本申请实施例中，所述模型训练模块，还用于对所述几何图形样本集进行分类，得到至少两个符号类别；获取每个所述符号类别对应的图形样本数量；从至少两个所述符号类别中，选择所述图形样本数量少于第一指定数量的所述符号类别，得到至少一个目标符号类别；从所述几何图形样本集中，确定与每个所述目标符号类别对应的子几何图形样本集；对所述子几何图形样本集中的每个几何图形样本进行变换。
[0021]在本申请实施例中，所述模型训练模块，还用于从至少两个所述符号类别中，选择所述图形样本数量大于第二指定数量的所述符号类别，得到待去除符号类别，其中，所述第二指定数量大于或等于所述第一指定数量；从所述子几何图形样本集中的每个所述几何图形样本中，去除所述待去除符号类别所对应的待去除符号信息，得到待变换几何图形样本；对所述待变换几何图形样本进行变换。
[0022]在本申请实施例中，所述模型训练模块，还用于确定与所述子几何图形样本集所对应的所述图形样本数量负相关的变换次数。
[0023]在本申请实施例中，所述模型训练模块，还用于基于所述变换次数，对所述子几何图形样本集中的每个所述几何图形样本进行变换。
[0024]在本申请实施例中，所述信息解析模块，还用于将所述几何定理，转换为条件规则信息，其中，所述条件规则信息包括前提信息和结论信息；当所述前提信息与所述形式化信息匹配时，基于所述结论信息迭代更新所述形式化信息；当迭代更新后的所述形式化信息中包括与所述待解析题目的所求问题匹配的题目答案时，结束解析，得到与所述待解析题目对应的包括所述题目答案的所述解析结果。
[0025]在本申请实施例中，所述模型训练模块，还用于获取已迭代更新的次数；当所述已迭代更新的次数大于指定次数时，结束解析，得到与所述待解析题目对应的包括解析失败的所述解析结果。
[0026]在本申请实施例中，所述题目处理装置还包括应用处理模块，用于基于所述解析结果的解析过程，生成解析步骤；基于所述解析步骤对待判定解析步骤进行判定，得到判定结果。
[0027]在本申请实施例中，所述应用处理模块，还用于判断所述待解析题目是否属于指定题目库。
[0028]在本申请实施例中，所述应用处理模块，还用于当判断出所述待解析题目不属于所述指定题目库时，基于所述解析结果的所述解析过程，生成所述解析步骤。
[0029]在本申请实施例中，所述应用处理模块，还用于基于所述待解析题目和所述解析
步骤更新所述指定题目库。
[0030]在本申请实施例中，所述应用处理模块，还用于当判断出所述待解析题目属于所述指定题目库时，基于所述解析结果的解析过程对所述指定题目库中与所述待解析题目对应的待校验解析步骤进行校验，得到校验结果；当所述校验结果是指所述待校验解析步骤不属于所述解析过程时，将所述待校验解析步骤更新为基于所述解析结果的解析过程所生成的所述解析步骤。
[0031]本申请实施例提供一种题目处理设备，包括：
[0032]存储器，用于存储可执行指令；
[0033]处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例提供的题目处理方法。
[0034]本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令用于被处理器执行时，实现本申请实施例提供的题目处理方法。
[0035]本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现本申请实施例提供的题目处理方法。
[0036]本申请实施例至少具有以下有益效果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种题目处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待解析题目，其中，所述待解析题目包括几何图形；从所述几何图形中提取几何信息，其中，所述几何信息包括从所述几何图形中提取到的位置点，所述位置点属于所述几何图形的图形元素；在所述几何信息中，将距离小于指定距离的至少两个所述位置点确定为位置点集，并合并所述位置点集，得到目标几何信息；基于所述目标几何信息进行形式化转换，得到形式化信息；基于几何定理对所述形式化信息进行解析，得到所述待解析题目的解析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述几何信息中，将距离小于指定距离的至少两个所述位置点确定为位置点集，并合并所述位置点集，得到目标几何信息，包括：通过所述指定距离对所述几何信息中的所述位置点进行聚类，将距离小于所述指定距离的至少两个所述位置点确定为所述位置点集；合并所述位置点集，得到目标位置点；将所述几何信息中的所述位置点集更新为所述目标位置点，得到所述目标几何信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述几何信息还包括符号信息，所述符号信息包括描述信息和几何关系中的至少一种，且所述符号信息是通过符号提取模型得到的；所述符号提取模型通过以下步骤训练得到：获取训练数据，其中，所述训练数据包括几何图形样本集和几何图形样本标签集；对所述几何图形样本集进行变换，并将变换结果与所述几何图形样本标签集结合，得到增强训练数据，其中，所述变换包括图形旋转和几何关系变换中的至少一种；结合所述训练数据和所述增强训练数据，训练待训练符号提取模型，得到所述符号提取模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述几何图形样本集进行变换，包括：对所述几何图形样本集进行分类，得到至少两个符号类别；获取每个所述符号类别对应的图形样本数量；从至少两个所述符号类别中，选择所述图形样本数量少于第一指定数量的所述符号类别，得到至少一个目标符号类别；从所述几何图形样本集中，确定与每个所述目标符号类别对应的子几何图形样本集；对所述子几何图形样本集中的每个几何图形样本进行变换。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述子几何图形样本集中的每个几何图形样本进行变换，包括：从至少两个所述符号类别中，选择所述图形样本数量大于第二指定数量的所述符号类别，得到待去除符号类别，其中，所述第二指定数量大于或等于所述第一指定数量；从所述子几何图形样本集中的每个所述几何图形样本中，去除所述待去除符号类别所对应的待去除符号信息，得到待变换几何图形样本；对所述待变换几何图形样本进行变换。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述子几何图形样本集中的每个几何图形样本进行变换之前，所述方法还包括：确定与所述子几何图形样本集所对应的所述图形样本数量负相关的变换次数；所述对所述子几何图形样本集中的每个几何图形样本进行变换，包括：基于所述变换次数，对所述子几何图形样本集中的每个所述几何图形样本进行变换。7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于几何定理对所述形式化信息进行解析，得到所述待解析题目的解析结果，包括：将所述几何定理，转换为条件规则信息，其中，所述条...

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