一种基于语义关联性的搜题方法以及沉浸式学习方法技术

本发明专利技术公开了一种基于语义关联性的搜题方法以及沉浸式学习方法，其中基于语义关联性的搜题方法，包括：基于图像采集设备获取待识别图像；提取待识别图像中的标题和小题；计算标题和小题之间的关联性概率，若关联性概率大于阈值，则取标题和小题作为题目；否则仅取小题作为题目；基于题目在题库中检索，完成搜题。本发明专利技术可显著提高搜题准确性。本发明专利技术可显著提高搜题准确性。本发明专利技术可显著提高搜题准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义关联性的搜题方法以及沉浸式学习方法


[0001]本专利技术属于题库匹配
，具体涉及一种基于语义关联性的搜题方法以及沉浸式学习方法。

技术介绍

[0002]目前的拍照搜题中，由于题库要求很严格，往往采用人工录用审核的方式，特别是多级题目，含有一级二级标题，更有甚者含有三级标题，题库的录题人员会根据理解决定要录用的文本，当标题文本(包含标题和标题到小题之间的补充文本)跟下面的小题无关联，也即是标题内容对小题不产生影响时，只需要录用小题即可，如标题文本内容为：“选择题”、“填空题”、“口算题”、“填表题”等，在不知道标题文本时，依然不影响做题，反之，则需要录完整的大题(包含标题和小题)，如标题文本内容为：“根据下面的关键词，选择合适的词填入句子中”、“阅读文章，回答问题”、“填表题(李白的诗集有哪些)”等。为了提高搜题的准确率，在提取题目文本信息时，最好和录题的策略保持一致。
[0003]在搜题前选择提取的文本时，现有的方案为：由录题人员提供大量的标题文本和对应的小题，人工判断其关联性，然后在做拍照搜题时，提取标题文本，判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义关联性的搜题方法，其特征在于，所述基于语义关联性的搜题方法，包括：基于图像采集设备获取待识别图像；提取待识别图像中的标题和小题；计算标题和小题之间的关联性概率，若关联性概率大于阈值，则取标题和小题作为题目；否则仅取小题作为题目；基于所述题目在题库中检索，完成搜题。2.如权利要求1所述的基于语义关联性的搜题方法，其特征在于，所述计算标题和小题之间的关联性概率，包括：将标题和小题输入训练好的文本关系分类模型，得到由文本关系分类模型输出的关联性概率。3.如权利要求2所述的基于语义关联性的搜题方法，其特征在于，所述文本关系分类模型的训练过程如下：获取数据集，所述数据集中包含若干标题和小题，且各标题和各小题之间标记有关联性；取Bert模型，利用Bert模型进行数据集中标题和小题的关系提取；根据Bert模型提取的关系以及标题和小题之间标记的关联性优化模型参数；通过批量的迭代训练得到模型参数最优的Bert模型作为文本关系分类模型。4.如权利要求3所述的基于语义关联性的搜题方法，其特征在于，所述数据集中标题和小题之间的关联性由录题人员提供。5.如权利要求1所述的基于语义关联性的搜题方法，其特征在于，所述阈值为0.8。6.一种沉浸...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊勋，徐臻，
申请(专利权)人：中国电子科技南湖研究院，
类型：发明
国别省市：