【技术实现步骤摘要】
解题方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及计算机
,具体而言,涉及一种解题方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]目前人工智能技术发展迅速,在各个领域得到了深度的应用,人工智能在教育领域的应用也逐渐崭露头角。自动解题技术是实现智能教育的关键技术,近年来,面向智能化教育服务的解答系统、在线解答系统等陆续投入到实际应用中。人工智能技术的介入为教育减少了老师的工作量,且方便学生对问题的求解。
技术实现思路
[0003]为了解决上述问题,本申请实施例提供了一种解题方法、装置、存储介质及电子设备,提升了求解目标题目的准确性。
[0004]第一方面,本申请实施例提供了一种解题方法,所述方法包括:
[0005]获取目标题目,所述目标题目包括文本和几何图片;
[0006]获取所述文本对应的M个语义特征向量,所述语义特征向量为所述文本中各词组分别对应的特征向量,所述M为大于零的正整数;
[0007]获取所述几何图片对应的N个子图特征向量,所述子图特征向量为所 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种解题方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标题目,所述目标题目包括文本和几何图片;获取所述文本对应的M个语义特征向量,所述语义特征向量为所述文本中各词组分别对应的特征向量,所述M为大于零的正整数;获取所述几何图片对应的N个子图特征向量,所述子图特征向量为所述几何图片中各子图分别对应的特征向量,所述子图为所述几何图片中任意两个角标构建的图片,所述N为大于零的正整数;基于所述M个语义特征向量以及所述N个子图特征向量获取所述目标题目的解题结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述文本对应的M个语义特征向量,包括:获取所述文本对应的m个词向量,所述词向量为所述文本中各第一字符分别对应的词向量,所述m为大于零的正整数;将所述m个词向量输入至语义编码器中,输出所述文本对应的M个语义特征向量,所述M小于或者等于所述m。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述几何图片对应的N个子图特征向量,包括:获取所述几何图片中各角标对应的角标框;基于任意两个角标框构造出N个子图,所述任意两个角标框的中心点的横坐标和纵坐标都不相同;将所述N各子图输入至图像特征提取模型中,输出N个子图特征向量。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于任意两个角标框构造出N个子图,包括:以任意两个角标框的中心点为两个对角顶点作矩形框,得到N个子图。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述M个语义特征向量以及所述N个子图特征向量获取所述目标题目的解题结果,包括:将所述M个语义特征向量与所述N个子图特征向量输入至注意力机制模型中进行对齐融合,得到M个融合特征向量;将所述M个融合特征向量输入至解码器中,输出K个解码向量,所述K为大于零的正整数;基于各所述解码向量得到所述目标题目的解题结果。6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱帅,
申请(专利权)人:广州视源人工智能创新研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。