一种智能判题方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能判题方法与系统，该方法包括题型判断，根据学生作答图片进行ocr识别的latex公式，并获取正确答案的latex公式，以正则匹配的方式确定题型；根据得到的题型，学生作答信息和正确答案，判断答案是否正确；将得到的对比结果，以及学生作答的latex公式返回。本发明专利技术获取学生作答的latex公式，首先使用sympy库进行转换得到sympy可处理格式；其次通过对正确答案以正则匹配的方式确定题型，不同题型的判题方式不同；最后对学生作答信息使用答案对比模块进行处理得到学生作答情况及得分，能够对更多的公式类型进行识别，满足更多场景的使用。更多场景的使用。更多场景的使用。

【技术实现步骤摘要】
一种智能判题方法与系统


[0001]本专利技术涉及智能判题系统
，具体而言，涉及一种智能判题方法与系统。

技术介绍

[0002]现阶段使用Mathpix软件进行公式图片识别，Mathpix是一款跨平台的OCR工具，它能够识别复杂的数学公式，并将其转换为LaTeX语法。对于复杂的Latex语法从头开始写公式似乎有些复杂，但是无法获取论文或者网页的公式源码，但是Mathpix都可以以较高的准确率识别出来，整理成多种格式的代码，可以插入到Markdown、Word、Latex文档中。但由于Mathpix软件是单独的软件，需要安装单独，不利于大规模部署应用，并且使用时需联网在线使用，无法脱机使用，仅能识别图片中的latex公式，无法判题。
[0003]中国专利公开了一种sympy库的智能判题方法与系统，公告号：CN114238612A，通过获取学生作答的latex公式，首先使用sympy库进行转换得到sympy可处理格式；其次通过对正确答案的判断区分不同题型，不同题型的判题方式不同；最后对学生作答信息使用答案对比模块进行处理得到学生作答情况及得分，能够对包括计算题，填空题，选择题在内的题型进行智能判题，相较于以往判题有了明显进步，并且能够脱网使用，更加便捷，但是，其主要利用关键词匹配，识别的公式类型比较少

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种智能判题方法与系统，以改善相关技术中,利用关键词匹配，识别的公式类型比较少的问题。
[0005]第一方面，为了实现上述目的，本专利技术提供了一种智能判题方法，具体包括以下步骤：S1.题型判断，根据学生作答图片进行ocr识别的latex公式，并获取正确答案的latex公式，以正则匹配的方式确定题型；S2.根据得到的题型，学生作答信息和正确答案，判断答案是否正确；S3.将得到的对比结果，以及学生作答的latex公式返回。
[0006]在本专利技术的一种实施例中，S1中latex公式关键词匹配的特征类别包括但不限于全局特征、数字/数据特征、代数式、方程、几何式、函数和向量。
[0007]在本专利技术的一种实施例中，所述全局特征的题型为含希腊字母的公式、带单位的公式、方程组和分段函数；所述数字/数据特征的题型为正数、整数、负数、正或负数、小数、角度、e、π和虚数；所述代数式的题型为变量数、变量负数次方、幂式、加法、减法、乘法、除法、无四则运算、sin、cos、tan、log、反三角函数、分数、百分数、根式、幂式和绝对值；所述方程特征的题型为单变量、双变量、三个或以上变量、等式、大于/小于式、大/小于等于式、多级等式/不等式和变量项次；所述几何式特征的题型为体、面、线、点、平行关系、垂直关系、三角形、四边形、圆、角、面积、体积和坐标点；
所述函数特征的题型为函数定义式、一次函数、二次函数和反比例函数；所述向量特征的题型为向量加减、向量点乘、向量数乘、向量平行、向量垂直和向量的模。
[0008]在本专利技术的一种实施例中，所述S2中含有答案不一致但仍然正确的题型，包括但不限于交换律、结合律、分数和小数以及不等式，需要进行二次判断。
[0009]在本专利技术的一种实施例中，S3中进行答案对比的具体包括以下步骤：使用python中的sympy库进行计算和对比，不同的题型的计算和对比方式不同，正确答案的latex公式已知，根据不同题型的判断依据，将题目划分为不同题型，将学生作答图片进行ocr识别到的latex公式和正确答案对比，获取学生答题情况和得分情况。
[0010]第二方面，本专利技术另提供一种智能判题方法所使用的系统，包括识别模块，所述识别模块用于对学生的作业和试卷进行扫描和题型的识别；对比模块，所述对比模块用于对识别后的数据进行答案对比；数据模块，所述数据模块用于存储教师题库数据和学生批改数据，并对识别模块和对比模块提供数据支持。
[0011]在本专利技术的一种实施例中，所述识别模块包括录入单元和判断单元，所述录入单元包括扫描仪，所述扫描仪根据学生作答图片进行ocr识别的latex公式，所述判断单元根据条件特征对其进行题型判断，并从所述数据模块中调出正确的latex公式。
[0012]在本专利技术的一种实施例中，所述对比模块包括转换单元和处理单元，所述转换单元将获取到的学生latex公式和正确答案公式进行转换，使用sympy库的parse_latex函数将latex公式转换为sympy库能够处理的格式，所述处理单元使用sympy库的Equality库判断正确答案最简式和学生答案最简式对比，得到两个答案是否相等。
[0013]在本专利技术的一种实施例中，所述转换单元在对学生late公式进行转换时，使用sympy库的simplify函数化简公式得到改公式的最简式。
[0014]在本专利技术的一种实施例中，所述处理单元对每道题与正确答案完全相同或经过答案对比得到学生作答正确的情况，则该计算题答题满分，其余情况均为零分，并且将最终数据传送到所述存储模块中。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过上述设计的智能判题方法与系统，根据学生作答图片进行ocr识别的latex公式和正确答案的latex公式，以正则匹配的方式确定题型，之后使用python中的sympy库进行计算和对比，不同的题型的计算和对比方式不同，正确答案的latex公式已知，根据不同题型的判断依据，将题目划分为不同题型，将学生作答图片进行ocr识别到的latex公式和正确答案对比，获取学生答题情况和得分情况。本专利技术通过获取学生作答的latex公式，首先使用sympy库进行转换得到sympy可处理格式；其次通过对正确答案以正则匹配的方式确定题型，不同题型的判题方式不同；最后对学生作答信息使用答案对比模块进行处理得到学生作答情况及得分，能够对更多的公式类型进行识别，满足更多场景的使用。
附图说明
[0016]图1为根据本专利技术实施例提供的智能判题方法与系统的方法流程示意图；图2为根据本专利技术实施例提供的智能判题方法与系统的系统结构示意图。
实施方式
[0017]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。本专利技术中的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0018]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是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，以便这里描述的本专利技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能判题方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.题型判断，根据学生作答图片进行ocr识别的latex公式，并获取正确答案的latex公式，以正则匹配的方式确定题型；S2.根据得到的题型，学生作答信息和正确答案，判断答案是否正确；S3.将得到的对比结果，以及学生作答的latex公式返回。2.如权利要求1所述的一种智能判题方法，其特征在于，S1中latex公式关键词匹配的特征类别包括但不限于全局特征、数字/数据特征、代数式、方程、几何式、函数和向量。3.如权利要求2所述的一种智能判题方法与系统，其特征在于，所述全局特征的题型为含希腊字母的公式、带单位的公式、方程组和分段函数；所述数字/数据特征的题型为正数、整数、负数、正或负数、小数、角度、e、π和虚数；所述代数式的题型为变量数、变量负数次方、幂式、加法、减法、乘法、除法、无四则运算、sin、cos、tan、log、反三角函数、分数、百分数、根式、幂式和绝对值；所述方程特征的题型为单变量、双变量、三个或以上变量、等式、大于/小于式、大/小于等于式、多级等式/不等式和变量项次；所述几何式特征的题型为体、面、线、点、平行关系、垂直关系、三角形、四边形、圆、角、面积、体积和坐标点；所述函数特征的题型为函数定义式、一次函数、二次函数和反比例函数；所述向量特征的题型为向量加减、向量点乘、向量数乘、向量平行、向量垂直和向量的模。4.如权利要求3所述的一种智能判题方法，其特征在于，所述S2中含有答案不一致但仍然正确的题型，包括但不限于交换律、结合律、分数和小数以及不等式，需要进行二次判断。5.如权利要求1
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4任意一项所述的一种智能判题方法，其特征在于，S3中进行答案对比的具体包括以下步骤：使用python中的symp...

【专利技术属性】
技术研发人员：王钰，钱锟，李栋良，徐飞，
申请(专利权)人：中教云智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：