错误检测模型的训练方法、错误检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本公开提供一种错误检测模型的训练方法、错误检测方法、装置及设备，训练方法包括：获取第一训练样本集和第二训练样本集，第一训练样本集用于训练模型的数学解题能力，第二训练样本集用于训练模型检测数学解题错误的能力；基于第一训练样本集对基座模型进行训练，得到训练好的解题能力增强模型；基于解题能力增强模型构建初始检测模型，以利用解题能力增强模型获取初始检测模型的输入数据对应的字符特征表示；基于第二训练样本集对初始检测模型进行训练，得到训练好的错误检测模型。本方案通过给基座模型增加数学解题能力，能够提升初始检测模型对错误检测训练数据的拟合效果，从而提升错误检测模型的错误识别泛化能力和检测结果的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及人工智能，尤其涉及一种错误检测模型的训练方法、错误检测方法、装置及设备。

技术介绍

1、在一些应用场景中，对题目的解析进行错误检测是十分必要的。例如，在智能教育场景中，检测数学题库中是否存在解析错误的题目，能够提升题库的质量，给学生推荐更加高质量的数学题目和正确的题目解析。

2、现有的题目解析错误检测方案是，使用通用模型训练得到错误检测模型来检测数学题目的解析是否存在错误，由于通用模型缺乏数学相关能力，导致模型无法充分拟合题目解析错误检测训练数据的分布，存在泛化性较差的问题，从而导致训练得到的所谓检测模型对于题目解析的错误检测结果不准确。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种错误检测模型的训练方法、错误检测方法、装置及设备。

2、根据本公开的一方面，提供了一种错误检测模型的训练方法，包括：

3、获取第一训练样本集和第二训练样本集，所述第一训练样本集用于训练模型的数学解题能力，所述第二训练样本集用于训练模型检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种错误检测模型的训练方法，其中，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述基于所述解题能力增强模型构建初始检测模型，包括：

3.如权利要求2所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述基于所述第二训练样本集对所述初始检测模型进行训练，得到训练好的错误检测模型，包括：

4.如权利要求3所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述解析文本中的每个解析步骤由预设的第一字符和第二字符包裹，所述第一字符表示解析步骤的开始，所述第二字符表示解析步骤的结束，所述标注标签包括每个解析步骤对应的步骤标注标签，所述步骤标注标签用于表示对应解析步...

【技术特征摘要】

1.一种错误检测模型的训练方法，其中，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述基于所述解题能力增强模型构建初始检测模型，包括：

3.如权利要求2所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述基于所述第二训练样本集对所述初始检测模型进行训练，得到训练好的错误检测模型，包括：

4.如权利要求3所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述解析文本中的每个解析步骤由预设的第一字符和第二字符包裹，所述第一字符表示解析步骤的开始，所述第二字符表示解析步骤的结束，所述标注标签包括每个解析步骤对应的步骤标注标签，所述步骤标注标签用于表示对应解析步骤正确或错误；

5.如权利要求4所述的错误检测模型的训练方法，其中，所述基于所述分类结果和所述标注标签进行损失计算，得到所述初始检测模型的损失值，包括：

6.一种基于错误检测模型的错误检测方法，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘子韬，尹治博，
申请(专利权)人：北京世纪好未来教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：