【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及人工智能，尤其涉及一种基于生成式ai技术的试题内容结构化清洗处理方法。
技术介绍
1、随着生成式ai技术的发展，利用大语言模型生成试卷题目已成为一种趋势。但大语言模型返回的文本是多种多样的，其格式和内容不一定完全满足用户期望。如何对该文本进行内容清洗，得到期望的试题结构和内容，是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于生成式ai技术的试题内容结构化清洗处理方法，以解决上述技术问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于生成式ai技术的试题内容结构化清洗处理方法，包括：
3、获取待生成的试卷中各题型的题目结构；
4、提示大语言模型根据各题目结构生成题目；
5、根据各题目结构的关键标识，对所述大语言模型返回的文本进行内容清洗，以提取出满足各题目结构的题目。
6、第二方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
7、一个或多个处理器；
8、存储器...
【技术保护点】
1.一种基于生成式AI技术的试题内容结构化清洗处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一题目结构的关键标识包括用于引导题干的第一必备标识，用于引导题干内部按顺排列的各部分的第二必备标识，用于引导正确答案的第三必备标识，以及用于引导题目难度、考察知识点、试题解析和易错点中的至少一项的个性化标识；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述格式修饰符包括{、}、【、】、{、}、-、--中的至少之一，均存储于修饰符库内；库内标记根据大语言模型返回的文本中的格式修饰符种类不断更新。
4.根据权利要求2所...
【技术特征摘要】
1.一种基于生成式ai技术的试题内容结构化清洗处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一题目结构的关键标识包括用于引导题干的第一必备标识，用于引导题干内部按顺排列的各部分的第二必备标识，用于引导正确答案的第三必备标识，以及用于引导题目难度、考察知识点、试题解析和易错点中的至少一项的个性化标识；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述格式修饰符包括{、}、【、】、{、}、-、--中的至少之一，均存储于修饰符库内；库内标记根据大语言模型返回的文本中的格式修饰符种类不断更新。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在留下的文本中按顺序依次识别各第二必备标识引导的完整内容、所述第三必备标识引导的完整内容，以及所述个性化标识引导的完整内容，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待生成的试卷中各题型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵隽隽，潘斌，赵剑飞，欧阳禄萍，马蓉，
申请(专利权)人：知学云北京科技股份有限公司，
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。