申请/专利权人：华东师范大学

申请日：2021-04-07

公开（公告）日：2021-07-16

公开（公告）号：CN113127769A

主分类号：G06F16/955(20190101)

分类号：G06F16/955(20190101);G06F16/35(20190101);G06F40/211(20200101);G06F40/30(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.29#授权;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于标签树和人工智能的习题标签预测系统，包括输入模块、校对模块、标注模块、预测模块、数据库、分析模块、显示模块、训练模块及分类模型，本发明涉及互联网教育下的习题标签预测的一系列工作，不仅包含大多数习题系统所拥有的输入模块、校对模块、显示模块、分析模块等，也能够解决与习题相关的标签预测的工作，覆盖面较全。本发明依托平台使用的多标签文本分类除了能够捕获预训练语言模型中常见的句子或者词的共性之外，更重要的是能够捕获词汇、句法和语义信息。本发明在训练模块和预测模块中，分为全标签形式下的训练预测和标签树形式下的训练预测，能够满足多种情况下标签的预测需求。

主权项：1.一种基于标签树和人工智能的习题标签预测系统，其特征在于，该系统包括输入模块、校对模块、标注模块、预测模块、数据库、分析模块、显示模块、训练模块和分类模型，所述输入模块与校对模块相连接，校对模块分别通过标注模块、预测模块后与数据库相连接，数据库与分析模块、训练模块相连接，分析模块与显示模块相连接，训练模块生成分类模型，分类模型与所述的预测模块相连接；其中：所述输入模块用于规格化录入题目的数个字段，包括题目类型、题目叙述、题目选项和题目答案；所述校对模块用于对输入的题目进行人工或自动的字段整理，校对模块通过设置比例将题目分为用于标注模块的题目和用于预测模块的题目；所述标注模块对用于标注模块的题目进行标签的标注，得到标注后的题目和题目的标签关系；所述数据库包括题目表、标签表及题目标签关系表，用于存储习题数据、标签数据和习题标签关系数据；标签表中的数据的录入方式是直接录入，包括标签ID、标签名和父标签，每一条标签通过指针指所记录的父标签，从而递归生成标签树；对题目表和题目标签关系表的存储分为两部分，标注模块生成的题目和题目标签关系的存储以及预测模块生成的题目和题目标签关系的存储：对标注模块生成的题目和题目标签关系，将题目保存在题目表中，将题目和标签的对应关系保存在题目标签关系表中，用于输入训练模块并生成后续的分类模型；对通过预测模块的题目和所生成的标签预测结果，将题目保存在题目表中，将题目和所述的标签预测结果的对应关系保存在题目标签表中；所述训练模块包括数据清洗单元、训练单元和评估单元，数据库生成的标签树与数据清洗单元相连接，数据清洗单元和训练单元相连接，训练单元和评估单元相连接，评估单元和分类模型相连接并且能够对训练单元进行反馈；训练模块用于对题目标签关系表中的关系记录进行规格化处理，并生成预测模块所需要的分类模型；所述预测模块包括数据清洗单元、预测单元和校验单元，在校对模块中整理后的题目与数据清洗单元相连接，数据清洗单元和预测单元相连接，预测单元和校验单元相连接，校验单元反馈连接到预测单元；预测模块用于完成对未标注数据的标签分类预测结果；所述分析模块对数据库中的题目标签关系进行分析，生成题目标签的日志数据、所有题目标签的总览数据和各个标签题目的数据；所述显示模块对分析后的数据即预测结果进行展示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东师范大学 基于标签树和人工智能的习题标签预测系统

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