申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874168A

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F18/214;G06F18/21;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种相似试题检索方法、系统、设备及存储介质，采用本发明的方案，不仅能在哈希码中保留更多的关键试题语义信息，同时能提高哈希码的检索效率以及减少存储成本，为实施高效且精确的相似题检索提供帮助；通过在两个真实试题数据集上的实验与目前在相似题查找任务和语义哈希任务上的基准模型进行实验对比，不仅在准确率方面证明了本发明的有效性，还从效率实验上证明了本发明的高效性。

主权项：1.一种相似试题检索方法，其特征在于，包括：收集试题数据，构建训练数据集；构建语义哈希模型，并利用训练数据集训练所述语义哈希模型：在训练过程的每一次批次，随机从训练数据集中采样多个试题，并构建每一试题的正负样本，通过语义哈希模型获得每一试题，以及每一试题正负样本的哈希码，并计算对比学习损失函数；在通过语义哈希模型获得每一试题的哈希码过程中，对于试题的文本信息通过预训练的文本模型提取出文本表征通过卷积处理，获得试题的局部表征，再通过池化获得全局表征，计算最大化全局与局部表征的目标损失函数，或者当试题具备对应的图像数据时，利用从图像数据中提取的图像表征计算局部表征的权重，结合权重计算图像增强的最大化全局与局部表征目标损失函数；试题的全局表征经时间感知的激活函数获得对应的类二值表征，利用类二值表征计算空间利用率最大化目标损失函数；综合所有损失函数作为最终目标损失函数，训练所述语义哈希模型；训练完毕后，通过语义哈希模型获得候选试题集合中每一试题的二值的哈希码，并构建语义哈希索引，对于查询试题，通过语义哈希模型获得对应的二值的哈希码，再结合语义哈希索引检索出相似试题。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 相似试题检索方法、系统、设备及存储介质

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