[发明专利]几何辅助线的自动生成方法

权利要求书

1.一种几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S10，获取几何题目文本作为待求解几何题，获取其对应的几何图形作为待生成辅助线几何图形；

步骤S20，基于所述待求解几何题，通过训练好的辅助线类型预测模型获取所需几何辅助线类型；所述辅助线类型预测模型为基于分类回归模型构建，并针对样本数据集中的template域进行训练获得；

步骤S30，基于所述待求解几何题、几何辅助线类型，通过训练好的辅助线参数预测模型获取所述几何辅助线的参数对；所述辅助线参数预测模型为基于双向长短时记忆网络与循环神经网络构建的序列-序列模型；

步骤S40，基于所述几何辅助线类型、辅助线所需参数对，在所述待生成辅助线几何图形中生成设定颜色、设定线型的几何辅助线。

2.根据权利要求1所述的几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，所述样本数据集，其获取方法为：

步骤Y10，获取设定数量几何题目文本及其对应的几何图形作为待处理数据集；

步骤Y20，依据预设关键词对所述待处理数据集中每一个数据的几何题目文本进行过滤，去除所述几何题目文本中与预设关键词不相关以及重复部分，获取关键词文本集；

步骤Y30，通过文本分词法分别对所述关键词文本集中每一个关键词文本进行分词处理，获取辅助线类型及参数；

步骤Y40，按照预设样本格式分别将所述待处理数据、对应关键词文本、对应的辅助线类型及参数整理为样本数据，获得样本数据集。

3.根据权利要求2所述的几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，训练样本格式包括：

几何题目id、几何题目原始信息、辅助线类型及参数信息、分段后的几何题目信息。

4.根据权利要求2或3所述的几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，所述辅助线类型预测模型，其训练方法为：

步骤L10，依次选取所述样本数据集中每一个样本数据，通过辅助线类型预测模型计算所述样本数据对应各辅助线类型的概率；

步骤L20，以所述概率中值最大的概率对应的辅助线类型作为所述样本数据的辅助线预测类型，并计算所述辅助线预测类型与所述样本数据辅助线类型的损失值；

步骤L30，若所述损失值不低于预设阈值，则更新所述辅助线类型预测模型的权重及偏置参数，并重复执行步骤L10-步骤L30；否则，跳转步骤L40；

步骤L40，完成辅助线类型预测模型训练，获得训练好的辅助线类型预测模型。

5.根据权利要求4所述的几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，步骤L10中“通过辅助线类型预测模型计算所述样本数据对应各辅助线类型的概率”，其方法为：

其中，k代表输入x⁽ⁱ⁾对应的辅助线类型，b_k分别为对应的权重参数、偏置参数。

6.根据权利要求4所述的几何辅助线的自动生成方法，其特征在于，步骤L20中“计算所述辅助线预测类型与所述样本数据辅助线类型的损失值”，其损失值计算方法为：

其中，J代表损失函数；k代表对应输入样本x⁽ⁱ⁾的辅助线类型；为样本辅助线类型的标签，为独热码形式，若输入样本x⁽ⁱ⁾的辅助线类型为k，则值为1，否则其值为0；代表样本辅助线预测类型为k的概率；m为一次计算过程中的样本数量。