[发明专利]一种标签化的试题知识点分类方法及系统

权利要求书

1.一种标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将待分类的目标试题的信息转换成预设的标准格式的文本；

S2、从转换得到的文本中提取关键词；

S3、根据所述关键词，确定所述目标试题在预构建的知识点的多维度立体模型中对应的知识节点，所述知识点的多维度立体模型的构建方法为：根据教材目录和/或领域知识将知识点分解成最小颗粒，将最小颗粒本身或者多个颗粒联结作为知识节点，及/或将知识节点与最小颗粒、或者多个知识节点联结构成新的知识节点，每个知识节点包含一个用于存储对应试题的数据库，所述知识节点的总和构成所述知识点的多维度立体模型；

S4、建立所述目标试题的标签，所述标签包括一个或多个关键词标签、一个或多个知识节点标签；

S5、对比所述目标试题的关键词标签与对应知识节点的数据库中的试题，计算所述目标试题与对应的知识节点的关联度；

S6、若所述目标试题仅与一个知识节点的关联度超过预设的关联度阈值，则将该目标试题归属至该知识节点对应试题的数据库中。

2.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，步骤S5中所述目标试题与对应的知识节点的关联度通过以下步骤进行计算：

根据公式KiA1*QiA1计算第i个关键词标签与其中一个知识节点的关联度，其中，KiA1为第i个关键词与在该知识节点出现的频率，QiA1为包含第i个关键词的试题在该知识节点出现的频率；

对所述目标试题的每一个关键词标签与该知识节点的关联度求平均值，得到该目标试题与该知识节点的关联度。

3.根据权利要求2所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，所述第i个关键词与在该知识节点出现的频率的计算公式为：该知识节点内包含该关键词的试题数量/该知识节点内所有试题数量；

所述包含第i个关键词的试题在该知识节点出现的频率的计算公式为：该知识节点内包含该关键词的试题数量/包含该关键词的所有试题数量。

4.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，步骤S3中对应的知识节点通过以下方式确定：

在所述知识点的多维度立体模型中按序搜索目标试题的第一个关键词，确定一个或多个知识节点作为第一个关键词的可能位置；

依次对剩余关键词确定各自的可能位置；

对所有关键词的可能位置进行比较，选择重复度最高的知识节点作为目标试题对应的知识节点。

5.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，若所述目标试题与多个或零个知识节点的关联度超过预设的关联度阈值，则将所述目标试题放入待定知识节点数据库。

6.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，定期更新知识节点每一个标签的出现频率、比重、相关度和关联度。

7.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，步骤S6之后还包括：为后续的个性化推荐、筛选或过滤教学资源提供参考依据。

8.根据权利要求1所述的标签化的试题知识点分类方法，其特征在于，步骤S1中将待分类的目标试题的题目、答案、解题步骤和辅助方法转换成预设的标准格式的文本。