[发明专利]一种融合多特征的深度知识追踪方法及系统在审
| 申请号： | 202110407038.0 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113239699A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 孙波;肖融;黄宁;李欢;肖永康 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F40/216;G06K9/62;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种融合多特征的深度知识追踪方法及系统。其中，该方法包括：确定待分析文本对应的知识点语义表征向量；其中，所述知识点语义表征向量包含知识点编号特征、题目文本特征以及知识点难度特征；将所述知识点语义表征向量输入至深度知识追踪模型中进行处理，得到所述深度知识追踪模型输出的相应的知识状态预测结果；其中，所述深度知识追踪模型是以样本文本、所述样本文本对应的样本知识状态预测结果以及真实标签进行训练得到的。采用本发明公开的融合多特征的深度知识追踪方法，引入多种特征，提高知识追踪模型的预测精度和效率，能够准确预测目标对象在下一次答题时的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 深度 知识 追踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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