公开(公告)号：CN113536808A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110950774.0

申请日：2021-08-18

Applicant: 北京师范大学

Inventor： 何珺 ,  张迎辉 ,  孙波 ,  余乐军 ,  彭丽

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/20 ,  G09B7/00

Abstract: 本发明公开了一种引入多重文本关系的阅读理解试题难度自动预测方法，涉及试题难度自动预测技术领域，包括：建立基于多视角注意力的MACNN模型，包括输入层、编码层、交互层、融合层和预测层，获取输入文本，包括问题文本qi、对应文档di及问题的候选选项oi；将获取的输入文本作为MACNN模型的输入；利用编码层对输入文本进行卷积操作，提取输入文本的上下文表示；通过交互层分别获取问题文本与对应文档、问题文本与候选选项、候选选项与候选选项间的交互关系信息；利用融合层将交互层获取的交互关系信息进行整合，并通过预测层预测试题难度。本发明可自动预测试题难度，辅助或替代传统人工试题难度评估工作，减少人力和财力资源的消耗。