(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111626398.6 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 江苏大学 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路 301号 (72)发明人 陈维佳　周从华　朱小龙　 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 40/279(2020.01) (54)发明名称 一种基于解题思路和知识点的试题相似度 计算方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于解题思路和知识点 的试题相似度计算方法， 包括整理试题特征信息 形成知识点类特征集和解题思路类特征集， 其中 一方面以Jaccard系数作为两 试题之间的知 识点 相似度， 另 一方面从试题解题思路的角度出发， 考量两试题之间的相似性， 其中利用Skip ‑gram 模型将解题思路中的语料信息转换为相对应的 词向量， 进而以计算词向量之间欧氏距离的方 式， 评价试题之间的相似度， 最终与知识点相似 度相结合， 提升数学类试题相似度评价的准确 性， 尤其是能够避开数学题中不同符号图表所带 来的干扰。 权利要求书2页 说明书6页 CN 114372518 A 2022.04.19 CN 114372518 A 1.一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤1， 整理试题特征信息， 分别形成知识点类特征集A和解题思路类特征集B， 解题思 路类特征集B中的特 征信息排序与所属题目的解题步骤相一 致； 步骤2， 计算两试题之间知识点类特征集的Jaccard系数， 将Jaccard系数作为两试题之 间的知识点相似度ta gSim； 步骤3， 计算 解题思路相似度： 步骤3.1， 将解题思路类特 征集B中的每 个元素转换为对应的词向量； 步骤3.2， 依顺序将前后每c个词向量相加， 形成解题思路词向量集C， 设B＝{s1， s2 …… si}， 则 步骤3.3， 对于需要比较相似情况的两道试题T1和T2， 两试题的解题思路词向量集分别 为C1和C2， 且C1＝{S11， S12 ……S1m}， C2＝{S21， S22……S2n}， 分别求C1中各个向量与C2中各 个向量之间的欧氏距离的最小值： 求C2中各个向量与C1中各个向量之间的欧氏距离的最小值： 其中E(， )表示 求两向量之间的欧式距离， 计算上述欧氏距离最小值的平均值AE： 计算试题T1与T2之间的解题思路相似度thoughtSim： 步骤4， 计算两试题之间的相似度Sim： Sim＝(1‑Δd)*(a*ta gSim+b*thoughtSim) 其中Δd为两试题之间的难度系数差， a和b为权 重系数。 2.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述特征信息为关键词汇或短句。 3.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述步骤3.1中， 利用Sk ip‑gram模型做词嵌入训练， 得到特 征信息所对应的词向量。 4.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述步骤3.2中， 依顺序将前后每3个词向量相加。 5.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372518 A 2所述步骤4中， 试题的难度系数d取值范围为[0,1]， Δd＝|d1‑d2|， 其中d1和d2为所要计算相 似度的两试题的难度系数。 6.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述步骤4中， 权 重系数a和b均大于 0， 且a+b＝1。 7.根据权利要求6所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述权重系数a和b的取值分别为0.3和0.7。 8.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 所述步骤2中， 知识点相似度 其中A1和A2分别为所需计算相似度的两试题 的知识点类特 征集。 9.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在于： 针对的试题为数 学题。 10.根据权利要求1所述的基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法， 其特征在 于： 所述步骤3.2 中， 当试题的解题思路特征集中少于c个元素时， 在做词向量相加时， 对空 缺位做补零处 理。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372518 A 3