本发明专利技术公开应用试题的自动解题方法、装置及电子设备，所述自动解题方法包括：针对应用试题进行题目理解，识别出应用试题中的条件节点和问题节点，提取条件节点和问题节点中的实体属性信息、条件节点与问题节点以及各问题节点之间的实体关系信息；基于提取的实体属性信息和实体关系信息确定应用试题从条件节点到问题节点的解题路径；根据所述解题路径生成应用试题解题步骤。本发明专利技术的自动解题方法针对应用题解答生产、批改题库无资源等场景，对教学中的应用题的解题方法和思路点拨进行可迭代的自动归纳，对于题库中无资源的应用题进行自动解答与思路点拨。动解答与思路点拨。动解答与思路点拨。
【技术实现步骤摘要】
应用试题的自动解题方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及智能教育
，具体的涉及应用试题的自动解题方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]应用题是用语言或文字叙述有关事实，反映某种数学关系(譬如：数量关系、位置关系等)，并求解未知数量的题目。每个应用题都包括已知条件和所求问题。
[0003]在中小学教育阶段，为了更好的掌握数学、物理知识，存在有大量的数学、物理应用题。现有的数学、物理应用题，学生在进行选择试题作答时，没有一定知识水平的人员无法进行辅导。拍照搜题技术的出现在一定程度上实现了应用试题的自动解答，拍照搜题技术基于大量试题的资源库，通过试题拍照的方式，针对试题照片进行OCR识别得到应用试题文本，根据应用试题文本在资源库中进行匹配搜题，当匹配成功则反馈所要搜索应用试题的解题答案。但是，针对资源库中不含有的应用试题，拍照搜题技术则无法进行自动解答。因此，拍照搜题技术对于资源库的容量以及维护都有较高要求，且仍然存在很大的局限性。
[0004]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种可以自主进行应用试题自动解答的方案，特提出本专利技术专利。
技术实现思路
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供一种应用试题的自动解题方法、装置及电子设备，具体地，采用了如下技术方案：
[0006]一种应用试题的自动解题方法，包括：
[0007]针对应用试题进行题目理解，识别出应用试题中的条件节点和问题节点，提取条件节点和问题节点中的实体属性信息、条件节点与问题节点以及各问题节点之间的实体关系信息；
[0008]基于提取的实体属性信息和实体关系信息确定应用试题从条件节点到问题节点的解题路径；
[0009]根据所述解题路径生成应用试题解题步骤。
[0010]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述针对应用试题进行题目理解包括：
[0011]当判断所述应用试题中包括多个问题节点时，针对所述应用试题进行问题拆分，拆分出对应各个问题的问题节点以及各问题节点之间的关系信息(顺序关系、并列关系)。
[0012]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述提取应用试题中的实体属性信息包括分别提取出应用试题中条件节点和问题节点中的实体属性信息；
[0013]所述条件节点中的实体属性信息包括条件名称、条件属性类别以及条件属性值，所述条件名称包括由条件节点中提取的对象名称，所述条件属性类别包括所述条件节点中
对象所属的类别，所述条件属性值为由条件节点中提取的对应各条件属性类别的属性参数及参数值；
[0014]所述问题节点的实体属性信息包括问题名称、问题属性类别以及问题属性值，所述问题名称包括由问题节点中提取的对象名称，所述问题属性类别包括所述问题节点中提取对象所属的类别，所述问题属性值为由问题节点中提取对象的待求属性参数及参数值；
[0015]可选地，所述条件节点的实体属性信息存储为{名称：[]，属性类别：[]，属性值:[{名称：，数值：，单位：}，{名称：，数值：，单位：}]}；
[0016]可选地，所述问题节点的实体属性信息存储为{名称：[]，属性类别：[]，属性值:[{名称：，数值：未知，单位：}]}。
[0017]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述提取应用试题中的实体关系信息包括：
[0018]根据题目理解得到的各问题节点之间的关系信息，判断应用试题中各问题节点之间是否存在逻辑运算关系；
[0019]若是，则根据各问题节点的实体属性信息提取出各问题节点之间的实体关系信息。
[0020]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述基于提取的实体属性信息和实体关系信息确定应用试题从条件节点到问题节点的解题路径，包括：
[0021]引入与所述实体属性信息、实体关系信息相关的基础知识点，构建求解各问题节点的计算图类数据结构；
[0022]基于计算图类数据结构进行搜索，找出应用试题从条件节点到问题节点的解题路径。
[0023]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述引入基础知识点与所述实体属性信息、实体关系信息共同构建计算图类数据结构包括：
[0024]根据应用试题的实体属性信息、实体关系信息确定可引入的基础知识点；
[0025]根据基础知识点将各条件节点的试题属性信息、各问题节点的试题属性信息以及各问题节点的试题关系信息构建计算图类数据结构；
[0026]所述计算图类数据结构中包含条件节点属性信息和边属性信息，所述的的节点属性信息包括条件节点属性信息、问题节点属性信息以及由条件节点求解问题节点中间需要求解的前驱节点的属性信息，所述边属性信息包括由条件节点属性信息求解问题节点属性信息的所有路径。作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述基于计算图类数据结构进行搜索，找出应用试题从条件节点到待求量节点的解题路径包括：
[0027]基于计算图类数据结构自循环至问题节点求解成功或者自循环次数达到上限；
[0028]若问题节点求解成功，将所述自循环过程的路径以问题节点为起点，条件节点为终点形成节点
‑
路径图；
[0029]在所述节点
‑
路径图中搜索最短路径作为应用试题从条件节点到待求量节点的解题路径。
[0030]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，在
最短路径搜索过程中，会结合前驱节点计算当前节点的相关属性，同时会判断数值之间是否具有可运算性，若不能则需要进行单位换算，然后更新计算图类数据结构里的相关节点属性信息。
[0031]作为本专利技术的可选实施方式，本专利技术所述的一种应用试题的自动解题方法中，所述根据所述解题路径生成应用试题解题步骤包括：
[0032]根据解题路径以及相应的单位换算，形成最基本的计算步骤；
[0033]再根据所述计算步骤，再生成对应点拨步骤。
[0034]本专利技术同时提供应用试题的自动解题装置，包括：
[0035]题目理解模块，针对应用试题进行题目理解，提取应用试题中的实体属性信息和实体关系信息；
[0036]及解题推理模块，引入基础知识点与所述实体属性信息、实体关系信息共同构建计算图类数据结构，基于计算图类数据结构进行搜索，找出应用试题从条件节点到待求量节点的解题路径，根据所述解题路径生成应用试题解题步骤。
[0037]作为本专利技术的可选实施方式，本实施例的一种应用试题的自动解题装置，还包括：
[0038]文本预处理模块，将获取的应用试题文本预处理成题目理解模块的输入格式；
[0039]及后处理归一模块，对最终计算过程的格式进行标准化处理。
[0040]本专利技术还提供了电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用试题的自动解题方法，其特征在于，包括：针对应用试题进行题目理解，识别出应用试题中的条件节点和问题节点，提取条件节点和问题节点中的实体属性信息、条件节点与问题节点以及各问题节点之间的实体关系信息；基于提取的实体属性信息和实体关系信息确定应用试题从条件节点到问题节点的解题路径；根据所述解题路径生成应用试题解题步骤。2.根据权利要求1所述的应用试题的自动解题方法，其特征在于，所述针对应用试题进行题目理解包括：当判断所述应用试题中包括多个问题节点时，针对所述应用试题进行问题拆分，拆分出对应各个问题的问题节点以及各问题节点之间的关系信息。3.根据权利要求2所述的应用试题的自动解题方法，其特征在于，所述提取应用试题中的实体属性信息包括分别提取出应用试题中条件节点和问题节点中的实体属性信息；所述条件节点中的实体属性信息包括条件名称、条件属性类别以及条件属性值，所述条件名称包括由条件节点中提取的对象名称，所述条件属性类别包括所述条件节点中对象所属的类别，所述条件属性值为由条件节点中提取的对应各条件属性类别的属性参数及参数值；所述问题节点的实体属性信息包括问题名称、问题属性类别以及问题属性值，所述问题名称包括由问题节点中提取的对象名称，所述问题属性类别包括所述问题节点中提取对象所属的类别，所述问题属性值为由问题节点中提取对象的待求属性参数及参数值；可选地，所述条件节点的实体属性信息存储为{名称：[]，属性类别：[]，属性值:[{名称：，数值：，单位：}，{名称：，数值：，单位：}]}；可选地，所述问题节点的实体属性信息存储为{名称：[]，属性类别：[]，属性值:[{名称：，数值：未知，单位：}]}。4.根据权利要求3所述的应用试题的自动解题方法，其特征在于，所述提取应用试题中的实体关系信息包括：根据题目理解得到的各问题节点之间的关系信息，判断应用试题中各问题节点之间是否存在逻辑运算关系；若是，则根据各问题节点的实体属性信息提取出各问题节点之间的实体关系信息。5.根据权利要求1所述的一种应用试题的自动解题方法，其特征在于，所述基于提取的实体属性信息和实体关系信息确定应用试题从条件节点到问题节点的解题路径，包括：引入与所述实体属性信息、实体关系信息相关的基础知识点，构建求解各问题节点的计算图类数据结构；基于计算图类数据结构进行搜索，找出应用试题从条件节点到问题节点的解题路径。6.根据权利要求5所述的应用试题的自动解题方法，其特征在于，所述引入与所述实体属性信息、实体关系信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶扬，胡科，
申请(专利权)人：北京云思智学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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