【技术实现步骤摘要】
本公开涉及自然语言处理，更具体的涉及一种基于nlp的多元化试题生成方法及系统。
技术介绍
1、互联网对人们生活中带来了无限的便利。目前大部分的行业都有自己的管理系统，由传统的管理模式向互联网发展。而在线考试系统的出现对于管理者来说，可以摆脱传统手写记录的管理模式。利用考试系统，进行学生、教师管理还包含课程信息、在线考试、试题等功能的管理。
2、但目前，考试系统中，针对试题出卷管理，出现了教师人为出题效率低下，试题更新速度很慢，出题模型受局限，甚至还会出现人为错误的出现等问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种基于nlp的多元化试题生成方法，用于生成任一课程对应的试题，该方法通过自然语言处理算法提取课程中的知识点构建知识模型，利用机器学习算法自动生成多元化试题，可不仅提高了出题效率，同时对学生能够进行更全面的考核。该方法可不断优化试题完成更新，提高试题质量，有效保证教学质量与学生的学习效果。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种基于nlp的多元化试题生成方法，用于生成任一课程对应的试题，其特征在于，方法包括：利用自然语言处理算法提取课程中的知识点；根据知识点构建结构化的知识模型；基于知识模型，利用机器学习算法生成课程对应的初始试题；收集初始试题的考生反馈信息，基于考生反馈信息对知识模型进行优化。
3、根据本公开的实施例，利用自然语言处理算法提取课程中的知识点，包括：获取课程的大纲文本；利用自然语言处理算法对大纲文本进行预处理，预处
4、根据本公开的实施例，根据知识点构建结构化的知识模型，包括：将知识点按照层次进行组织，形成知识点之间的层次结构；对同一类别的知识点进行关联，形成知识点之间的关系网；基于层次结构和关系网，形成知识模型。
5、根据本公开的实施例，根据知识点构建结构化的知识模型，还包括：利用图数据库或知识图谱对知识模型进行存储和查询，以便高效地检索和更新知识点。
6、根据本公开的实施例，基于知识模型，利用机器学习算法生成课程对应的初始试题，包括：预设试题类型与分类标签；根据知识图谱，选择与试题类型相关的知识点，根据知识点，生成试题组合方式；根据试题组合方式，生成具体的试题内容；对试题内容利用规则或机器学习算法进行验证；待验证完成后，输出初始试题。
7、根据本公开的实施例，收集初始试题的考生反馈信息，基于考生反馈信息对知识模型进行优化，包括：获取考生完成初始试题的反馈信息，利用自然语言处理算法对初始试题的评价、难易程度及答题体验进行分析；根据分析的结果，对知识模型进行优化，其中，优化包括：调整试题的难易程度、增加或删除某些知识点。
8、根据本公开的实施例，基于考生反馈信息对知识模型进行优化，还包括：根据优化后的知识模型进行考试，再次收集考生的反馈信息并进行分析；根据分析的结果，以此通过不断循环迭代，优化知识模型。
9、根据本公开的第二个方面，提供了一种基于nlp的多元化试题生成系统，包括：知识点提取模块，用于利用自然语言处理算法提取课程中的知识点；知识模型构建模块，用于根据知识点构建结构化的知识模型；试题生成模块，用于基于知识模型，利用机器学习算法生成课程对应的初始试题；试题优化模块，用于收集初始试题的考生反馈信息，基于考生反馈信息对知识模型进行优化。
10、根据本公开的实施例，知识模型构建模块包括：知识点关联单元，对同一类别的知识点进行关联，形成知识点之间的关系网；知识点层次单元，将知识点按照层次进行组织，形成知识点之间的层次结构；知识点存储单元，将知识点存储到各种形式的数据结构；知识点验证单元，通过专家验证及考生反馈，对知识模型进行验证和修正。
11、根据本公开的实施例，试题生成模块包括：试题生成单元，用于根据预设的规则与要求，自动生成试题；试题筛选单元，用于根据教学要求、难度级别及知识点覆盖条件，筛选合适的试题；试题解析单元，用于提供试题相对应的答案与解析；题库管理单元，用于管理试题库，包括试题的录入、编辑、删除、分类及搜索功能；考生管理单元，用于管理考生信息，包括考生注册、登录及权限管理；统计与分析单元，用于统计和分析试题的使用情况。
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1.一种基于NLP的多元化试题生成方法，用于生成任一课程对应的试题，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述利用自然语言处理算法提取所述课程中的知识点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述根据所述知识点构建结构化的知识模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述根据所述知识点构建结构化的知识模型，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述基于所述知识模型，利用机器学习算法生成所述课程对应的初始试题，包括：
6.根据权利要求1所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述收集所述初始试题的考生反馈信息，基于所述考生反馈信息对所述知识模型进行优化，包括：
7.根据权利要求6所述的基于NLP的多元化试题生成方法，其中，所述基于所述考生反馈信息对所述知识模型进行优化，还包括：
8.一种基于NLP的多元化试题生成系统，包括：
9.根据
10.根据权利要求8所述的基于NLP的多元化试题生成系统，其中，所述试题生成模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于nlp的多元化试题生成方法，用于生成任一课程对应的试题，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于nlp的多元化试题生成方法，其中，所述利用自然语言处理算法提取所述课程中的知识点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于nlp的多元化试题生成方法，其中，所述根据所述知识点构建结构化的知识模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于nlp的多元化试题生成方法，其中，所述根据所述知识点构建结构化的知识模型，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于nlp的多元化试题生成方法，其中，所述基于所述知识模型，利用机器学习算法生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘珺，李星，吴建平，郑先伟，瞿守江，李川，谢华，王笛帆，
申请(专利权)人：赛尔网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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