题目的自动生成方法、题目的推荐方法、电子设备和存储介质与流程

    专利查询2025-03-28  7


    本申请涉及人工智能,具体而言,用户情绪识别方法、电子设备和存储介质。


    背景技术:

    1、随着科技的发展,人们越来越多地通过诸如电脑、手机、平板等终端设备来进行线上学习,该线上学习过程中,获取题目进行做题和测试显然是必不可少的。

    2、目前的题目主要是通过人工来生成,比如由经验丰富的教学人员根据其教学经验,来编辑得到题目,但该方式生成题目的效率相对较低。


    技术实现思路

    1、本申请实施例的目的在于提供用户情绪识别方法、题目的推荐方法、电子设备和存储介质,用于解决现有技术中的问题。

    2、本申请实施例第一方面提供了一种题目的自动生成方法,包括:

    3、从电子教材中提取核心知识点;

    4、针对所述核心知识点生成对应的提示词;所述提示词包括所需生成的题目的类型以及题目生成方式;

    5、将所述核心知识点和所述提示词输入至大模型,以生成题目和所述题目所对应的标准答案。

    6、优选的,所述方法还包括:

    7、对所述标准答案的准确性进行校验;

    8、在未通过校验的情况下,通过人工方式对所述标准答案进行修正,并以修正后的标准答案替换所述标准答案。

    9、优选的,所述方法还包括:

    10、提取所述题目所对应的标准答案中的关键词;

    11、利用所述关键词生成所述题目的分类标签。

    12、优选的,针对所述核心知识点生成对应的提示词,具体包括:

    13、获取提示词生成模板,其中,所述提示词生成模板包括用于指示生成题目和标准答案的执行流程;

    14、根据所述提示词生成模板中的执行流程,生成所述核心知识点所对应的提示词。

    15、优选的,根据所述提示词生成模板中的执行流程,生成所述核心知识点所对应的提示词,具体包括:

    16、确定所述核心知识点的重要性等级;

    17、根据所述重要性等级确定所需生成的题目的类型;

    18、获取与所述类型对应的题目生成方式;

    19、根据所述类型和所述题目生成方式,生成所述提示词。

    20、优选的,所述类型具体包括填空题、选择题、判断题和简答题;以及,

    21、与填空题对应的题目生成方式具体包括:从所述核心知识点中删除时间、人物、地点、事件中的至少之一;

    22、与选择题对应的题目生成方式具体包括:从所述核心知识点中提取出时间、人物、地点、事件中的至少之一,并根据所提取出的信息设置选项;

    23、与判断题对应的题目生成方式具体包括:针对所述核心知识点中的时间、人物、地点、事件中的至少之一设置判断题的考点;

    24、与简答题对应的题目生成方式具体包括:针对所述核心知识点生成一段说明内容,并针对所述说明内容设置对应的简答问题,其中,所述说明内容用于对所述核心知识点进行概括性的介绍。

    25、本申请实施例第二方面提供了一种题目的推荐方法,题库中包括多个题目以及各个题目分别所对应的标准答案和分类标签,所述题目通过本申请第一方面所提供的方法所生成,所述方法包括:

    26、获取用户标签;

    27、确定所述用户标签与题库中各个题目的分类标签之间的相似度;

    28、根据所述的相似度,从所述题库的各个题目中选取目标题目向所述用户进行推荐,其中,所述目标题目具体为,分类标签与用户标签之间的相似度大于预设阈值的题目,或者分类标签与用户标签之间的相似度排名最大的n个题目,其中,n为大于或等于1的整数。

    29、优选的,获取用户标签具体包括:

    30、通过用户行为数据和用户属性信息,生成所述用户标签。

    31、本申请实施例第三方面提供了一种电子设备,包括:

    32、存储器,用以存储计算机程序;

    33、处理器,用以执行本申请方法实施例中任一项所述的方法。

    34、本申请实施例第四方面提供了一种存储介质,包括:程序,当其在电子设备上运行时,使得电子设备可执行本申请方法实施例中任一项所述的方法。

    35、采用本申请实施例所提供的题目的自动生成方法,包括从电子教材中提取核心知识点,然后针对该核心知识点生成对应的提示词,然后将该核心知识点和该提示词输入至大模型,此时由于该提示词中包括所需生成的题目的类型以及题目生成方式,因此能够通过该大模型来生成题目和该题目所对应的标准答案。该题目生成方式相对于目前的人工生成题目的方式而言,显然能够提高生成题目的效率,因此解决了现有技术中的问题。



    技术特征:

    1.一种题目的自动生成方法,其特征在于,包括:

    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

    4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,针对所述核心知识点生成对应的提示词,具体包括:

    5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述提示词生成模板中的执行流程,生成所述核心知识点所对应的提示词,具体包括:

    6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述类型具体包括填空题、选择题、判断题和简答题;以及,

    7.一种题目的推荐方法,其特征在于,题库中包括多个题目以及各个题目分别所对应的标准答案和分类标签,所述题目通过如权利要求1~6任意一项所述的方法所生成,所述方法包括:

    8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,获取用户标签具体包括:

    9.一种电子设备,其特征在于,包括:

    10.一种存储介质,其特征在于,包括:程序,当其在电子设备上运行时,使得电子设备可执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。


    技术总结
    本申请提供题目的自动生成方法、题目的推荐方法、电子设备和存储介质。该题目的自动生成方法包括:从电子教材中提取核心知识点,然后针对该核心知识点生成对应的提示词,然后将该核心知识点和该提示词输入至大模型,此时由于该提示词中包括所需生成的题目的类型以及题目生成方式,因此能够通过该大模型来生成题目和该题目所对应的标准答案。该题目生成方式相对于目前的人工生成题目的方式而言,显然能够提高生成题目的效率,因此解决了现有技术中的问题。

    技术研发人员:孟冲,郭玮,夏凌莉
    受保护的技术使用者:武汉新致数字科技有限公司
    技术研发日:
    技术公布日:2024/11/26
    转载请注明原文地址:https://tc.8miu.com/read-26923.html

    最新回复(0)