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龙图腾网恭喜广州视源电子科技股份有限公司申请的专利习题知识点的识别方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114880442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110160794.8，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权习题知识点的识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由林鑫设计研发完成，并于2021-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本习题知识点的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种习题知识点的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取待识别习题的文本信息对应的初始题目向量；基于所述初始题目向量，确定所述待识别习题与多个参照要素之间的关联关系；根据所述关联关系和所述初始题目向量，确定所述待识别习题对应的更新题目向量；根据所述更新题目向量，确定所述待识别习题对应的知识点概率分布，并根据所述知识点概率分布，获取所述待识别习题对应的知识点，实现了文本信息与关联关系的充分利用，能够在使用习题文本信息同时利用习题和多个参照要素之间的关联关系，识别习题知识点，有效提高知识点识别的准确率。

本发明授权习题知识点的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种习题知识点的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别习题的文本信息对应的初始题目向量； 通过训练好的第一语言模型基于所述初始题目向量，确定所述待识别习题在知识图谱中对应的节点，根据该节点确定所述待识别习题与多个参照要素之间的关联关系；所述知识图谱包括多个节点以及节点间的关联关系，每一节点对应一参照要素，所述多个参照要素为多道历史习题各自的文本特征和属性特征；所述第一语言模型根据多个节点向量确定得到的损失函数对神经网络模型进行参数调整后得到，所述多个节点向量，是将所述多个参照要素各自对应的要素特征向量和所述知识图谱输入到所述神经网络模型后，由所述神经网络模型从所述知识图谱中选择多个节点，根据每一所述节点对应的要素特征向量和所述神经网络模型中的映射函数确定得到； 根据所述关联关系和所述初始题目向量，确定所述待识别习题对应的更新题目向量； 根据所述更新题目向量，确定所述待识别习题对应的知识点概率分布，并根据所述知识点概率分布，获取所述待识别习题对应的知识点。

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