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申请/专利权人：辽宁人人畅享科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于智慧教学平台的智能化教务管理方法，方法包括数据采集、预处理、筛选构建相似度矩阵、聚类预处理和形成文本摘要。本发明属于数据处理技术领域，具体是指一种用于智慧教学平台的智能化教务管理方法，本方案通过考虑单词在文本中的位置权重和词性权重；给每个单词项赋予不同的权重；基于余弦相似度分数计算词项稀有分数，衡量词项在整个数据集中的重要性；综合考虑词项的重要性和稀有程度，以及句子的长度和文本长度因素，计算句子间的相似性；全面评估聚类的质量和重要性；通过设定分数阈值，选择代表性句子，基于语义信息和句子相似度对教务文本数据进行提取文本中的关键信息，生成高质量的文本摘要，以实现教务管理。

主权项：1.一种用于智慧教学平台的智能化教务管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：预处理，通过考虑单词在文本中的位置权重和词性权重，将TF-IDF分数与Word2Vec向量结合，给每个单词项赋予不同的权重；步骤S3：筛选构建相似度矩阵，基于余弦相似度分数计算词项稀有分数；综合考虑词项的重要性和稀有程度，以及句子的长度和文本长度因素，计算句子间的相似性；步骤S4：聚类预处理，基于相似度分数进行排序，进行相似性差异判断和最大值判断；步骤S5：形成文本摘要，基于选择候选聚类中心进而选择初始聚类中心，通过句子聚类提取过滤不重要句子，通过计算凝聚力值、聚类综合分数、位置分数、长度分数和内容相关性分数指标，全面评估聚类的质量和重要性；通过设定分数阈值，选择代表性句子，形成高质量的文本摘要，以实现教务管理；在步骤S3中含有步骤S33：计算相似度，基于词项的余弦相似度分数和稀有分数，计算两个句子之间的相似性；所用公式如下： ； ； ；式中，Sl和Ss分别是长句和短句；a和b分别是控制饱和度和文本长度的超参数；Sim·是相似度函数；Si、Sj和Sk分别是第i个句子、第j个句子和第k个句子；wj是第j个词项；EF是词项的稀有分数；WF是余弦相似度分数；SN是总句子数；k是句子索引；步骤S34：计算TR分数，基于句子间相似度构建相似度矩阵，构建无向加权图，每个句子作为节点，句子间的相似度作为边权重，预先设有边阈值q，将相似度低于边阈值的边连接删除；迭代计算每个节点的TR分数，直到收敛；所用公式如下： ； ； ；式中，weight是边权重；Sm和Sn分别是第m个句子和第n个句子；TR·p+1和TR·p分别是第p+1次和第p次迭代时的节点TR分数；d是用于平衡的权重系数；是收敛阈值；在步骤S5中包括步骤S54：计算凝聚力值，凝聚力值反映句子间连贯性，所用公式如下： ；式中，Coh·是聚类的凝聚力值；Ci是第i个聚类；C是句子集合；步骤S55：计算聚类综合分数，聚类综合分数反映聚类重要性，所用公式如下： ；式中，SizeCoh·是聚类的综合分数，M1是最大聚类的大小；步骤S58：计算内容相关性分数，句子内容相关性分数衡量句子与每个聚类中心之间的余弦相似度，所用公式如下： ；式中，Ce是内容相关性分数；cenj是第j个聚类中心。

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