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申请/专利权人：苏州国舜网络安全有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习模型的智能出题方法和装置，涉及神经网络技术领域，方法包括：确定学员的标识信息以及预设特征取值范围；将学员的标识信息以及预设特征取值范围输入至决策树模型中，确定与学员的标识信息对应的试题特征及其取值，并根据所述试题特征的取值以及预设特征取值范围，确定至少一个目标试题标识；其中，决策树模型包括多个节点，每个节点表示单个学员的每个试题的特征，特征包括每个试题对应的试题标识、试题专题、正确率、题型、试题难度系数；每个节点连接有至少一个分支，每个分支包括特征的取值，包括试题专题取值、难度系数取值、正确率取值、题型取值；根据至少一个目标试题标识，生成对应的试卷。
主权项：1.一种基于深度学习模型的智能出题方法，其特征在于，确定学员的标识信息以及预设特征取值范围；将学员的标识信息以及预设特征取值范围输入至决策树模型中，确定与所述学员的标识信息对应的试题特征及其取值，并根据所述试题特征的取值以及预设特征取值范围，确定至少一个目标试题标识；其中，所述决策树模型包括多个节点，每个节点表示单个学员的每个试题的特征，所述特征包括每个试题对应的试题标识、试题专题、正确率、题型、试题难度系数；每个节点连接有至少一个分支，每个所述分支包括所述特征的取值，包括试题专题取值、难度系数取值、正确率取值、题型取值；根据至少一个目标试题标识，生成对应的试卷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州国舜网络安全有限公司 一种基于深度学习模型的智能出题方法和装置
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