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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明公开了一种基于Informer的长序列知识追踪方法，根据学习者的历史答题交互记录挖掘习题的多维度特征，利用多热信息特征编码模块生成具有丰富语义的习题信息嵌入编码和历史交互记录编码；利用改进Informer编码器堆叠的多头概率稀疏自注意力模块、反向残差前馈网络模块和蒸馏机制模块，检索学习者实际获取知识的上下文表示特征；利用检索出的上下文表示特征，对掩码概率稀疏自注意力机制处理过的待预测序列进行预测，采用生成式解码的方式提取出学习者对应的知识状态；利用获取的知识状态，通过全连接层预测学习者的答题表现。本方案解决了现有技术中长时间序列答题情况预测准确度较低、推理速度效率不高等问题。
主权项：1.一种基于Informer的长序列知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据学习者的历史答题交互记录挖掘习题的多维度特征，利用多热信息特征编码模块生成具有丰富语义的习题信息嵌入编码和历史交互记录编码；步骤S2：利用改进Informer编码器堆叠的多头概率稀疏自注意力模块、反向残差前馈网络模块和蒸馏机制模块，检索学习者实际获取知识的上下文表示特征；步骤S3：利用步骤S2检索出的上下文表示特征，对掩码概率稀疏自注意力机制处理过的待预测序列进行预测，采用生成式解码的方式提取出学习者对应的知识状态；步骤S4：利用步骤S3获取的知识状态，通过全连接层预测学习者的答题表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种基于Informer的长序列知识追踪方法
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