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摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，为了解决传统技术存在的习题生成准确性不足和灵活性差的问题；本发明公开了一种社区视频课程的课后习题生成方法及装置，本发明先从社区视频课程文件中解析出各个知识点，然后生成各个知识点对应的测评题目，并利用生成的测评题目组成习题数据库；最后，再依据用户的学习历史数据、历史习题测试数据和学习兴趣爱好信息，来从习题数据库中进行题目匹配，从而得到与用户最匹配的测评题目；由此，本发明能够根据用户的历史学习情况、历史测试情况和学习兴趣等信息，来从其学习的知识点所生成的习题中，确定出最匹配的习题，如此，可针对不同的用户，来生成对应的个性化习题，因此，提高了习题生成的准确性和灵活性。

主权项：1.一种社区视频课程的课后习题生成方法，其特征在于，包括：获取目标用户观看的社区视频课程文件和所述目标用户的个人信息，其中，所述个人信息包括所述目标用户的学习历史数据、历史习题测试数据和学习兴趣爱好信息；从所述社区视频课程文件中提取出音频信息，并对所述音频信息进行文字提取处理，以得到所述社区视频课程文件中的文字信息；基于所述文字信息，生成所述社区视频课程文件对应的教材文本；对所述教材文本进行解析处理，以在解析处理后，得到所述教材文本中的各个知识点信息；根据各个知识点信息和所述教材文本，生成每个知识点信息对应的测评题目，并利用各个测评题目，构建出习题数据库；基于所述个人信息中的学习历史数据、历史习题测试数据和学习兴趣爱好信息，从所述习题数据库中筛选出与目标用户相匹配的测评题目，并将筛选出的测评题目进行可视化展示；任一知识点信息包括知识点名称和知识点内容，其中，根据各个知识点信息和所述教材文本，生成每个知识点信息对应的测评题目，包括：对所述教材文本进行分块处理，得到若干文本块；将各个文本块转换为文本向量，并根据各个文本块和各个文本向量，构建出向量映射关系表，其中，所述向量映射关系表中存储有各个文本块与对应文本向量之间的映射关系；对各个知识点信息进行关键词提取处理，以得到每个知识点信息对应的关键词；对于任一知识点信息，基于所述任一知识点信息对应的关键词，从所有文本向量中确定出与所述任一知识点信息相似的文本向量；根据所述向量映射关系表，确定出与所述任一知识点信息相似的文本向量所对应的文本块，以将确定出的文本块，作为所述任一知识点信息对应的匹配文本，并在将所有知识点信息轮询完毕后，得到每个知识点信息对应的匹配文本；将各个知识点信息对应的匹配文本、知识点名称和知识点内容输入至题目生成模型中，以得到各个知识点信息对应的初始测评题目；对各个初始测评题目进行迭代优化处理，以在迭代优化处理后，得到各个知识点信息对应的测评题目；基于所述个人信息中的学习历史数据、历史习题测试数据和学习兴趣爱好信息，从所述习题数据库中筛选出与目标用户相匹配的测评题目，包括：对个人信息中的学习历史数据、历史习题测试数据和学习兴趣爱好信息进行预处理，以得到预处理后的学习历史数据、预处理后的历史习题测试数据和预处理后的学习兴趣爱好信息；对预处理后的学习历史数据、预处理后的历史习题测试数据和预处理后的学习兴趣爱好信息进行特征提取处理，以得到所述目标用户的学习数据特征、习题测试特征和学习兴趣特征；将所述学习数据特征、所述习题测试特征和所述学习兴趣特征进行向量表示，以得到学习数据特征向量、习题测试特征向量和学习兴趣特征向量；对所述学习数据特征向量、所述习题测试特征向量和所述学习兴趣特征向量依次进行特征相关性分析和特征选择处理，以在特征选择处理后，得到至少一个用户特征向量；将至少一个用户特征向量输入知识评价模型，以得到目标用户对应的学习评价信息，其中，所述学习评价信息包括知识点掌握度、学习能力值和学习偏好；基于所述学习评价信息，从所述习题数据库中筛选出与所述目标用户相匹配的测评题目。

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