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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：一种基于深度学习的思维能力预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，基于深度学习的思维能力预测方法，包括：获取用户已练习的练习文本集合；将练习文本集合输入至练习分类模型，得到练习文本集合中各练习文本对应的练习类别；将练习文本集合对应的练习结果集合与练习文本集合中各练习文本对应的练习类别进行映射，得到练习类别与练习结果的对应关系集合；基于练习类别与练习结果的对应关系集合构建输入向量；将输入向量输入至思维能力预测模型，得到用户的思维能力预测结果。上述基于深度学习的思维能力预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质可以客观、准确、方便地预测学习者的思维能力水平。
主权项：1.一种基于深度学习的思维能力预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户已练习的练习文本集合；将所述练习文本集合输入至练习分类模型，得到所述练习文本集合中各练习文本对应的练习类别，其中，所述练习分类模型包括预训练的文本分类模型、Dropout层、全连接层和非线性激活层；将所述练习文本集合对应的练习结果集合与所述练习文本集合中各练习文本对应的练习类别进行映射，得到练习类别与练习结果的对应关系集合；基于所述练习类别与练习结果的对应关系集合构建输入向量；将所述输入向量输入至思维能力预测模型，得到所述用户的思维能力预测结果，其中，所述思维能力预测模型包括全连接层、大语言模型、Dropout层、全连接层和非线性激活层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于深度学习的思维能力预测方法、装置、设备及介质
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