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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及一种基于项目反应原理与GRU‑Attention的知识追踪方法，属于深度学习和自然语言处理技术领域。首先，利用GRU对信息读与写模块进行深层次信息特征提取，以获取长期依赖关系；然后，通过注意力机制对特征信息进行权重分配，以增强模型对重要信息的关注程度；接着，将特征信息输入带有双曲正切函数的神经网络中，以推断出项目难度和学生的能力特征；最后，将项目难度与学生能力特征用于项目反应原理，以预测答案的正确性。本发明能够提升模型的预测性能与可解释性，在准确率与ROC曲线下的面积两个评价指标中，本发明的预测性能显著优于其它的知识追踪方法。
主权项：1.一种基于项目反应原理与GRU-Attention的知识追踪方法，其特征在于，所述方法包括：Step1：对公开数据集进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练样本和测试样本，获取模型训练所需的数据；Step2：将预处理好的数据输入模型训练，利用门控循环单元神经网络对信息读与写模块中同时包含学生对练习的掌握水平和习题难度水平的概念总结向量进行特征提取，捕捉长期依赖关系，并通过注意力机制对提取到的特征信息进行权重分配，得到最终的知识概念特征向量；Step3：将连续嵌入向量与知识概念特征向量传递给神经网络，推断出项目难度与学生的能力特征，并通过项目反应原理来预测答案的正确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 一种基于项目反应原理与GRU-Attention的知识追踪方法
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