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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明提供一种基于多目标遗传算法的反事实解释生成方法及系统，从知识追踪数据集中获取学习者的原始实例；获取待添加题目的个数长度并随机生成多种长度编码；从知识追踪数据集中获取待添加题目并通过待解释的深度知识追踪模型得到对应的答案值，形成待添加答题交互对；基于长度编码、待添加答题交互对和原始实例，得到反事实实例；重复获取不同待添加答题交互对得到不同的反事实实例，生成反事实实例种群并对其进行筛选，得到最优反事实实例；基于最优反事实实例实现对深度知识追踪模型的解释。本发明为深度知识追踪模型提供了一种基于因果推断理论下的事后解释策略，提出了适用于知识追踪问题情境的辅导式反事实解释思路和对应方法。
主权项：1.一种基于多目标遗传算法的反事实解释生成方法，其特征在于，所述方法包括：从知识追踪数据集中获取学习者的原始实例；获取待添加题目的个数长度，并随机生成多种长度编码；基于所述个数长度从知识追踪数据集中获取待添加题目，并通过待解释的深度知识追踪模型得到与所述待添加题目所对应的答案值，形成待添加答题交互对；基于所述长度编码、所述待添加答题交互对和所述原始实例，得到反事实实例；重复获取不同的所述待添加答题交互对，以得到多个不同的反事实实例，生成反事实实例种群；对所述反事实实例种群进行筛选，得到最优反事实实例；基于所述最优反事实实例实现对所述深度知识追踪模型的解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于多目标遗传算法的反事实解释生成方法及系统
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