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申请/专利权人：泽火时代科技(厦门)有限公司

摘要：本发明提供了一种基于案例文本自动生成试题的方法、存储介质和电子设备，该方法包括以下步骤：获取案例文本信息；对所述案例文本信息进行数据预处理，构建训练集；将所述训练集输入到训练模型中进行训练，得到试题题目与试题答案的键值对；根据多个所述键值对生成各个案例文本信息相关的题目，得到案例知识库。由于试题信息是基于案例文本信息经过预处理后的数据输入到训练模型中进行训练得到的，训练模型针对不同的案例文本能够组合出多种不同类型的试题信息，相较于人工出题的方式极大提升了出题效率，同时最大程度避免了出题重复的情况发生，有利于做题人在做题时更加全面地掌握相关案例的知识点。

主权项：1.一种基于案例文本自动生成试题的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取案例文本信息；对所述案例文本信息进行数据预处理，构建训练集；将所述训练集输入到训练模型中进行训练，得到试题题目与试题答案的键值对；根据多个所述键值对生成各个案例文本信息相关的题目，得到案例知识库；所述训练模型包括BERT层、FLAT层和CRF层；所述BERT层用于增强句子的语义表示，得到序列化文本输入；所述FLAT层用于对每一个字符或词汇信息都构建了两个位置编码，将字符或词汇信息转换为位置编码；所述CRF层用于基于标签信息之间存在的依赖关系，对标签序列进行建模，从而获取最优序列；所述FLAT层包括Transformer结构；所述FLAT层用于对每一个字符或词汇信息都构建了两个位置编码，将字符或词汇信息转换为位置编码具体包括：采用head[i]和tail[i]分别表示一个字符或词汇信息的头部和尾部，再用四种相对位置距离表示两个字词之间的相对关系，所述四种相对位置距离的计算方式如下所示： 其中，表示xi的head到xj的head距离；表示xi的head到xj的tail距离；表示xi的tail到xj的head距离；表示xi的tail到xj的tail距离；根据以下公式基于上述四种相对位置距离计算相对位置编码： 其中，Wr是需要训练的参数，表示连接操作符； 的计算方式如下： 其中，d是位置编码的维度；而后可以将计算结果输入到自注意力机制层，计算方式如下： 其中，Wq、Wk，R、Wk，E、u以及v为需要训练的参数，E表示词嵌入查找表或者是Transformer最后一层的输出；所述CRF层用于基于标签信息之间存在的依赖关系，对标签序列进行建模，从而获取最优序列包括：CRF层使用最大似然估计进行训练，并在其中引入转换矩阵W作为参数；对于句子X，模型标注序列Y＝y1,y2,...,yn的概率为: 其中，X表示输入句子x1,x2,...,xn，Y为标签序列y1,y2,...,yn,Pi,yj表示第i个字符被分类为第j个标签的概率值，Wi,yj表示表示第i个标签到第j个标签的状态转移值，exp表示自然常数e的指数函数；所述最优序列为概率值最大的序列。

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