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申请/专利权人：广东小霸王实业有限公司
摘要：本申请提供了一种学习机控制方法、系统和学习机，涉及智能学习领域，其采用基于深度学习的人工智能分析技术，通过对用户历史答题作业和试卷进行分析以得到用户知识点掌握情况，并基于用户知识点掌握情况生成薄弱知识点相关习题。这样，可以更好地满足用户的学习需求，提高用户的学习效果。
主权项：1.一种学习机控制方法，其特征在于，包括：获取用户历史答题作业和试卷；对所述用户历史答题作业和试卷进行初步处理以得到多个知识点关键词嵌入向量；对所述多个知识点关键词嵌入向量进行特征编码以得到知识点语义理解特征向量；基于所述知识点语义理解特征向量，生成薄弱知识点相关习题；其中，对所述多个知识点关键词嵌入向量进行特征编码以得到知识点语义理解特征向量，包括：将所述多个知识点关键词嵌入向量通过基于转换器的上下文编码器以得到第一尺度知识点语义理解特征向量；将所述多个知识点关键词嵌入向量排列为知识点关键词二维输入矩阵后通过基于二维卷积核的文本卷积神经网络模型以得到第二尺度知识点语义理解特征向量；对所述第一尺度知识点语义理解特征向量和所述第二尺度知识点语义理解特征向量进行概率密度域维度衍生一致性投影以得到所述知识点语义理解特征向量；其中，对所述第一尺度知识点语义理解特征向量和所述第二尺度知识点语义理解特征向量进行概率密度域维度衍生一致性投影以得到所述知识点语义理解特征向量，包括：以如下计算公式对所述第一尺度知识点语义理解特征向量和所述第二尺度知识点语义理解特征向量进行概率密度域维度衍生一致性投影以得到所述知识点语义理解特征向量；其中，如下计算公式为： 其中，V1表示所述第一尺度知识点语义理解特征向量，V2表示所述第二尺度知识点语义理解特征向量，dV1,V2表示计算所述第一尺度知识点语义理解特征向量和所述第二尺度知识点语义理解特征向量之间的距离，⊙表示按位置点乘，α、β和γ表示权重超参数，w表示所述知识点语义理解特征向量。
全文数据：
权利要求：
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