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申请/专利权人：安徽教育出版社;安徽奇初教育科技有限公司

摘要：本发明提供了基于多源数据融合的作业生成方法与系统，涉及教育技术领域，该方法通过获取多源异构数，处理后得到全面覆盖学生学习情况的多源数据，提取语义信息，分解得到语义表征向量后融合后得到多源学习数据，构建学生画像，识别出每个学生的知识薄弱点和学习兴趣点，训练作业指导模型，逐章节遍历学生端上传的在线点选内容，识别点选内容的关键词数据，生成对应资料数据库的知识点架构树，并筛选出知识点架构树的资源子数据集，从资源子数据集中推送依据所述关键词数据筛选的资源数据，生成符合每个学生的个性化作业。本发明通过融合多源异构数据，精准识别学生的知识薄弱点和学习兴趣，生成个性化的学习作业，以提升学习效果。

主权项：1.一种基于多源数据融合的作业生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取用于数据融合的多源异构数据，对多源异构数据进行标准化处理后，得到全面覆盖学生学习情况的多源数据；将得到的多源数据转化为文本数据，根据语义知识库提取多源数据中的语义信息，投影到共享语义空间生成词向量矩阵，对词向量矩阵分解后得到语义表征向量，并对语义表征向量进行融合，得到融合后的多源学习数据；根据融合后的多源学习数据构建学生画像，识别出每个学生的知识薄弱点和学习兴趣点；以语义表征向量和包括知识薄弱点和学习兴趣点的学生画像为输入，以个性化作业推荐为标签，训练作业指导模型；逐章节遍历学生端上传的在线点选内容，识别点选内容的关键词数据，生成对应资料数据库的知识点架构树，并筛选出知识点架构树的资源子数据集；基于作业指导模型和学生画像对应的知识薄弱点和学习兴趣点，从资源子数据集中推送依据所述关键词数据筛选的资源数据，生成符合每个学生的个性化作业；其中，投影到共享语义空间生成词向量矩阵，对词向量矩阵分解后得到语义表征向量，包括：将提取语义信息后的文本数据输入预训练的词向量模型，生成对应的词向量；将词向量映射到一个共享的语义空间，使用对抗训练对齐不同源的词向量；将对齐后的词向量组合构建形成完整的词向量矩阵；对词向量矩阵进行中心化处理，减去每一列的均值，应用奇异值分解将词向量矩阵分解为三个矩阵、、；选取前k个奇异值及其对应的奇异向量，得到低维语义表征向量；使用分解后的U矩阵中的前k列，作为词的低维语义表征向量。

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