基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究的开题报告_第1页
基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究的开题报告_第2页
基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究的开题报告一、研究背景近年来，随着互联网技术的发展和教育信息化的推广，网络教育成为了学生学习的重要方式之一。其中，在线测试作为一种特殊的网络教学方式，被广泛应用于学生的自我评估和教师的评估工作中。在线测试通过方便快捷的方式，可以帮助学生测验自己的学习水平，发现自己的知识差距并及时弥补；同时，也是教师进行评测的重要辅助工具之一。然而，由于知识体系的复杂性和试题的种类繁多，试题的分类以及相似试题的检测成为了制约在线测试质量和效率的瓶颈之一，因此，研究基于领域知识的试题分类及相似试题检测技术具有现实意义。二、研究内容本文拟开展的研究基于领域知识的试题分类及相似试题检测技术，主要包括以下两方面内容：1、基于领域知识的试题分类试题分类是指将试题按照一定的分类标准进行归类，以便进行更有效率的管理和应用。本文研究将试题按照领域知识进行分类，提高试题的分类准确度和教学实用性。具体而言，本文将基于领域知识构建试题分类模型，实现试题自动分类，并测试模型的分类准确度和实用性。2、相似试题检测相似试题检测是指通过比较试题的特征，找出所有与目标试题相似的试题。它可以解决试题量大，试题相似度高的问题，有助于学生避免重复使用试题，同时也有助于教师发现试题重复的情况。本文将基于领域知识构建相似试题检测模型，实现试题自动比对，并验证模型的检测精度和速度。三、研究方法1、领域知识建模本文将使用知识图谱的方式来表示领域知识，将知识点拓扑化为图结构，并根据图结构各节点之间的关系构建知识图谱。同时，根据领域知识图谱，本文将创建相应的试题分类和相似试题检测模型。2、试题特征提取本文将从试题的题干、选项、答案等方面将试题进行特征提取。对于题干和选项，使用自然语言处理技术进行特征提取，使用tf-idf等方式将试题编码为向量表示；对于答案，将答案与正确答案进行比对，获得正确答案的相似度得分，作为试题的一个特征。3、试题分类和相似试题检测基于领域知识和试题特征提取，本文将构建试题分类和相似试题检测模型，从而实现试题的自动分类和相似试题的自动检测。四、研究意义本文拟开展的研究基于领域知识的试题分类及相似试题检测，能够有效地解决试题分类和试题重复使用的问题，提高试题使用和管理的效率，同时也能为在线测试的开展提供更加高效快捷的支持。五、研究计划第一年：1、深入研究试题分类和相似试题检测领域相关的理论知识和技术方法。2、建立领域知识关系的知识图谱，并完成试题分类模型的设计和实现。3、开展试题分类模型的实验，并对试题分类模型进行细节优化。第二年：1、根据试题的特征提取方式，完成相似试题检测模型的设计和实现。2、开展相似试题检测模型的实验，并对模型进行细节优化和性能测试。第三年：1、整合试题分类和相似检测模型，构建试题在线管理和应用系统。2、测试系统的性能和有效性，整理研究成果，完成研究报告和发表相关论文。六、预期成果1、基于领域知识的试题分类和相似试题检测技术，能够自动化、高效地进行试题管理和

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论