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基于深度学习的大学计算机基础知识解题方法

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本发明公开了基于深度学习的大学计算机基础知识解题方法，使用已有的大学计算机基础知识图谱和NTN模型来生成包含所有基础知识点的推理数据集，接着使用PCANET和GRU网络生成和问题相对应的残缺的知识图谱，然后使用PSQUERY算法来匹配知识图谱中与残缺知识图谱最接近的近似子图，并且使用TransE方法来推理得出残缺知识图谱中的缺失部分，最后推理得出的部分即为正确结果。减少了人力的消耗，提高了解题的效率。本发明实现容易，可以批量生成答案。本发明提高了同学自学该门课的效率，同时也减小了老师在教授这门课的负担。

著录项

公开/公告号CN111598252A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-28

原文格式PDF
申请/专利权人西安理工大学;
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申请/专利号CN202010365827.8
发明设计人朱磊;吕泓瑾;黑新宏;冯林林;张晋源;刘旭华;刘尧林;林泓;刘瑞;
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申请日2020-04-30
分类号G06N20/00(20190101);G06N5/04(20060101);G06F16/36(20190101);G09B19/00(20060101);
代理机构61214 西安弘理专利事务所;
代理人宁文涛
地址 710048 陕西省西安市金花南路5号
入库时间 2023-12-17 11:41:09

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2020-08-28

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