一种基于大模型的多维度可解释主观题评分方法

    公开(公告)号:CN120068840A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510007526.0

    申请日:2025-01-03

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 本发明涉及人工智能与教育评价技术领域,具体涉及一种基于大模型的多维度可解释主观题评分方法,对多样化的数据来源进行统一的数据清洗与结构化处理,包括数据获取、数据清洗与验证、数据关键信息提取、数据结构化处理与存储;设计包括关键内容匹配、文本相似度分析、句子流畅度评估和时间敏感性评价在内的多维度评分体系,每个维度的评分结果基于特定算法和模型得出;采用三层结构的权重机制来适配最合适的综合评分,其中,三层结构包括任务层、场景层和要素层;生成评分依据报告和构建评分日志,并通过动态反馈机制,对最终评分的各项权重进行持续优化以适应具体场景。全面提升评分的科学性、透明性和灵活性。

    一种趋势推理深度知识追踪方法及系统

    公开(公告)号:CN116611516A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310475615.9

    申请日:2023-04-27

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 本申请提供一种趋势推理深度知识追踪方法及系统,包括:获取目标对象的历史练习交互序列,所述历史练习交互序列用于表征不同时间节点下不同习题的作答情况;将所述历史练习交互序列输入趋势推理模型,得到所述目标对象的知识变化向量,所述知识变化向量用于表征目标对象的知识变化过程,所述趋势推理模型是基于所述历史练习交互序列生成的伪交互信息与所述历史练习交互序列对应的真实交互信息进行博弈搭建的;根据所述知识变化向量、所述历史练习交互序列对应的习题向量以及各习题的交互时间预测所述目标对象针对目标习题的知识状态。本申请引入时间信息,可关注知识状态随时间的变化特征,有效提高知识状态预测的准确性。

    一种问答系统的构建方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118585682A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410768559.2

    申请日:2024-06-14

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 本发明涉及计算机科学和人工智能技术领域,具体涉及一种问答系统的构建方法,制定系统所需的相关领域知识图谱;启动图数据库存储引擎,并暴露数据库接口;根据实际业务场景来对比大语言模型的各项参数,选定一个开源大语言模型作为系统基座模型;利用整理的数据集对大语言模型进行微调;将大语言模型进行本地化部署,并封装为API供系统调用;构建一个界面,作为用户使用该系统的入口;将知识图谱、大语言模型和基础系统进行联通。免去了一般RAG技术对于知识源的向量化步骤,从而简化了检索的过程,结合知识图谱的准确性和可解释性,弥补了大模型可能存在的幻觉现象和本身的黑盒特性,并降低了知识库的更新维护成本。

    一种个性化知识追踪方法及系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118113748A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410261902.4

    申请日:2024-03-07

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 本申请提供一种个性化知识追踪方法及系统,该方法包括:分别对学生、习题和时间进行编码,得到学生向量、时间向量和习题向量;将所述学生向量输入第一嵌入查询模块进行权重嵌入,得到对应的学生嵌入向量;将所述习题向量输入第二嵌入查询模块进行权重嵌入,得到对应的习题嵌入向量;将所述学生嵌入向量、习题嵌入向量和时间向量融合为目标向量;将所述目标向量输入多层感知机以预测学生做对习题的概率,得到学生知识追踪结果。本申请可有效提高模型的预测准确性。

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