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龙图腾网获悉山东顺势教育科技集团有限公司申请的专利一种知识点分析的智能题目生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119886320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510352694.3，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种知识点分析的智能题目生成方法是由杨玉德;严汝建;高广花;徐锋田;闫薪宇;杜坤设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识点分析的智能题目生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及题目生成的技术领域，公开了一种知识点分析的智能题目生成方法，所述方法包括：对数学题目进行知识点标注和实体标注，基于实体标注结果对考察同一知识的数学题目进行聚类处理；采用关联规则模板挖掘方式对数学题目簇进行模板抽取；利用可变实体内容生成模型生成题目模板中的可变实体内容以及不可变实体的赋值结果，并填充到题目模板中构成题目。本发明利用实体标注结果将考察题目知识一致、涉及定理原理相似且题目结构类似的数学题目合并至同一数学题目簇，实现基于实体的数学题目聚类，利用可变实体内容生成模型对不可变实体进行赋值、对可变实体的可变实体内容进行语义迭代，得到上下文语义一致的可变实体内容，并进行题目生成。

本发明授权一种知识点分析的智能题目生成方法在权利要求书中公布了：1.一种知识点分析的智能题目生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取数学题目，对数学题目进行知识点标注和实体标注，基于实体标注结果对考察同一知识的数学题目进行聚类处理，得到考察同一知识的多个数学题目簇； 其中第n组数学题目的知识点标注以及实体标注流程为： 对第n组数学题目所考察的知识进行标注，其中数学题目所能考察的知识包括几何、代数、数论、数学分析以及概率与统计，n∈[1,N]； 对第n组数学题目所涉及到的定理以及原理进行标注，将知识标注结果、定理以及原理标注结果构成第n组数学题目的知识点标注结果xn： 其中： xn表示第n组数学题目的知识点标注结果，表示第n组数学题目所考察的知识，表示第n组数学题目所涉及到的定理以及原理集合； 识别第n组数学题目中的关键元素，其中关键元素的关键元素类型包括数字、变量、几何形状、操作符以及单位，将所识别得到的关键元素以及关键元素所对应的类型进行标注，得到第n组数学题目的实体标注结果yn： 其中： 表示第n组数学题目中第c个关键元素，表示关键元素类型，Cn表示第n组数学题目中关键元素的总数，关键元素类型1-5依次为数字、变量、几何形状、操作符以及单位； 将所考察知识一致的所有数学题目构成该知识的数学题目集合，其中第i种知识的数学题目集合为Ωi： 其中： 表示考察第i种知识的第s组数学题目，Numi表示考察第i种知识的数学题目总数； x2s,i表示所涉及到的定理以及原理集合； 表示的实体标注结果； 表示的第c个关键元素，表示关键元素的关键元素类型，表示的关键元素数目； 基于实体标注结果对考察同一知识的数学题目进行聚类处理，得到考察同一知识的多个数学题目簇，包括： 所述考察第i种知识的数学题目的聚类处理流程为： S11：计算得到数学题目集合Ωi中任意两组数学题目之间的距离，其中数学题目与之间的距离为： 其中： 表示数学题目与之间的距离，a∈[1,Numi]； 表示数学题目与中关键元素之间的距离； x2s,i∩x2s,a表示定理以及原理集合x2s,i与x2s,a之间的交集， x2s,i∪x2s,a表示定理以及原理集合x2s,i与x2s,a之间的并集，x2s,a表示所涉及到的定理以及原理集合； count·表示集合中定理以及原理的数目； 表示的实体标注结果； exp·表示以自然常数为底的指数函数； S12：基于数学题目之间的距离，计算得到每组数学题目的聚类中心信息权重，其中数学题目的聚类中心信息权重为 其中： 为数学题目的密度； 表示数学题目集合Ωi中与数学题目之间距离小于预设距离阈值的数学题目数目； 表示数学题目集合Ωi中与数学题目之间距离小于预设距离阈值的数学题目集合，e表示数学题目集合中的任意数学题目，表示数学题目之间的距离； 表示数学题目的聚类中心系数； 表示数学题目集合Ωi中密度大于的数学题目； Max_dis表示预设的最大聚类中心系数； S13：选取聚类中心信息权重高于预设阈值的数学题目作为数学题目簇中心，将考察第i种知识的非数学题目簇中心的数学题目与距离最近的数学题目簇中心进行合并聚类，构成数学题目簇，其中考察第i种知识的数学题目簇集合为Ei： 其中： 表示考察第i种知识的第k个数学题目簇，Ki表示考察第i种知识的数学题目簇总数； S2：采用关联规则模板挖掘方式对数学题目簇进行模板抽取，得到数学题目簇的题目模板，对题目模板中的实体变量进行标注，得到题目模板中的可变实体和不可变实体； 其中数学题目簇的模板抽取流程为： S21：对数学题目簇中的数学题目进行分词处理以及去停用词处理，得到数学题目的词组序列，其中词组序列中包含实体标注为关键元素的词组，以及不为关键元素的词组，数学题目簇中第m组数学题目的词组序列为 其中： 表示词组序列中的第h个词组，h∈[1,Hm]，Hm表示词组序列中的词组总数； 表示数学题目簇中的数学题目数； 若则词组为关键元素，若则词组不为关键元素； S22：将词组序列中为关键元素的词组用关键元素类型进行替代，得到关键元素替代后的词组序列； S23：将词组序列中多个词组构成词组集，计算得到每个词组集的支持度，其中每个词组集中关键元素类型的数目最低为词组集中词组数目的上限为下限为 为预设的词组集阈值，其中词组集Q的支持度为SupportQ： Q＝Q1,Q2,...,Qu,...,QU； 其中： Q1,Q2,...,Qu,...,QU表示词组集Q中的U个词组，u∈[1,U]，U表示词组集Q中词组的总数； SumQ表示数学题目簇中以包含词组Q1,Q2,...,Qu,...,QU，且词组出现顺序与词组集Q一致的数学题目数； S24：将支持度高于预设支持度阈值的词组集作为数学题目簇的题目模板，并将题目模板中的词组作为实体变量； S3：构建可变实体内容生成模型，利用可变实体内容生成模型生成题目模板中的可变实体内容以及不可变实体的赋值结果； S4：将可变实体内容以及不可变实体的赋值结果填充到题目模板中构成题目，得到不同知识点的题目生成结果。

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