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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法、系统及终端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：CN115357758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210994651.1，技术领域涉及：G06F16/90；该发明授权融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法、系统及终端是由李林青;王志锋设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能以及教育学交互技术领域，公开了一种融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法、系统及终端，运用BiLSTM+Transformer获取数据集中的数学知识点，并使用CRF对每个词的标注类型进行订正从而输出数学知识点；运用BiGRU+Attention机制对知识点进行关系抽取，输出每个知识点对之间的关系；利用知识点之间的关系设计冗余知识点删减算法，通过删减算法对冗余的知识点进行删减，并使用删减过后的知识点集合生成Q矩阵。本发明采用Transformer+BiLSTM+CRF方法能够达到比较高的知识点抽取率；采用BiGRU+Attention方法能够比较准确的输出知识点对之间的关系。

本发明授权融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法，其特征在于，所述融合题目语义信息的智能Q矩阵生成方法包括： 运用知识点抽取方法获取数据集中的数学知识点，并使用CRF对每个词的标注类型进行订正从而输出数学知识点；运用关系抽取机制对知识点进行关系抽取，输出每个知识点对之间的关系；利用知识点之间的关系设计冗余知识点删减算法，通过删减算法对冗余的知识点进行删减，并使用删减过后的知识点集合生成三种类型的Q矩阵； 所述冗余知识点删减算法的构建包括： 1利用RSS算法删减数据集中带有关系的冗余知识点，所述RSS算法基于以下规则：如果知识点A具有相似或相同含义的知识点C，并且A和C同时出现在相同的数据集中，那么A是一个冗余的知识点；列表被用作RSS算法的数据结构，用于去除冗余的知识点；在RSS算法中每个有相同含义的词均建立一个列表，在所述列表中包含所有词的同义词和近义词，根据所述同义词和近义词组成的列表集合删除冗余； 2利用RBA算法删减冗余知识点，所述RBA算法侧重于解决冗余知识关系为属于、被属于、属性和被属性的知识点；所述RBA算法基于以下规则： ·如果知识点A属于知识点B，则A是B的子集；如果A和B同时出现在之前的知识点中，则A是冗余知识点； ·如果A是B的属性，则A也被认为是B的子集；当A和B同时出现在数据集中，A为冗余知识点； 所述RBA算法由父节点列表和节点集合两部分组成；父节点的定义是如果A属于B，B是A的父节点，A是B的子节点；如果A是B的属性，则B也是A的父节点，A也是B的子节点；为每个父节点构建一个节点集：第一个元素是父节点，并且其他元素是此父节点的子节点，并且所有子节点都被认为是冗余的；为所有父节点建立一个父节点列表，其中包含所有的父节点； 3利用PC算法删除冗余知识点；所述PC算法用于去除冗余知识点关系是依赖、被依赖和反义词，所述PC算法的规则如下： ·如果A依赖于B，A和B作为一个联合知识点出现在知识数据集中：A,B；如果B依赖A，结果与A依赖B相同； ·如果A和B的含义相反，A和B将共享一个父节点，记为A-B，并用父节点替换数据集中的A和B； 所述PC算法由一个由二叉树组成的森林组成；当A依赖B时，则以A和B为子节点，A,B作为父节点创造树treeA,B；如果B依赖于A，则树类似于treeA,B；在考虑多重依赖时，知识点C依赖与知识点集合A,B中的一个；使用联合知识点集：A,B和C组成二叉树treeA,B,C；treeA,B,C替换treeA,B 4利用删减完后的知识点集生成Q矩阵；取知识点的数目作为Q矩阵的维度，每一行代表一个中学数学问题；根据数学题所涉及的知识点，在Q矩阵中对应的位置用1标记，其中不涉及的知识点标记为0；产生的Q矩阵为：单选题的Q矩阵-Qchoice，填空题的Q矩阵-Qblank，综合题的Q矩阵-Qcomprehensive

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