一种基于跨度和习题解析的数学知识点关系预测方法

本发明公开了一种基于跨度和习题解析的数学知识点关系预测方法，引入了跨度信息和构建了一个外部习题解析知识库作为提示，并使用交叉注意力机制对输入的文本知识点对与跨度信息进行融合得到知识点跨度融合特征表示，以提高模型在不同跨度长度下对知识点关系的捕捉能力。与此同时，模型以半自动方式将习题解析文本转化为习题解析树。这一过程基于对习题解析内容分析，构建出一种层级化的知识表达结构。通过抽取解析内容中具有逻辑顺序的知识点，并将其映射为图结构。在生成习题解析树后，模型使用图注意力网络对其进行表示学习，并将得到的习题解析树的表示与知识点‑跨度融合特征表示进行拼接，以生成最终的融合特征向量来进行关系预测。