摘要
本发明涉及一种基于大语言模型与检索增强的学科试题生成方法和装置。该方法包括:从样卷中选取试题,通过基于大语言模型的格式解析器将其转换成json格式的试题,再通过规则扁平化为文本形式的试题;利用扁平化后的试题检索教材中的相关文本;将扁平化后的试题与题型、知识点以及检索得到的相关文本输入到基于大语言模型的问题生成器中并生成试题。本发明借助大语言模型在预训练和指令微调阶段融入的知识,从而达到精确理解命题要求和学科知识的目的,能够改善学科试题编制过程中对知识点评估的有效性,提高学科试题生成的可用率。
技术关键词
大语言模型
试题生成方法
知识点
解析器
文本
格式
存储计算机程序
分块
可读存储介质
样本
生成装置
计算机设备
字符
存储器
处理器
有效性
答案
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