一种基于人工智能的试题知识点生成方法及系统

本发明涉及一种基于人工智能的试题知识点生成方法及系统，属于数据处理技术领域。包括以下步骤：试题文本数据预处理、试题文本数据分词、试题数据集划分、模型预训练、试题文本向量化、试题文本标签词标注；将Bert模型的输出词向量输入卷积神经网络的卷积层，采用不同卷积核进行卷积操作，利用池化层将卷积得到的列向量的最大值提取出来，通过全连接层和Softmax处理，获得最后的标签词标注结果；试题知识点生成：根据试题的标签词通过有效关联规则生成试题包含的知识点。本发明通过多粒度分词提高了模型的泛化能力；通过挖掘标签词与知识点的关联关系完善了试题知识点，并对标签词设置权重，提高了生成知识点的有效性和准确性。