Comment mettre en œuvre le marquage des questions de test et les fonctions de recherche intelligente dans les réponses en ligne

Comment mettre en œuvre des fonctions de marquage des questions de test et de recherche intelligente dans les réponses en ligne

Dans le domaine de l'éducation moderne, avec l'essor de l'apprentissage en ligne, de plus en plus d'étudiants et d'établissements d'enseignement choisissent d'utiliser des systèmes de réponse en ligne. Cependant, comment trouver rapidement des questions spécifiques et comment étiqueter et classer les questions de test est un problème courant pour les étudiants et les enseignants. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons utiliser le marquage des questions de test et des fonctions de recherche intelligente pour améliorer l'expérience utilisateur.

L'étiquetage des questions de test fait référence au processus de catégorisation, de catégorisation et d'étiquetage des questions de test. En étiquetant les questions de test avec des étiquettes spécifiques, la récupération et la recherche peuvent être rendues plus pratiques. La fonction de recherche intelligente utilise des algorithmes et des technologies pour effectuer une analyse sémantique et des calculs de corrélation sur les questions du test afin de fournir des résultats de recherche plus précis.

Ci-dessous, nous présenterons en détail comment implémenter le marquage des questions de test et les fonctions de recherche intelligente dans les réponses en ligne.

1. Mise en œuvre de la fonction de marquage des questions de test

La fonction de marquage des questions de test est principalement divisée en deux méthodes : le marquage manuel et le marquage automatique.

1. Marquage manuel

Le marquage manuel signifie que lorsque les enseignants ou les administrateurs téléchargent des questions de test, ils sélectionnent manuellement les balises pertinentes pour classer les questions de test. Cette méthode exige que les enseignants possèdent certaines connaissances et expériences professionnelles et soient capables de juger correctement la catégorie à laquelle appartiennent les questions du test. Par exemple, les questions de mathématiques peuvent être étiquetées comme « mathématiques », « algèbre », « géométrie », etc., et les questions de langue peuvent être étiquetées comme « chinois », « composition », « compréhension écrite », etc.

L'avantage du marquage manuel est qu'il peut garantir l'exactitude et l'exhaustivité des étiquettes, mais l'inconvénient est qu'il demande beaucoup de temps et d'énergie de la part des enseignants.

2. Marquage automatique

Le marquage automatique fait référence à la classification et à la notation automatiques des questions de test via des modèles de formation utilisant des technologies connexes telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Cette méthode peut réduire considérablement la charge de travail des enseignants et améliorer l’efficacité des opérations.

La clé de la notation automatique est d'établir un modèle de formation pour la classification des questions de test. Premièrement, une grande quantité de données de questions de test étiquetées doit être collectée sous forme d'ensemble de formation. Ensuite, sur la base d'informations textuelles telles que la tige de la question, les options et les réponses, un algorithme d'apprentissage automatique est utilisé pour la formation afin de créer un modèle capable de déterminer automatiquement la catégorie de la question du test.

En fait, nous pouvons utiliser des modèles d'apprentissage en profondeur tels que le réseau neuronal convolutif (CNN) et le réseau neuronal récurrent (RNN) pour nous entraîner de manière itérative sur l'ensemble d'entraînement afin d'obtenir un modèle avec une plus grande précision. Ensuite, ce modèle est appliqué au système de réponse aux questions en ligne, et les données des questions du test sont introduites dans le modèle pour la classification et la notation automatique.

2. Mise en œuvre de la fonction de recherche intelligente

La fonction de recherche intelligente utilise des algorithmes et des technologies pour effectuer une analyse sémantique et des calculs de corrélation sur les questions du test afin de fournir des résultats de recherche plus précis.

1. Analyse sémantique

L'analyse sémantique fait référence à la comparaison et à la mise en correspondance des termes de recherche avec les données des questions de test, et à juger s'ils sont pertinents par rapport à la question de test en fonction de la signification et de la pertinence des mots. Vous pouvez utiliser le modèle vectoriel de mots dans la technologie de traitement du langage naturel pour convertir des données textuelles en représentations vectorielles et calculer la similarité entre les vecteurs afin de déterminer la pertinence sémantique des termes de recherche et des questions de test.

2. Calcul de pertinence

Le calcul de pertinence fait référence au tri et à la recommandation des résultats de recherche en fonction des attributs et des informations associées des questions du test. Les méthodes statistiques basées sur TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) peuvent être utilisées pour calculer l'importance des termes de recherche dans les questions du test et la corrélation entre les questions du test et les termes de recherche. Il peut également être combiné avec des algorithmes de tri d’apprentissage automatique pour formuler des recommandations personnalisées basées sur les commentaires des utilisateurs et leur comportement historique.

En résumé, la mise en œuvre de fonctions de marquage des questions de test et de recherche intelligente dans les réponses en ligne peut améliorer l'expérience utilisateur et l'efficacité. Grâce au marquage manuel et au marquage automatique, des étiquettes de classification sont ajoutées aux questions du test pour faciliter la récupération et la classification ultérieures. Dans le même temps, des résultats de recherche plus précis et personnalisés peuvent être fournis grâce à des méthodes d’analyse sémantique et de calcul de corrélation. Cependant, la mise en œuvre spécifique de ces fonctions doit être combinée à des exigences spécifiques en matière de technologie et de plate-forme, et nécessite des recherches, un développement et une optimisation supplémentaires.

*Les exemples de code présentés dans cet article sont relativement complexes et nécessitent beaucoup de support technique. Il n'existe actuellement aucun moyen de fournir des exemples de code spécifiques. Nous espérons que l'introduction ci-dessus pourra donner aux lecteurs une compréhension générale et les inciter à explorer davantage les technologies et les méthodes d'application associées.

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