自然语言理解是使用机器自动理解文本内容的方法或模型的总称,它是实现自然语言与机器进行沟通的重要方法。学科题目作为自然语言文本的一个子集,其中包含了大量的抽象逻辑和知识内容,因此,对各类题目文本的理解也逐渐得到研究者们的重视。题目理解是指使用计算机技术自动理解题目内容,获取题目的关键信息,它是实现题目自动解答的必要过程,也是辅助学科教育的一项重要手段。目前,题目理解已在语文作文、数学几何题目、物理题目等学科教育领域中得到广泛应用。不仅在学科教育领域,计算机编程教育领域也亟需一种能够自动理解学生编程题目的方法和技术。学生编程题目往往通过生活实例来抽象程序算法,包含大量的教学知识,准确提取出求解编程问题所需的关键信息将有助于启发学习者并为其提供解题的思路。然而,由于编程题目本身的抽象性、复杂性等特点,导致传统的自然语言理解技术无法有效理解学生编程题目。本文通过总结现有自然语言理解的方法,分析学生编程题目的特殊性,结合自然语言理解过程,进一步思考如何准确理解学生编程题目。论文的主要内容如下:1.利用神经网络优势,构建联合模型理解学生编程题目。对编程题目的理解旨在获取题目中的关键信息,即求解编程问题所需的知识点与算法。学生编程题目具有描述较抽象、专业术语较多、结构性较强等特点,因此,本文从编程题目的语义含义和题目中单词的词性出发,利用深度学习优势提出一种基于联合神经网络模型的学生编程题目理解方法。首先,使用双向长短期记忆网络（Bi LSTM）对编程题目文本进行词性标注;其次,使用不依赖于人工特征的卷积神经网络（CNN）提取学生编程题目的语义特征信息;最后,将编程题目的词性标签和语义特征拼接后,采用条件随机场（CRF）进行解码,获得编程题目的关键信息,完成编程题目理解任务。2.在联合神经网络模型中引入注意力机制,提高模型理解编程题目的准确性。使用联合神经网络模型对编程题目进行理解时,繁杂的理解过程导致联合模型规模较大、结构较复杂、训练耗时较长等问题。本文在编程题目理解过程中的词性标注和特征提取两部分引入注意力机制,使得模型可以选择与当前信息更相关的部分,提高模型理解效率。此外,由庞大的联合模型引起的梯度爆炸问题也得到解决,提高了模型处理数据的能力,进一步提高模型对编程题目理解的准确性。3.搭建编程题目检索实验系统,为学生学习编程提供帮助。使用联合神经网络模型对学生编程题目进行理解后,本文进一步搭建编程题目检索实验系统,将这一研究应用于计算机编程智能教育中。学习者可以对编程题目进行检索,获取求解问题的关键信息。该系统为学习者求解编程问题提供指导性帮助,提高学习者的编程实践能力。4.分析编程题目理解结果,并对编程题目检索实验系统进行评估。为了验证联合神经网络模型对编程题目理解结果的有效性,本文设置了对比实验与之进行比较,实验结果证明本文方法能够更好地理解编程题目,并在精确率、召回率和F1值上分别取得92.92%、85.59%和88.64%的得分。此外,为了验证对学生编程题目理解的实用性,本文通过问卷调查的方式对编程题目检索系统进行评估,评估结果表明有大部分学生认为理解较准确,且对学生学习编程有帮助。综上所述,本文首先分析了学生编程题目文本的特点,建立适应性模型理解学生编程题目;然后,融合不同神经网络建立联合模型,并引入注意力机制对学生编程题目进行理解;最后,为了验证题目理解的实用性,搭建编程题目检索实验系统,并通过实验证明使用本文方法理解编程题目的有效性且研究结果具有一定的实用价值。