自“人工智能+教育”的发展战略被提出,涌现出了一批优秀的数学领域智能教育产品,这些产品的底层都依赖于知识点标注精准的试题数据。然而,现有的知识点标注工作大多仍停留在手工标注阶段,不仅费时费力,而且易出现漏标、误标等现象。数学题目自动标注可提高知识点标注效率,具有推动社会生产力发展的积极意义,但此项工作还少有人研究。因此,如何利用数学领域知识特点,构建精准高效的数学题目自动标注系统,是本文研究的一个主要问题。本文以初中数学多标签文本数据为研究对象,探讨数学题目的知识点自动标注模型。针对数学试题文本中促进分类的关键词与标签相关性信息进行研究并建模。先后提出了突出关键词的Seq2Seq模型KWH-Seq2Seq和标签相关性语义增强的KWH-Seq2Seq模型KHLCSE-Seq2Seq。最后基于改进的Seq2Seq模型设计并实现了数学试题智能标注系统。具体工作如下:（1）考虑到数学题目文本中深层语义信息和关键词信息,对知识点标注准确率有很大影响,本文选用深层金字塔卷积神经网络（DPCNN）作为Seq2Seq模型的编码器部分。并针对DPCNN缺乏捕捉关键词的能力,本文提出了一种新的可以突出关键词的DPCNN编码器结构KWH-DPCNN。新提出的模型利用深层卷积核提取的试题文本语义向量与初始词向量之间进行语义突出相关性计算,并对多个卷积核计算的权重进行归一化操作并将其赋予初始词向量,以解决数学试题文本中关键词突出的问题。并结合基于Attention机制的LSTM解码器网络模型,共同构建突出关键词的Seq2Seq模型KWH-Seq2Seq,在多标签数学试题数据集中与现有基线模型算法进行对比,相比与基线模型中表现最好的SGM,汉明损失降低了4.4%,Micro-F1提高了0.6%。（2）针对KWH-Seq2Seq模型解码器存在的标签生成误差积累与无法知晓下一时刻标签相关性关系,提出了一种新的基于监督主题模型LLDA与LSTM的双通道解码器结构。双通道解码器结构一方面有效的缓解了单一通道导致的标签生成误差积累问题。另一方面监督主题模型会生成全局数学试题文本标签相关性语义向量,从而补充解码器解码信息,以此解决模型无法知晓下一时刻标签相关性关系。并针对LLDA直接对数学试题文本语义建模不够准确的问题,提出了一种新的考虑知识点标签共现与语义相关性的监督主题模型FSLLDA,以此在切合数学试题文本语义的同时,加强标签之间的相关性信息引入。并结合第三章提出的突出关键词的编码器网络结构KWH-DPCNN,共同构建关键词突出与标签相关性语义增强的序列到序列模型KHLCSE-Seq2Seq。通过在初中数学多标签数据集上的多组对比实验结果表明,本文所提出的KHLCSE-Seq2Seq模型相比第三章提出的KWH-Seq2Seq,性能得到进一步的提升,汉明损失降低了3.6%,Micro-F1提高了3.3%。（3）在上述研究的基础之上,本文还基于flask与Py Torch框架设计并实现了一个数学试题智能标注系统。论文先进行了系统的需求分析,然后详尽说明系统的具体设计方法,最后通过Py Torch框架训练保存模型参数并通过flask提供的接口访问,实现了高效便捷的数学题目知识点自动标注服务。