随着人工智能技术的快速发展,大数据时代的来临,面对教育领域海量的知识资源如何巧妙地结合自然语言处理领域的相关技术更好地为学生、教师以及教育机构等服务是当前的一个研究热点。具体到数学领域,智能组卷、自动解题等都是目前自然语言处理技术与数学领域紧密结合的研究方向。智能组卷过程需要依据考察的知识点从试题库中选取合适的题型进行随机组合,而自动解题的过程往往也需要将不同类别的试题匹配到相应的解题模板。因此,本论文专注于初中数学知识点自动标注这一项基础任务,深入研究了自动标注的相关理论和技术,针对初中数学试题中内在语义关联缺失、数学实体引起语义稀疏及歧义、数学公式特征提取等难题,提出融合领域本体和降噪自编码器网络构建知识点自动标注模型,本论文取得了以下重要成果:（1）基于模板匹配的领域本体表示方法针对数学试题中由领域本体衍生而来的大量数学实体引起的数据稀疏以及歧义难题,本文在研究初中数学试题表达特点的基础上提出一种基于模板匹配的识别方法,能够快速对数学试题的实体进行替换并保留所属关系,从而实现对数学本体的统一化表达并生成数学试题的中间表示。实验表明,通过对数学试题构建融合领域本体的中间表示,能够在多个深度学习模型中取得2%～4%的效果提升。（2）基于注意力机制的词向量表征方法针对现有数学知识点标注方法未能够充分挖掘数学学科特点以及数学试题的词向量表征过程忽略内在语义关联的问题,本文提出使用基于注意力机制的降噪自编码网络学习数学试题自身丰富的语义信息,生成基于上下文的动态词向量表征。在词向量表征训练过程中,本论文提出使用数学区域公式损失、重要概念标记等策略来优化模型的学习过程,能够获得更加丰富的语义信息。实验表明,在对数学试题进行中间表示的基础上,使用基于注意力机制的词向量表征方法能够获得大约4%的效果提升。（3）基于M-Bert模型的初中数学知识点自动标注系统基于所提出的M-Bert模型,本文构建了一套端到端的初中数学知识点自动标注系统,设计并实现了文本规范化、中间表示、模型训练等重要模块,能够实现数学试题知识点的自动标注,并从优化训练数据集的角度提出一种人机协同的策略来不断优化知识点自动系统的识别效果。最终,本文提出的M-Bert模型相较于以循环神经网络为基础的深度学习模型有明显地提升,在自己构建的初中数学文本数据集上基本能够达到82%的准确度,能够比较好地满足当前初中数学文本知识点自动标注的需求。