【摘 要】
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电路题目自动解答是人工智能领域前沿研究问题。提出一种融合文本和图形抽取物理关系的电路题目自动解答新方法。通过句法语义模型抽取题目文本中的数量关系,再使用网孔搜索
【机 构】
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华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,河南财经政法大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61802142)
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电路题目自动解答是人工智能领域前沿研究问题。提出一种融合文本和图形抽取物理关系的电路题目自动解答新方法。通过句法语义模型抽取题目文本中的数量关系,再使用网孔搜索算法抽取电路图形中的结构关系,从而形成一致性题目理解。为了验证该方法的有效性,在电路题目数据集上分别设计了文本、图形的理解及自动解答对比实验。结果表明:句法语义模型对电路文本关系完全抽取率达97.22%,电路图形中的VCR、KCL和KVL关系抽取准确率分别为90.91%、81.82%、91.3%,而文本和图形融合实现的电路题目自动解答,解答率达88
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