基于深度卷积神经网络的公式重复检测方法

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近年来,随着教育智能化的发展,互联网教育模式成为了教育教学的重要载体。各类在线教育系统拥有海量试题资源,为学习者提供了便捷的学习途径。然而,试题来源繁多、收集方式不统一等因素,使得互联网中所积累的试题资源存在重复率高、质量较低的现象。因此,准确、高效地监测试题,是精炼网络资源、提高网络试题质量的重要方式。在这样的背景下,文中着重研究了针对理科试题资源中图片公式的重复检测问题,通过精准的公式识别检测,能够排除试题语义的干扰,进而加强试题资源监测。传统的公式重复检测方法,往往因为基于人工定义的各类规则,
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