换一批
换一批面向儿科医学试题的答案解析自动推荐方法研究
Study on the Automatic Recommendation Method for Answer Analysis of Pediatric Medical Examination Questions
摘要目的/意义 探索并实现儿科医学试题答案的自动化解析,提高试题答案解析编撰效率与质量.方法/过程 提出一种隐性语义索引、MC-BERT和CoSENT模型相结合的方法.首先使用基于隐性语义索引的方法和MC-BERT模型从参考文档中抽取多个候选答案解析,然后利用CoSENT模型计算候选解析、试题题干和答案选项之间的相似度,选取相似度最高的候选解析作为最终答案解析.结果/结论 该方法答案解析精确率达到72.6％,相较单一方法或模型明显提高查全率和精确率,有效提高了编撰试题答案解析的效率,减轻教育工作者负担,并可为教育研究提供重要的数据支持.
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关键词
医学试题答案解析隐性语义索引MC-BERTCoSENT自然语言处理medical test questionsanswer analysislatent semantic indexing(LSI)MC-BERTCoSENTnatural language pro-cessing(NLP)
分类号
R-058
栏目名称
专论:人工智能赋能医学教育
DOI
10.3969/j.issn.1673-6036.2024.10.003
发布时间
2024-11-26
基金项目
中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目
医学融合出版知识技术重点实验室
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