技术特征：1.一种综合题目语义和难度的试题推荐神经网络模型，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的综合题目语义和难度的试题推荐神经网络模型，其特征在于：
技术总结本发明公开了一种综合题目语义和难度的试题推荐神经网络模型，涉及人工智能与智慧教育的交叉领域。首先，提出一种由BERT预训练语言模型、多头自注意力和双向长短期记忆网络组成的神经网络模型，综合处理目标试题与题库试题的题目语义与难度，得到综合题目语义与难度的试题编码。其次，通过试题编码的平均池化向量，求得综合考虑题目语义和难度的目标试题与题库试题的相似度，进而通过试题相似度排序，得到试题推荐列表。最后，提出了一套将通用语义相似性语料改进为所述神经网络模型训练语料的方法，并提出了一种基于均方误差的回归损失函数，以更有效的方式解决试题推荐问题。
技术研发人员：朱新华,黄智康,张兰芳,提平,彭琦
受保护的技术使用者：广西师范大学
技术研发日：技术公布日：2024/1/22