资料介绍
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、收集方弌不统一等因素,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、提髙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,识别步骤繁琐,准确率和效率较低,难以应用于大规模的公式数据检测。据此,提岀一种基于深度卷积神经网络的公弌重复检测方法。首先,使用一种多通道卷积机制实现了公式图片特征提取和处理的自动化,使之适用于大规模的公式数据检测。然后,使用端到端的输岀模式,避免了传统方法中间步骤过多可能导致误差累计的弊端。最后,为了验证模型的准确率以及实用性,在标准测试欻据集以及interwetten与威廉的赔率体系 扫描图噪声的数据集上进行了充分的实验,实验结果表明此方法能够有效处理不同质量的公式图片,在检测精度和效率上取得了良好的结果。
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