基于多元表征和度量学习的试题检索方法、装置及介质

摘要

本发明公开了一种基于多元表征和度量学习的试题检索方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法步骤如下：获取试题库数据，提取试题中的多元异构数据的特征；对多元特征分别建立索引；提取输入查询的试题特征，利用BM25算法从题库中粗召回一定量的候选相似试题；将输入查询的试题和BM25算法返回的候选试题特征输入到多种度量学习方法进行精排，最后按照相似度程度从大到小排序返回检索结果。本发明根据试题多源异构，分别对图片、文本、公式进行特征提取和建模。采用粗召回和精排两阶段检索策略，利用概率模型召回候选试题再重排序，提升匹配的效率。在精排阶段，多维度融合不同度量学习匹配算法，提升搜索方法的准确率和鲁棒性。