试题要求

摘要： 谈到作文主题,老师往往会强调正确、集中、鲜明、深刻。这四个关键词都是要求:正确要求作文主题符合试题要求;集中要求一篇作文只有一个中心,不能旁逸斜出;鲜明要求作文的观点和情感分明而确定,一点儿也不含糊;深刻要求观点直指事情或问题的本质。

摘要： 这道大学英语六级作文试题要求考生论述在师生之间建立信任的重要性。我们在审题中要注意,在师生之间建立信任的重要性包括两个方面:师生互信对教师的重要性以及师生互信对学生的重要性。因此,我们在论述时要兼顾这两个方面,缺了任何一个方面,即为偏题。

摘要： 这道大学英语四级作文试题要求考生阐述speaking ability的重要性,并指出如何培养这种能力。我们在下笔写这篇作文之前要认真审题。比如,准确理解题目中的关键词speaking ability对写好本文非常重要。在本题中,它既不是指流利地说一门语言的能力,也不是指演讲能力,而是指口头表达能力。我们知道,在现代社会中口头表达能力对一个人的工作和生活都非常重要。

摘要： 这道大学英语六级作文试题要求考生论述在雇主与雇员之间建立信任的重要性。此处的雇主可以理解为企业的老板及管理层,雇员指的是企业的员工。所谓在雇主与雇员之间建立信任的重要性,自然包括这种信任对雇主的重要性和对雇员的重要性两个方面。我们可以把这篇作文写成三个段落。引言段不妨先通过引用一个最近的统计数据,指出如今雇员对雇主的信任度非常低,然后指出雇主和雇员之间的信任对双方都有重要的意义,这样我们就引出了本文所讨论的话题。

摘要： 高考历史论证题（第41题或42题）是历史考试改革的实验田，白2011年以来，试题围绕着题目命制形式、材料呈现方式、考查的角度等不断创新，一直备受师生瞩目。具有转折意义的年份是2016年，之前试题多是“提取信息并进行说明”，近乎简答题：但2016年以来试题要求明确写出所拟论题、进行阐述。在评分标准上要求“观点明确、论据准确、史实合理、论证充分、逻辑严密、表述准确”，这是历史论证题的典型作答要求。因此，能否进行有效的逻辑论证成为解答本题的关键因素，本文拟从逻辑方法的角度探讨有效论证的途径，期望对我们的复习备考工作有所启发。

摘要： 2018年高考语文天津卷作文试题要求考生阅读有关“器”的一段材料，根据自己的体验和感悟，展开写作。试题贴近考生实际，既生活化又多元化、可以“小题大做”，更可以深耕挖掘。

摘要： 2017年高考语文全国Ⅰ卷作文试题要求考生从来华留学生较为关注的12个＂中国关键词＂中选两三个具备有机关联的关键词,写一篇文章呈现自己所认识的中国,帮助外国青年读懂中国。这12个关键词（一带一路、大熊猫、广场舞、中华美食、长城、共享单车、

摘要： 高考现代文阅读语言鉴赏题难度主要在于：（1）以有关文学鉴赏知识和能力为基础;（2）结合试题要求把握好下笔的角度;（3）运用自己的语言恰当地概括出有关答案要点。

摘要： 第一步 准确理解题意和写作要求高考作文分数的高低，首先取决于审题的准确与否。目前的高考作文几乎都是材料作文，题目多数由“材料”和“要求”两部分组成，共同对考生的写作范围做出限定。要想写好高考作文，必须把“审题”放在第一重要的位置，必须首先弄清作文材料的含意和作文题目的要求，揣摩命题者的意图，按试题要求来写。

摘要： 七选五试题要求考生从整体上把握文章的逻辑结构和内容上的联系，理解句子之间、段落之间的关系，对诸如连贯性、一致性等语段特征有较强的意识和熟练的把握，并具备运用语法知识分析理解长难句的能力，是对考生语言能力和阅读理解能力的综合测试。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。

摘要： 本发明公开了一种试题校验方法，试题校验装置及电子设备，其中，所述试题检验方法包括：获取待校验试题的试题内容及试题属性；将所述试题内容与预设的识别库中的试题关键词进行语义匹配，其中，各个试题关键词均有对应的试题属性；若存在目标试题关键词，则检测所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性是否匹配，其中，所述目标试题关键词为与所述试题内容语义匹配成功的试题关键词；若所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性匹配成功，则将所述待校验试题保存至试题库。本发明方案节约了试题属性的校验成本，提高了试题属性的校验效率。

摘要： 本发明公开了一种基于规则的试题类自动问答系统中的试题理解方法，首先基于正则表达式的试题预处理，删除套话等无用文本，添加被省略标点，完善句子，并对完善后的句子进行分词，词性标注，成分句法分析等基本自然语言处理，然后设计一套基于类型‑论元模板的问题理解中间形式，运用通过人工预先标注的数据总结出的触发词与试题模板转换规则，并利用知识库对生成结果进一步验证，得到合理完善的试题逻辑表达形式。本发明能针对试题文本设计中间逻辑形式，提取出问题的关键点，合理有效地给问题求解提供合适的输入，提高问题解答的正确性。

摘要： 本发明涉及一种基于试题关键字相似性的试题库中的试题去重方法，首先对试题进行中文分词得到的分词结；判断分词结是否为关键词，若是则将其加入试题与关键字的关系数据库；然后采用内积计算试题与关键字的关系数据库中任意两个待检测试题之间的相似度；其次判断两个待检测试题是否为非相似试题，并将相似的试题加入重复试题关系数据库；再次根据相似度条件，从重复试题关系数据库中查找出重复试题列表；最后管理人员通过看重复试题列表进行重复试题确认，人为判断试题是否重复。本发明对试题的题干、试题候选项和试题答案进行中文分词，针对切词后的分词进行分析，从而深入分析试题，以便去重更加精准。因此，本发明可以广泛用于试题去重领域。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。

摘要： 本申请披露了一种训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置。该方法包括：获取题库内试题对应的学生答卷，学生答卷包括题库内试题对应的答题结果；根据答题结果，利用第二试题评分模型确定学生答卷的评分，其中第二试题评分模型是通过在保持第一试题评分模型的参数不变的情况下，利用题库内样本试题的评分数据对嵌入第一试题评分模型的第二神经网络模型进行训练得到的，第一试题评分模型是利用题库外样本试题的评分数据对第一神经网络模型进行预训练得到的。本申请能够保证评分模型针对特定试题进行评分的有效性，并且降低了训练成本、维护成本和部署成本。

摘要： 本发明公开了一种基于试题配图的试题搜索方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：获取当前试题中的配图图像，并将配图图像输入至预训练的分类模型当中，以判断配图图像是否为坐标系图像；若是，则将配图图像分别输入至预训练的分割识别模型及特征提取模型当中，以得到当前试题配图的配图特征以及坐标符号；根据坐标符号查找与坐标符号相似的目标图像特征库，并获取配图特征与目标图像特征库中的各个图像特征之间的相似度；若否，获取当前试题配图的配图特征；并获取配图特征与预设的非坐标系图像特征库的各个图像特征之间的相似度；根据相似度确定与当前试题相关的推荐试题。本发明解决了现有技术中在为当前试题推荐类似试题时不准确的问题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。