归纳式知识追踪模型

该模型利用大型语言模型引入概念间的结构关系并编码语义信息,能够处理新题目和概念的冷启动问题,在归纳式知识追踪中表现优异。

Lingyue, Fu · Hao, Guan · Du, Kounianhua · Lin, Jianghao · Wei, Xia · Zhang W. · Tang, Ruiming · Wang, Yasheng · 俞勇

2024

技术优势

首次实现归纳式知识追踪

利用大型语言模型编码概念与题目的结构关系,使模型能够泛化到未见过的新题目和概念。

显式建模概念与题目关系

构建概念与题目的异构图,直接建模复杂关系,而非像现有模型那样仅隐式考虑。

融入语义信息辅助预测

通过大型语言模型编码概念和题目,将丰富的语义信息融入表示,从而提升回答正确率的预测效果。

应用场景