通讯作者: 侯丽, hou.li@imicams.ac.cn

DOI：10.12201/bmr.202409.00026

Research on automatic recommendation method for answer analysis of pediatric medical examination questions for knowledge question and answerWang Juan1, Hou Li1, Sun Yue-ping1, Li Jia-ming1,Dong Liang-guang2 Li Yun-han3

• 摘要：目的/意义 为探索并实现儿科医学试题答案的自动化解析,提高试题答案解析编撰效率与质量。 方法/过程 本文提出了一种结合隐性语义索引、BERT和CoSENT模型相结合的方法。首先使用基于隐性语义索引的方法和MC-BERT模型从参考文档中抽取出多个候选答案解析,然后利用CoSENT模型计算候选解析与试题题干以及答案选项之间的相似度,最终选取相似度最高的候选解析作为最终的答案解析。 结果/结论 实验结果表明,本文方法精确率达到了72.6%,能够有效提高编撰试题答案解析效率,减轻教育工作者的负担,并为教育研究提供重要的数据支持。

  关键词： 医学试题; 答案解析; 隐性语义索引; BERT; CoSENT

   

  Abstract: Purpose/Significance To explore and implement the automated interpretation of pediatric medical exam answers, aimed at enhancing the efficiency and quality of answer explanation compilation. Method/Process This paper proposes a method that combines Latent Semantic Indexing, BERT, and the CoSENT model. Initially, multiple candidate answer explanations are extracted from reference documents using the Latent Semantic Indexing method and the MC-BERT model. Subsequently, the CoSENT model is employed to calculate the similarity between the candidate explanations and the question stems as well as the answer options. The candidate explanation with the highest similarity is then selected as the final answer explanation. Result/Conclusion The experimental results show that the method presented in this paper achieved a precision rate of 72.6%, effectively enhancing the efficiency of compiling question answer explanations, reducing the burden on educators, and providing significant data support for educational research.

  Key words: medical test questions; reference analysis; latent semantic indexing; BERT; CoSENT

  提交时间：2024-09-14

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