[发明专利]一种基于IRT的信息处理方法及装置有效
| 申请号： | 201611198325.0 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108229688B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 刘源;李历;高钰舒;张凯磊 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G09B7/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于IRT的信息处理方法及装置。该方法包括：获取预设数量的答题者关于目标题库的答题信息样本，基于每个答题者所做题目的答题情况为独立事件的假设，确定目标题库中的对应题目被所有具备预设学习能力的答题者做对的频率权重，将频率权重代入预设估计模型中，得到目标估计模型，其中，预设估计模型为基于IRT模型及MML估计方法的最大后验概率估计模型，根据答题样本信息利用MML估计方法对目标估计模型进行训练，以对所述目标题库中的各题目的题目信息进行估计。本发明实施例通过采用上述技术方案，使基于IRT模型的MML估计方法能够更好的应用于自适应学习环境，并有效提升模型运行效率及估计准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 irt 信息处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于项目反映理论IRT的信息处理方法，其特征在于，包括：获取预设数量的答题者关于目标题库的答题信息样本；基于每个答题者所做题目的答题情况为独立事件的假设，确定所述目标题库中的对应题目被所有具备预设学习能力的答题者做对的频率权重；将所述频率权重代入预设估计模型中，得到目标估计模型，其中，所述预设估计模型为基于IRT模型及边际极大似然MML估计方法的最大后验概率估计模型；根据所述答题样本信息利用MML估计方法对所述目标估计模型进行训练，以对所述目标题库中的各题目的题目信息进行估计，其中，所述题目信息包括区分度和难度。
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