成果信息

通过自编码模型中的分词算法提取第一文档中的多个句子中的文字特征以构成多个第一向量，每一个句子中的文字特征构成一个第一向量;通过自编码模型中的注意力网络训练多个第一向量以获得多个第一向量中每个第一向量的注意力权重:将多个第一向量和多个第一向量中每个第一向量的注意力权重输入到 LSTM训练，以生成第一语义向量;通过LSTM 解码第一语义向量以获得多个第一解码向量:若多个第一解码向量与多个第一向量满足预设相似条件，则将第一语义向量与第二文档的第二语义向量比较，以确定是否存在作弊行为。采用本发明实施例，能够更准确地确定出作弊行为。)

背景介绍

本发明实施例公开了一种基于自然语义理解的反作弊方法及相关设备)

应用前景

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