一种基于Elasticsearch和余弦算法的重题检测方法与流程

本发明属于文本处理与数据检索，具体涉及一种基于elasticsearch和余弦算法的重题检测方法，适用于教育题库管理、在线考试系统、智能组卷等场景。

背景技术：

1、在当前的教育行业及在线学习平台中，题库是核心资源，其质量直接影响教学效果。然而，随着题库规模的扩大，题目重复现象愈发严重，主要表现为以下问题：资源浪费：重复题目占据大量存储空间；用户体验差：学生在考试中多次遇到类似题目，降低学习兴趣；检索困难：重复题目干扰题库的有效管理和智能组卷。

2、现有的重复检测方法大多依赖于直接的文本比对或简单规则匹配，无法有效处理语义相似的题目，尤其是在题库规模较大时，检测效率和精度较低。因此，提出一种结合elasticsearch和余弦算法的高效重题检测方法显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于elasticsearch和余弦算法的题目重复检测方法，通过清洗、分词、特征向量生成和余弦相似度计算等步骤，快速识别题目内容的重复情况，从而提高题库的管理效率。

2、本发明具有以下优点：高效性：结合elasticsearch的全文检索功能，实现海量数据的快速索引和查询；精准性：采用余弦相似度计算，能够检测出表述不同但语义相似的题目；可视化：提供检测结果的直观展示，方便用户分析。

1.一种基于elasticsearch和余弦算法的重题检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括：

3.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述数据索引构建步骤包括：

4.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述特征向量生成步骤采用tf-idf算法，具体包括：

5.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述相似度计算步骤使用余弦相似度算法，具体包括：

6.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述重复题目识别步骤包括：

7.根据权利要求1所述的重题检测方法，其特征在于，所述方法进一步包括重复检测结果的可视化步骤，具体包括：

8.根据权利要求1至7任一项所述的重题检测方法，其特征在于，所述方法适用于以下场景：