摘要
本申请提供一种题目类型识别方法、装置、设备及可读存储介质,所述方法通过多模态大模型对题目图像进行特征提取,并利用题型分类全连接网络内激活的神经元组合表征题目类型的关键特征,能够自适应地捕捉题目的语义、结构和上下文信息,避免因语言表述差异或格式变化导致的误判,并利用预先构建的包括不同题目类型与对应激活神经元组合的映射关系的神经元组合库,将其与题型分类全连接网络内激活的神经元组合进行匹配,以基于匹配的目标神经元组合对应的题目类型,从而能够实现对不同语种、不同文化背景的题目类型的高效、精准识别。