在互联网教育时代,教育信息化为教育领域带来了重大变革,很多教学资源都以数据的形式存储。其中尤为重要的是试题数据资源。而现在普遍存在的情况是,这些试题数据在设计时仅仅包含试题的内容和答案,并没有直接给出试题所考察的目标,即缺少认知动词和知识点的标注。因此,如何能自动地为试题标注所考察的知识点和要求的认知动词层级,更好地发挥试题数据资源的作用是一项十分有意义的研究内容。基于此,针对数学试题数据本文的研究任务主要分为两部分,分别是基于机器学习的知识点标注和认知动词标注。(1)提出了一种基于集成学习的多知识点标注方法。在试题知识点标注方面,首先对试题知识点标注问题进行了形式化的定义,将试题多知识点标注问题转化为多标签分类问题;借助教材目录和领域知识构建知识点的知识图谱,并以此作为试题的知识点标签体系,并用知识图谱对原始的试题知识点数据进行了替换;构建了以支持向量机为基分类器的集成学习多知识点标注方法,通过设置子集准确率阈值来筛选出优基分类器进行集成,以期达到更好的标注效果。(2)提出了一种基于数据增强的数学试题认知动词标注方法。首先,使用不同认知动词下的试题文本数据分别构建深度文本生成模型,用于生成不同类别下的大量数据,以便弥补原始数据中存在的不平衡问题。其次,在设定文本长度阈值对生成的数据进行初步筛选的基础上,借鉴主动学习的样本查询策略,使用不确定性抽样方法对生成数据进一步筛选。最后,使用筛选得到的生成数据和试题数据结合用于训练TextCNN模型。本文对数学试题知识点标注和认知动词标注进行了研究,提出了两种不同的标注方法,在一定程度上都优于传统的机器学习标注方法。