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Exam-Question-Bank-Dataset-zh

通用考试题库数据集 选择 填空 简答

处理流程

1.格式转换 所有.doc 转为.docx 格式

2.格式对齐 所有.docx文件 转为markdown格式 文件中的图片公式等需要解码的统一存在资源文件夹内

3.统计文件是否为试卷

4.统计试卷中是否还有答案

5.有答案的试卷进行切分-对齐

代码使用

0.环境安装

pip install pypandoc  #centos系统要提前安装好pandoc，pypandoc这个库只是一个封装调用api

1.centos 系统下,解压xxx.zip 数据集， 解压含有中文字符的文件会乱码。请使用zip2.py

python zip2.py
zip_file_path = '../docx_math.zip'  # 替换为你的 zip 文件路径
dest_path = '../docx_math'  # 替换为你想解压到的目标文件夹路径
index_csv_path = 'index_to_filename.csv'  # 替换为你想存储索引到文件名映射的 CSV 文件路径

2.将所有.docx 文件转为 markdown格式 静态资源保存在静态文件夹 python docx2markdown2.py

docx_folder = r'/www/dataset/MNBVC/docx_math' 
markdown_folder = r'/www/dataset/MNBVC/clear_data'  # 存放.md文件的文件夹路径
image_folder ="/www/dataset/MNBVC/image_folder"

3.统计文件是否为试卷.

python examination_paper_classifier.py --input_dir="./docx" --csv_path="classifier.csv"
以上指令会以"./docx"下所有的doc/docx/md文件进行"试卷"以及"试卷类型"的分类，结果会保存到"classifier.csv"中

options:
--input_dir 必填项, 输入目录
--output_dir 输出目录，可不填，不填入代表不进行输出
--model_url 模型下载链接，有默认值，如果填入，则此模型必须可由 joblib 进行加载
--threshold 预测阈值，默认0.5，如果 output_dir 未填入，则此参数没有任何作用
--just_by_file_name 是否仅仅通过文件名(0/1), 默认0
--csv_path 保存的csv路径，默认"./classifier.csv"

csv列名:
-- file_path: str, 文件的输入路径
-- target_path: str, 文件的输出输出路径，如果 output_dir 未填入或者预测值小于 threshold ，此字段等同于 file_path
-- probability: float|None，模型的预测值
-- type: str: [公务员|化学|医学|历史|地理|政治|数学|物理|生物|语文|理综|文综|other|None]，如果模型的预测值小于 threshold ，此字段为None

注意事项*
- 此脚本仅接受 doc,docx,md 文件
- 在这个脚本中当提取文件的文本内容较少时，会采用根据文件名检测的策略，在这种情况下csv列名的 probability 为 None

4.统计为试卷的文件中是否含有答案

python 判断是否有答案.py
output_csv_with_answers = 'rows_with_answers.csv' #含有答案的
output_csv_without_answers = 'rows_without_answers.csv' #不含有答案的

5.含有答案的试卷进行切分-对齐尝试

python 有答案试卷切分-对齐.py
 csv_file = 'rows_with_keywords.csv' #结果输出到 rows_with_keywords.csv