AKT模型中的问题

[zncj2fdx]

您好，在AKT模型中，有这样几种嵌入
self.difficult_param = nn.Embedding(self.n_pid+1, 1) # 题目难度
self.q_embed_diff = nn.Embedding(self.n_question+1, embed_l) # question emb, 总结了包含当前question（concept）的problems（questions）的变化
self.q_embed = nn.Embedding(self.n_question, embed_l)

为什么前两种嵌入需要elf.n_pid+1和self.n_question+1。而第三种直接传入n_question

[sonyawong]

您好，在AKT模型中，有这样几种嵌入 self.difficult_param = nn.Embedding(self.n_pid+1, 1) # 题目难度 self.q_embed_diff = nn.Embedding(self.n_question+1, embed_l) # question emb, 总结了包含当前question（concept）的problems（questions）的变化 self.q_embed = nn.Embedding(self.n_question, embed_l)

为什么前两种嵌入需要elf.n_pid+1和self.n_question+1。而第三种直接传入n_question

self.n_pid代表的是题目ID的数量, self.n_question是知识点ID的数量, self.difficult_param代表原论文 rasch model-based emb中的$\mu_{q_t}$, self.q_embed_diff和self.q_embed分别是$\mathbf{d}{c_t}$和$\mathbf{c}{c_t}$, 所以用的是self.n_question. 具体可以查看原论文Section 3.4