近年来,随着教育和信息化技术的融合,在线教育呈现蓬勃发展趋势,在线试题数量大规模激增。如何高效组织和管理这些试题资源,有效实现试题推荐、快速组卷、自适应测试等智能化过程,逐渐成为该领域的研究重点。试题知识点的自动标注是管理题库数据、提高教育自动化和智能化的基础所在,其本质是文本的多标签分类。目前,针对数学试题的知识点自动标注研究还很少,相较于普通文本,数学文本因为包含符号、公式等特殊元素,具有更加复杂的结构和语义,若直接应用通用领域的文本分类技术,很难达到知识点预测的准确度要求。因此,本文以K12数学试题为研究对象,基于通用领域文本分类的理论和技术,并结合数学文本的特殊性,对数学试题知识点自动标注中的关键问题进行了研究,包括数学公式的解析与嵌入、试题的特征抽取与表示、基于标签语义和多标签平滑的分类模型的构建等,具体内容如下:（1）在数学试题的词嵌入表示方面,采用向量语义模型进行词表征。试题文本中除了中文字词,还包含数学符号、公式等内容。数学公式具有不同于普通自然语言文本的结构和语法特点,因此通过公式解析和学习,得到每个公式的预训练向量。（2）在数学试题的文本表示和特征抽取方面,本文利用神经网络自动抽取数学试题的特征。试题的知识点具有特定的语义,并且和试题文本具有对应关系,因此引入标签语义注意力,指导神经网络模型提取试题文本中的重要信息,以此提高模型的分类效果。（3）在数学文本分类模型研究方面,研究目标是建立鲁棒性高、泛化能力强的多标签分类器。为此,使用融合文本特征的多标签平滑技术,对损失函数进行修正,提高模型对新数据的预测能力,进一步提高模型的分类效果。（4）在高中数学试题组成的数据集上训练模型,通过若干对照实验,验证本文所提方法的有效性。实验结果表明,本文设计的标注模型是可行有效的,通过引入标签注意力、并融合文本特征进行多标签平滑处理后,其分类效果更佳。