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公开(公告)号：CN113901798B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111175440.7
申请日：2021-10-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/253
Abstract: 本申请提供了一种语法解析方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标句子；利用预先建立的语法解析模型，解析目标句子的层次化语法结构信息和单词间依存关系信息，并根据解析结果生成能够同时呈现出目标句子的层次化语法结构信息和单词间依存关系信息的联合解析树；其中，语法解析模型采用训练句子和训练句子对应的联合解析树训练得到。经由本申请提供的语法解析方法可解析出目标句子较为详细的语法信息。
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公开(公告)号：CN113901798A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111175440.7
申请日：2021-10-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/253
Abstract: 本申请提供了一种语法解析方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标句子；利用预先建立的语法解析模型，解析目标句子的层次化语法结构信息和单词间依存关系信息，并根据解析结果生成能够同时呈现出目标句子的层次化语法结构信息和单词间依存关系信息的联合解析树；其中，语法解析模型采用训练句子和训练句子对应的联合解析树训练得到。经由本申请提供的语法解析方法可解析出目标句子较为详细的语法信息。
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公开(公告)号：CN110852071A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911087235.8
申请日：2019-11-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F16/35 , G09B7/02
Abstract: 本申请实施例公开了一种知识点检测方法、装置、设备及可读存储介质，获取试题题目，以及试题的M个正确答案和N个错误答案；将各个正确答案分别与题目组合得到M个第一类文本，将各个错误答案分别与题目组合得到N个第二类文本；对于M个第一类文本中的每一个第一类文本，将该第一类文本分别与每一个第二类文本构成一个句对，根据各个句对的表征第一类文本和第二类文本差异的特征信息得到试题对应的知识点。提供了一种高效、准确的知识点自动检测方案。
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公开(公告)号：CN109271642A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811419916.5
申请日：2018-11-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种文本要点检测方法、装置、设备、存储介质及评估方法，文本要点检测方法包括：获取指定主题的待检测文本；确定待检测文本中每个文本单元对应的文本表征信息，其中，一个文本单元为待检测文本中的一个或多个句子，一个文本单元对应的文本表征信息包含该文本单元对应的句法结构信息和主题词信息；基于待检测文本中每个文本单元对应的文本表征信息，确定待检测文本中每个文本单元对应的要点信息，得到整个待检测文本的要点信息。本申请提供的文本要点检测方案不但可以自动从待检测文本中检测出要点信息，而且要点信息的检测正确率较高。
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公开(公告)号：CN119808962A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510247222.1
申请日：2025-03-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种生成问题答案的方法、电子设备及计算机程序产品，应用于人工智能技术领域，该方法包括：响应于输入的待答复问题，确定表征辅学场景下思考过程的多个答复规则；所述答复规则为针对问题进行答复时，需要遵循的规则；对多个答复规则进行不同排序，基于不同排序结果模拟不同思考过程，并从中选择最优思考过程下生成的答复内容作为所述待答复问题的答案；其中，所述思考过程下生成的答复内容，是基于所述思考过程包含的各个答复规则各自对应的答复内容而生成的。本申请设计表征辅学场景下思考过程的多个答复规则，组合不同答复规则顺序，使得答复过程能够体现人类思考过程。相比于根据模型参数直接生成答案，提升了智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901217B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111179076.1
申请日：2021-10-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/253
Abstract: 本申请提供了一种句子分类方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取能够呈现出目标句子的层次化语法结构信息的成分句法树以及能够呈现出目标句子的单词间依存关系信息的依存句法树；确定成分句法树的表征向量以及依存句法树的表征向量；根据成分句法树的表征向量以及依存句法树的表征向量，预测目标句子的类别。经由本申请提供的句子分类方法可获得句子在语法和/或语义层面的类别信息，获得的类别信息能够帮助用户更好的学习语言。
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公开(公告)号：CN109408638B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201811230610.5
申请日：2018-10-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种定标集更新方法及装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取当前考试的考卷，将每一考卷中的文本内容转化为高维表示向量，并将定标集中每一样本考卷转化为高维表示向量；对所有高维表示向量进行聚类，根据每一考卷对应的聚类结果与定标集之间的距离，计算每一考卷对应的目标距离；将目标距离大于预设阈值的考卷作为目标样本考卷，根据目标样本考卷更新定标集。由于可确定当前考试的所有考卷中未被定标集涵盖的考卷，并可根据未被定标集涵盖的考卷更新定标集，从而使得后续根据定标集进行机器评分时，评分结果更加准确。
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公开(公告)号：CN119992899A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473658.2
申请日：2025-04-16
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种答疑辅导方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，本方案中先利用题目样本对应的题干、答案、解析以及答疑辅导对话数据先对第一大模型进行预训练，在进行预训练后，再通过有监督微调训练进行优化，大幅提升了答疑辅导模型的训练效果，而且答疑辅导模型连接有多个学科功能插件，每个学科功能插件对应一个学科的一个功能需求，调用该答疑辅导模型对学生问题进行处理，得到学生问题对应的答案，能够提升答案的准确性和可靠性，进而提升了答疑辅导的效果。
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公开(公告)号：CN118898294A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410838482.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F16/332 , G09B7/02
Abstract: 本申请提供了对话内容生成、对话响应、模型训练方法、装置、设备及产品，该方法包括：控制第一大语言模型将第i轮讲解内容发送至第二大语言模型，以使其基于问题样本和第i轮讲解内容生成响应第i轮讲解内容的第i轮答复内容；第i轮讲解内容包括对问题样本进行解析得到的待处理问题；控制第一大语言模型至少基于第i轮讲解内容和第i轮答复内容确定预测认知状态；控制第一大语言模型基于第i轮答复内容和预测认知状态生成第i+1轮讲解内容；循环执行上述处理，直至第二大语言模型生成的响应第i+k轮讲解内容的答复内容是问题样本的正确答案时，根据i+k轮的讲解内容和答复内容生成对话内容。根据本申请的技术方案，能够生成具有引导性的多轮对话。
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公开(公告)号：CN110852071B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201911087235.8
申请日：2019-11-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F16/35 , G09B7/02
Abstract: 本申请实施例公开了一种知识点检测方法、装置、设备及可读存储介质，获取试题题目，以及试题的M个正确答案和N个错误答案；将各个正确答案分别与题目组合得到M个第一类文本，将各个错误答案分别与题目组合得到N个第二类文本；对于M个第一类文本中的每一个第一类文本，将该第一类文本分别与每一个第二类文本构成一个句对，根据各个句对的表征第一类文本和第二类文本差异的特征信息得到试题对应的知识点。提供了一种高效、准确的知识点自动检测方案。
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