公开(公告)号：CN118861427A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411070730.9

申请日：2024-08-06

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 凌焱 ,  梅林海 ,  刘权 ,  王士进 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/332 ,  G06F18/22 ,  G06F17/18 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种推荐问题生成方法、装置、相关设备及计算机程序产品，本申请在人机对话场景下能够在输出用户提问对应的回复内容的基础上，进一步生成推荐问题并输出，供用户选择开启下一轮对话互动。在生成推荐问题过程，获取人机对话场景信息，如用户问题、系统生成的回复内容等，调用大模型的能力，基于该人机对话场景信息生成逻辑性推荐问题和非逻辑性推荐问题，逻辑性推荐问题为与用户问题存在逻辑推理性质的问题。整合两类推荐问题向用户输出展示。本申请通过调用大模型基于人机对话场景信息生成推荐问题，能够保证生成的推荐问题的多样性以及泛化性，可以满足用户较为全面的问题推荐需求。

公开(公告)号：CN118585067A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410739158.4

申请日：2024-06-07

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 梅林海 ,  徐凤琴 ,  刘权 ,  王士进 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06F3/01 ,  G06N5/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提出一种人机交互处理方法、装置、设备、系统、介质及程序产品，该方法包括：获取目标对象发送的交互信息，所述交互信息中包含所述目标对象的需求信息；基于所述交互信息，确定与所述交互信息相匹配的辅助信息，所述辅助信息包括插件工具信息、所述目标对象的个性化信息以及环境状态信息中的至少一种；将所述交互信息和所述辅助信息输入预先训练的人机交互模型，以使所述人机交互模型基于所述辅助信息，执行对应所述交互信息的响应操作，并生成对应所述交互信息的响应信息；其中，所述人机交互模型基于大语言模型训练得到。采用上述方案能够更灵活、更准确地执行全场景、全领域的高效人机交互。

公开(公告)号：CN117931835A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311759446.8

申请日：2023-12-19

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 屈安平 ,  吕思南 ,  田雨 ,  和卫民 ,  刘俊峰 ,  梅林海 ,  刘权 ,  王士进 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/2453 ,  G06F16/248

Abstract: 本申请公开了一种内容生成方法及相关装置、设备和存储介质，其中，内容生成方法包括：获取目标指令；基于目标指令，生成与目标指令相关的目标内容，并基于目标指令，解析得到若干关键词；显示展示页面；其中，展示页面设有用于展示若干关键词的第一区域和用于展示目标内容的第二区域，且第一区域设有关键词的权重配置控件。上述方案，能够提高目标内容生成的便利性。

公开(公告)号：CN117669643A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311793983.4

申请日：2023-12-22

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李锐 ,  梅林海 ,  王士进 ,  法羚玲 ,  刘权 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06N3/006 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明提供一种交互方法、装置、电子设备和存储介质，交互方法包括：获取当前交互的用户信息和/或场景信息；将候选角色的人设属性与所述用户信息和/或所述场景信息进行匹配，将匹配所得的候选角色的人设属性作为目标人设属性；基于所述目标人设属性，执行所述当前交互。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过将候选角色的人设属性与当前交互的用户信息和/或场景信息进行匹配，由此得到能够贴合当前交互需求的目标人设属性，并基于目标人设属性进行交互，使得交互过程中的虚拟角色的交互风格能够随着交互需求灵活变化，保证了交互过程中虚拟角色的灵活性和可控性。

公开(公告)号：CN117119107A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310812821.4

申请日：2023-06-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 胡国平 ,  顾成敏 ,  梅林海 ,  王士进 ,  刘聪 ,  魏思 ,  刘权

IPC: H04M3/527

Abstract: 本申请公开了一种交互方法、装置、设备及可读存储介质。在获取用户的输入信息之后，先基于该输入信息确定用户的意图，如果用户的意图的实现需要智能客服系统基于特定的交互流程引导用户进行交互，则确定与用户的意图对应的交互流程，基于与用户的意图对应的交互流程，引导用户进行交互。该方案中，智能客服系统基于特定的交互流程引导用户进行交互，能够保证整个交互过程的可控性，因此可以提升智能客服系统与客户的交互效果。

公开(公告)号：CN116680384A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310682070.9

申请日：2023-06-08

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 刘权 ,  宁宏伟 ,  梅林海 ,  刘聪 ,  胡国平 ,  魏思 ,  王士进

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种知识问答方法、装置、设备及存储介质，本申请并未直接将从知识库中召回的知识篇章作为答案输出，而是与用户请求进行组合输入到大语言模型，利用大语言模型的文本理解能力对用户请求进行理解，并基于知识篇章辅助生成回复内容，使得回复内容更加准确。在召回知识篇章时，采用粗排检索和精排检索结合，即首先基于用户请求对应的目标查询向量表征在知识库中召回相似度最高的K条知识篇章，保证了相关知识篇章的召回率，进一步考虑用户请求与知识篇章之间的上下文信息进行向量交叉混合编码，重新计算相似度并召回相似度最高的N条知识篇章，实现了召回的知识篇章的精简，更有利于大语言模型生成准确的回复内容。

公开(公告)号：CN116663525A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310901193.7

申请日：2023-07-21

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 刘权 ,  顾成敏 ,  梅林海 ,  王士进 ,  刘聪 ,  魏思 ,  胡国平

IPC: G06F40/194 ,  G06F40/186 ,  G06F40/226 ,  G06F16/33 ,  G06F16/31

Abstract: 本发明提供了一种文档审核方法、装置、设备及存储介质，其中，文档审核方法包括：获取目标文档内容文本，目标文档内容文本为待审核文档中的待审核内容文本；从审核参考信息库中，检索与目标文档内容文本匹配的审核参考信息，得到目标审核参考信息，目标审核参考信息为用于判断目标文档内容文本是否符合要求的标准；调用预置的大语言模型，基于目标文档内容文本以及目标审核参考信息，生成目标文档内容文本的审核建议。本发明可自动生成目标文档内容文本的审核建议，相比于纯人工的审核方式，大大降低了人工参与程度，显著提升了审核效率，另外，由于本发明基于大语言模型对目标文档内容文本进行审核，因此，可获得高质量的审核结果。

公开(公告)号：CN116483980A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310629863.4

申请日：2023-05-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 梅林海 ,  宁宏伟 ,  刘权 ,  王士进 ,  魏思 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/34

Abstract: 本申请公开了一种人机交互方法、装置及系统，本申请在获取到人机交互历史信息及用户的本轮输入信息之后，调用大语言模型生成与本轮用户的交互需求匹配的可执行指令，指令中包含对响应本轮用户的交互需求所依赖的插件资源的调用。对可执行指令进行解析执行，以按照可执行指令的指示调用插件，得到插件的执行结果，调用大语言模型，基于人机交互历史信息、用户的本轮输入信息及插件的执行结果生成回复信息。本申请基于大语言模型和插件资源实现人机交互，可以充分借助大语言模型超强的语义理解及多轮对话能力。通过大语言模型来生成调用插件资源的可执行指令，无需预先定制各类型的业务调用代码，节省了代码开发成本，降低了工作量。

公开(公告)号：CN116070637A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211600981.4

申请日：2022-12-12

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 朱晓雨 ,  梅林海 ,  宋时德

IPC: G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于上下文的语义匹配方法、装置以及设备，语义匹配方法包括：将待匹配句子与其前后文按顺序拼接，形成上下文文本；将第一知识库中的所有第二标签拼接起来作为候选答案；将待匹配句子、上下文文本以及候选答案输入机器阅读理解模型，获得待匹配句子在每个候选答案上的概率分布，并将最大概率对应的候选答案的第一标签作为待匹配句子的语义预测结果。本发明采用多项选择阅读理解方案重构该任务，模型简单，可以明显提升推理效率，并且模型具有可扩展性；同时，知识库中的数据为句子和标签，无需带上下文的数据库，降低了模型构建成本，提高了模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN112800227B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202110124674.2

申请日：2021-01-29

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 屈宏城 ,  梅林海 ,  刘权 ,  陈志刚

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种文本分类模型的训练方法及其设备、存储介质。其中，文本分类模型的训练方法包括：获取正文本样本和与正文本样本对应的至少一个负文本样本，其中，正文本样本与对应的负文本样本属于不同的分类类型；利用正文本样本与至少一个负文本样本之间的第一语义差异，干预文本分类模型对正文本样本进行分类，得到正文本样本的预测类型；基于正文本样本的预测类型和实际类型，调整文本分类模型的网络参数。上述方案，文本分类模型在训练过程中，基于正文本样本和负文本样本之间的语义差异，干预文本分类模型的分类工作，使得训练得到的文本分类模型的分类更加准确。