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公开(公告)号：CN107665704A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610615977.3
申请日：2016-07-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种语音指令检测模型构建方法，该方法包括：确定语音指令检测模型的拓扑结构；收集大量人机交互的语音数据及其对应的识别文本；对所述识别文本中用户提问或回答语句文本进行分词，并以单轮回答或提问为单位，获取分词词串；对所述分词词串中的每个词，依据对话历史信息，依次对各词进行语音指令结束点赋值，并标注业务类别、以及信息槽或状态槽；利用所述识别文本及其赋值信息和标注信息，训练得到语音指令检测模型的参数。本发明还公开了一种语音指令检测方法及系统、以及一种人机交互方法及设备。本发明可以提高语音指令点检测的准确性，进而提高人机交互过程中机器响应的成功率及响应速度。
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公开(公告)号：CN107437415A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710676203.6
申请日：2017-08-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能语音交互方法及系统，该方法包括：接收用户交互语音；对所述交互语音进行语音识别及语义理解，得到识别文本及语义理解结果；确定当前语音段是否为单人语音；如果是，如果是，则根据所述语义理解结果进行响应；否则，根据当前语音段及其对应的语义理解结果确定所述当前语音段中各角色间指令关系，然后根据所述各角色间指令关系进行响应。本发明可以提高多人参与的人机交互环境下响应的正确率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN106709829A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510481726.6
申请日：2015-08-03
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于在线题库的学情诊断方法及系统，该方法包括：基于在线题库，获取历史答题信息；通过建模方式得到基于历史答题信息的学情信息，所述学情信息包括：试题参数及用户参数；在接收到新的答题信息后，基于滑动窗口技术，更新所述试题参数及用户参数；将更新后的试题参数及用户参数作为学情诊断结果输出。利用本发明，可以简单方便地得到精准的学情诊断结果。
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公开(公告)号：CN106296502A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510375371.2
申请日：2015-06-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种教师评价方法及系统，该方法包括：获取针对班级单一科目的多次学生考试试卷信息及学生信息；利用所述试卷信息及学生信息构建预测模型；根据所述预测模型对所述班级每个学生进行得分预测；利用得分预测结果，计算所述班级针对设定评价类型的得分率增值；根据所述得分率增值确定所述科目班级教师的教学能力。利用本发明，可以实现对教师更准确的评价。
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公开(公告)号：CN114333795B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111592910.X
申请日：2021-12-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/18 , G10L15/183 , G10L15/26 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种语音识别方法和装置、计算机可读存储介质，属于语音交互技术领域。所述语音识别方法先根据语音信息获取第一文本，并获取第一语义；其中第一文本包括第一实体文本序列，第一语义包括与第一实体文本序列对应的第一实体语义，且第一实体语义有对应的实体类型标签；再判断第一语义是否符合预设标准；若是，将第一语义作为语音识别结果；否则，将第一文本中的第一实体文本序列替换为对应的发音编码序列，并为发音编码序列添加实体类型标签，以获得纠错文本；根据发音编码序列获得第二实体文本序列，并使实体类型标签与第二实体文本序列相匹配，以获得第二文本；利用第二文本获取语音识别结果。本申请提高语音识别及语义理解的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113947073B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111210946.7
申请日：2021-10-18
Applicant: 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06V10/74 , G06V30/24
Abstract: 本发明提供一种人名纠正方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定待纠错文本中的错误人名，以及错误人名对应的候选人名；将待纠错文本中的错误人名替换为候选人名，得到候选文本；基于候选文本与候选人名间的语义相似度、待纠错文本的人名预测结果与候选人名间的相似度，以及待纠错文本的人名预测位置与候选人名的位置间的一致性，确定待纠错文本的人名纠正结果。本发明提供的人名纠正方法、装置、电子设备和存储介质，能够进一步提高人名纠正结果精度。
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公开(公告)号：CN112132628B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011044166.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 中国科学技术大学 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0251 , G06Q30/0241 , G06F16/9535 , G06F40/35
Abstract: 本申请提供了一种用户意图预测方法、信息推荐方法及相关设备，其中，用户意图预测方法可以包括：获取目标用户的第一输入数据和第二输入数据，其中，第二输入数据为在第一输入数据之前输入的数据；基于第一输入数据，预测目标用户意图的目标；获取目标用户意图的目标所对应的需求标签集，其中，需求标签集中的每个标签为目标用户对其意图的目标的一种可能需求；基于第一输入数据、第二输入数据和需求标签集，预测目标用户对其意图的目标的需求，将预测出的目标和对该目标的需求作为目标用户的具体意图。本申请提供的用户意图预测方法可基于用户的输入数据预测出用户的具体意图。
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公开(公告)号：CN112800775B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110117912.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 中国科学技术大学 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本申请公开了一种语义理解方法、装置、设备及存储介质，本申请对于待理解文本，在其所属场景下的各类型实体词中获取与待理解文本相匹配的实体词，以及获取待理解文本所属语种的语种特征，基于待理解文本与匹配实体词确定融合文本，基于融合文本及语种特征，确定待理解文本的语义理解结果。本申请能够针对不同语种、不同场景下的待理解文本进行语义的理解，并且过程中考虑待理解文本所属语种，能够区分不同语种特性，保障对各种不同语种的待理解文本的语义理解效果。同时，通过引入待理解文本所属语种及场景下的匹配实体词，使得本申请的语义理解方案能够适用于对不同语种、不同场景下待理解文本的语义理解，提升待理解文本的语义理解准确度。
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公开(公告)号：CN111046674B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN201911330205.5
申请日：2019-12-20
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211
Abstract: 本发明实施例提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待理解文本；将所述待理解文本输入至语义理解模型中，得到所述语义理解模型输出的语义理解结果；其中，所述语义理解模型是基于样本文本、所述样本文本对应的样本语义理解结果以及语义描述文本训练得到的；所述语义理解模型用于基于对所述语义描述文本进行特征提取得到的表示特征，对所述待理解文本进行语义理解。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过语义描述文本进行语义理解，能够充分利用语义描述文本中携带的与语义理解相关的丰富信息，从而提高针对于多样化的语言表达形式下的语义理解的准确性。
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公开(公告)号：CN113705240B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110888038.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 科大讯飞(北京)有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于多语种分支模型的文本处理方法及相关装置，所述多语种分支模型包括嵌入层、多分支处理网络、第一混合器、共享网络和输出层，所述文本处理方法包括：基于所述嵌入层，获得待处理的文本对应的初始语义表示；基于所述多分支处理网络、所述第一混合器以及所述共享网络，对所述初始语义表示进行处理以获得综合语义表示；基于所述输出层，对所述综合语义表示进行变换以获得输出结果。通过上述方式，本申请能够在具备多语种处理能力的基础上，提高处理结果的精确度。
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