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公开(公告)号：CN119228194A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411243764.3
申请日：2024-09-05
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种学情分析方法及相关装置、设备和存储介质，其中，学情分析方法包括：获取受试对象的评测结果和目标题目的难度分；其中，评测结果至少包括表征受试对象学习水平的等级分；基于评测结果和难度分，生成受试对象的学情分析结果。上述方案，能够提高对受试对象进行学情分析的准确度。
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公开(公告)号：CN117807994A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311868808.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种试题知识标签预测方法、存储介质以及电子设备，预测方法包括：获取待预测试题文本；确定待预测试题文本的关键词向量，并利用预先训练好的Bert模型生成待预测试题文本的试题抽象语义表征；对待预测试题文本的关键词向量和试题抽象语义表征进行融合，得到试题融合表征向量；根据试题融合表征向量，得到待预测试题文本的知识点类别。该方法通过融合关键词向量和试题抽象语义表征得到试题融合表征向量，进而得到待预测试题文本的知识点类别，强化了关键语义的重要性，可提高预测试题知识标签的准确性。
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公开(公告)号：CN110765241B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201911061783.3
申请日：2019-11-01
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明实施例提供一种推荐题的超纲检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定原题文本，原题文本对应的推荐题文本，以及待检测教材版本；将原题文本、推荐题文本以及待检测教材版本输入至超纲检测模型，得到超纲检测模型输出的超纲检测结果；其中，超纲检测模型用于基于注意力机制分析原题文本和推荐题文本分别与待检测教材版本下各章节的相关性，并基于相关性确定超纲检测结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，解决了推题引擎的超纲问题，且超纲检测无需人工标注，简便高效，成本低廉，准确度高。
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公开(公告)号：CN114358570A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111650091.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Inventor： 丁亮
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/289
Abstract: 本申请公开了一种学生能力诊断方法及相关设备、存储介质，其中，学生能力诊断方法包括：计算设备输入试题作答结果；所述计算设备对所述试题作答结果进行步骤拆解，得到若干个作答步骤；所述计算设备利用网络模型分析所述作答步骤，确定正确/错误类型标签；所述计算设备基于所述正确/错误类型标签，形成能力诊断结果。上述方案，能够智能化诊断学生能力。
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公开(公告)号：CN119621974B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510171697.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N5/04 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了一种试题标签预测方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取待预测的目标试题文本；然后利用目标试题文本结合第一prompt，输入至标签预测模型，并在模型解码推理过程中，利用评分模型对解码推理步骤进行优化，预测得到目标试题文本的标签预测效果。由于本申请是先基于过程化推理模式，利用样本试题文本及其对应的标签标注结果，对初始大语言模型进行训练得到了训练后的大语言模型，再基于过程化偏好学习的方式进行模型微调生成了标签预测模型，有效提升了标签预测模型的预测精度和效率，还根据样本评分数据利用损失函数训练生成了评分模型，对标签预测模型的解码推理步骤进行逐步优化，从而提高了目标试题文本的标签预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577193A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411634834.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9035
Abstract: 本申请公开了一种图扁平化方法、基于图数据的问答方法、装置、相关设备及计算机程序产品，本申请对于原始图，如果其中包含环路，则将其处理成有向无环图，进而从中识别出所有的端点，对于两两端点，在原始图中搜索两两端点之间的路径信息，可以将每条路径信息作为扁平化后的图信息。相比于现有技术将原始图的邻接列表作为扁平化的图信息，本申请方案能够从原始图中抽取到两两端点之间的路径，相比于邻接列表该路径信息具有更长的节点以及各节点之间的顺序信息，能够更好的表示原始图数据。尤其是对于具有复杂拓扑结构和长距离依赖关系的图数据，通过路径信息可以更好的表现原始图数据，当应用于下游任务时，可以提升下游任务的效果。
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公开(公告)号：CN114493944B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210051135.5
申请日：2022-01-17
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q50/20
Abstract: 本申请实施例提供一种学习路径的确定方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括：将获取的目标用户的第一学情数据输入薄弱点诊断模型中，得到目标用户的薄弱知识点；对目标用户的薄弱知识点进行排序，得到目标用户的薄弱知识点排序；根据薄弱知识点排序，确定目标用户对薄弱知识点的学习路径。即本申请，通过薄弱点诊断模型对目标用户的第一学情数据进行处理，可以实现对目标用户的薄弱知识点的准确诊断，并对诊断后的薄弱知识点进行排序，识别优先解决的薄弱知识点和延后解决的薄弱知识点，进而为目标用户适配高效的学习路径，提高目标用户的学习效率。
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公开(公告)号：CN117787478A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311718437.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/20 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种学生能力预测、试题推荐方法、装置、设备和介质，所述学生能力预测方法包括：接收用户端发送的学生上一阶段的能力得分以及学生作答测试题目的实际得分；基于等级分模型，应用学生上一阶段的能力得分，以及测试题目的难度得分，确定学生作答测试题目的预测得分；基于等级分调整模型，应用学生作答测试题目的实际得分，以及预测得分，对上一阶段的能力得分进行调整，预测学生当前阶段的能力得分；将学生当前阶段的能力得分发送至所述用户端，以使用户端基于学生当前阶段的能力得分更新学生上一阶段的能力得分。本发明能够使得当前阶段的能力得分与学生的实际学习能力水平相匹配，即当前阶段的能力得分准确度较高。
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公开(公告)号：CN117438047A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311385432.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G16H20/70 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F40/35 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种心理咨询模型训练和心理咨询处理方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取心理咨询产生的多轮对话；以心理意图识别任务、成因推理任务和情感识别任务中的至少一种作为训练任务，应用多轮对话进行模型训练，得到心理咨询模型；心理意图识别任务用于预测人员的心理意图，成因推理任务用于预测影响人员心情的原因，情感识别任务用于预测人员的情感类别。本发明提供的方法、装置及电子设备，可以实现高可信度下的用户心理意图识别、情绪识别以及事件成因推理，发掘用户真实问题，从而达到用户自由闲聊和友好交互的目的，实现高质量的心理干预效果。
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公开(公告)号：CN110765241A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911061783.3
申请日：2019-11-01
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明实施例提供一种推荐题的超纲检测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定原题文本，原题文本对应的推荐题文本，以及待检测教材版本；将原题文本、推荐题文本以及待检测教材版本输入至超纲检测模型，得到超纲检测模型输出的超纲检测结果；其中，超纲检测模型用于基于注意力机制分析原题文本和推荐题文本分别与待检测教材版本下各章节的相关性，并基于相关性确定超纲检测结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，解决了推题引擎的超纲问题，且超纲检测无需人工标注，简便高效，成本低廉，准确度高。
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