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公开(公告)号：CN118796078A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410812038.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F3/04842 , G06F16/332 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种讲题交互方法及相关装置、学习机和存储介质，其中，讲题交互方法包括：响应于在交互界面上检测到圈画指令，获取圈画指令在交互界面上对应的圈画区域，并接收对圈画区域输入的第一提问；其中，第一提问通过文字输入、语音输入、手写输入中任一者输入；输出至少基于圈画区域和第一提问所生成的第一回答。上述方案，能够在尽可能提升讲题交互便利性的场景下，提升教学的效果。
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公开(公告)号：CN108241625B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201611205391.6
申请日：2016-12-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种预测学生成绩变化趋势的方法及系统，该方法包括：预先构建学生成绩变化趋势预测模型，所述模型包括；基于一次历史数据的预测模型，以及基于多次历史数据的预测模型；获取用于预测学生成绩变化趋势的历史数据；基于所述历史数据及预先构建的学生成绩变化趋势预测模型，预测学生成绩变化趋势，得到预测结果。利用本发明，即使在历史数据量相对较少的情况下，也能得到准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN107665473B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201610600597.2
申请日：2016-07-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q50/20
Abstract: 本申请提出一种学习路径规划方法和装置，该学习路径规划方法包括：收集学生对每个知识点的做题记录；根据所述做题记录，构建学生学习的知识图谱；根据所述知识图谱，获取每个学生对每个知识点的应该掌握程度和实际掌握程度；根据所述应该掌握程度和所述实际掌握程度，规划每个学生对应的以知识点为基本单元的个性化学习路径。该方法能够以知识点为粒度，对学习路径进行规划，从而保证了学生从易到难的学习顺序，更有效的提升学生的学习能力。进一步的，还可以满足学生的个性化需求。
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公开(公告)号：CN107301163B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201610237536.4
申请日：2016-04-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种包含公式的文本语义解析方法及装置，该方法包括：预先构建用于描述数学实体之间关系的语义解析模型；接收包含数学公式的待解析文本数据；构建待解析文本数据的数学实体对；提取各数学实体对的语义解析特征；利用所述语义解析特征及所述语义解析模型对待解析文本数据进行语义解析，得到解析结果。利用本发明，可以对包含公式的文本解析得到准确的语义解析结果。
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公开(公告)号：CN107506359B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201610425977.7
申请日：2016-06-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种试题高阶属性挖掘方法及系统，该方法包括：获取试题的低阶属性及学生历史答题信息，所述低阶属性包括试题的知识点或技能；对不同低阶属性进行组合，形成预估高阶属性；基于所述低阶属性及学生历史答题信息，确定学生能力；根据所述学生能力和学生历史答题信息，确定各预估高阶属性上的学生能力在每个试题中的权重；统计权重大于设定阈值的学生能力对应的各预估高阶属性的个数；如果所述个数大于设定值，则将对应的预估高阶属性作为试题的高阶属性。利用本发明，可以高效、准确地确定试题的高阶属性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104360994A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410735412.X
申请日：2014-12-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种自然语言理解方法及系统，该方法包括：预先构建排序模型；对待解析的自然语言信息进行语义解析，得到多个语义解析结果；提取所述语义解析结果的相关度特征；将所述相关度特征输入所述排序模型，得到所述排序模型输出的各语义解析结果的排序得分；根据排序得分选取其中的一个或多个语义解析结果作为自然语言理解的结果。利用本发明，可以有效提高自然语言理解的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN114444493B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111575590.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/205 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开披露了一种试题处理方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，涉及自然语言处理技术领域。该试题处理方法包括：确定目标理科类试题的原始试题文本；利用锚点预测模型，基于目标理科类试题的原始试题文本，确定目标理科类试题对应的锚点数据，其中，锚点数据为与目标理科类试题的考察内容关联的数据，锚点预测模型是基于M个理科类试题样本各自的解析试题文本和锚点标签数据训练得到的，M为正整数。本公开提供的试题处理方法，能够利用锚点预测模型精准地预测目标理科类试题对应的锚点数据，进而能够提升用户的学习效果和体验好感度。也就是说，与现有技术相比，本公开能够适用于理科类试题场景，且预测精准度更高。
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公开(公告)号：CN114254127B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202111582714.4
申请日：2021-12-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335
Abstract: 本发明提供一种学生能力画像方法、学习资源推荐方法及装置，通过目标学科知识图谱的引入，可以使得编码得到的目标知识点表征向量可以表征待作答题目的知识点信息以及知识关系结构信息，在能力预测时考虑了各知识点之间的关系，可以大大提高预测结果的准确性。而且，通过目标知识点表征向量与学生对应于目标学科的历史答题信息相结合的方式，对学生的知识能力进行预测，可以引入学生的记忆规则，进一步提高了预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113837910B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111146053.0
申请日：2021-09-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种试题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待推荐的教学资源，以及所述教学资源的各候选试题；基于所述教学资源的资源特征和所述各候选试题的试题特征，从所述各候选试题中确定所述教学资源的推荐试题，所述资源特征和所述试题特征处于同一语义空间。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，无需人工标注教学资源和候选试题的知识相关标签，也无需人工关联教学资源和候选试题之间的映射关系，仅需将教学资源和候选试题特征提取至同一语义空间，即可实现教学资源和候选试题之间的特征匹配，全自动完成推荐流程，省时省力，有助于提高试题推荐的准确率和推荐效率，扩宽试题推荐的应用范围。
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公开(公告)号：CN107967254A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711048333.1
申请日：2017-10-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/2705 , G06F17/2775 , G06Q10/04 , G06Q50/205
Abstract: 本公开提供一种知识点预测方法及装置、存储介质、电子设备。该方法利用预先构建的知识点预测模型确定待预测试题qt含有的知识点，包括：提取待预测试题qt的深层语义信息QDqt、以及知识点集合中每个知识点kj的教研经验的深层语义信息JDkj，所述知识点的教研经验为该知识点在试题中的描述，1≤j≤m，m为所述知识点集合包括的知识点的数目；通过注意力机制获得QDqt与JDkj之间的相似度Wqtkj，并基于JDkj与Wqtkj得到教研经验对所述待预测试题qt的重要程度Cqt；利用所述QDqt与所述Cqt预测所述待预测试题qt含有的知识点。如此方案，有助于提高知识点预测的准确率。
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