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公开(公告)号：CN109271642B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN201811419916.5
申请日：2018-11-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/048 , G06F16/35
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公开(公告)号：CN112069295A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010989614.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335
Abstract: 本发明实施例提供一种相似题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定与待推荐试题的知识点相似的多个候选试题；分别对所述待推荐试题以及各个候选试题进行句法分析，得到所述待推荐试题以及各个候选试题中与正确答案存在句法关联的关联分词；基于所述待推荐试题的关联分词与各个候选试题的关联分词之间的相似度，确定所述待推荐试题的相似题。本发明实施例提供的相似题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，实现了语法变式题的推荐，优化了相似题推荐的效果。
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公开(公告)号：CN109408638A
公开(公告)日：2019-03-01
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112069295B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010989614.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/335
Abstract: 本发明实施例提供一种相似题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定与待推荐试题的知识点相似的多个候选试题；分别对所述待推荐试题以及各个候选试题进行句法分析，得到所述待推荐试题以及各个候选试题中与正确答案存在句法关联的关联分词；基于所述待推荐试题的关联分词与各个候选试题的关联分词之间的相似度，确定所述待推荐试题的相似题。本发明实施例提供的相似题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，实现了语法变式题的推荐，优化了相似题推荐的效果。
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公开(公告)号：CN113901217A
公开(公告)日：2022-01-07
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：CN117520527B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410023149.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种答疑对话数据生成方法、系统、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取待作答试题，构造与待作答试题和答疑流程相关的提示文本；答疑流程包括至少一轮次的作答阶段和回复阶段，作答阶段分为多个掌握层级，每个掌握层级对应至少一种作答方式；将提示文本输入智能分析模型，得到智能分析模型输出的每个轮次的作答内容和回复内容；其中，当作答阶段未匹配目标掌握层级时，回复内容至少包括引导下一轮次的引导内容，当作答阶段匹配目标掌握层级时，回复内容至少包括涉及的知识点的总结内容，所有轮次的作答内容和回复内容组成答疑对话数据，目标掌握层级为层级最高的掌握层级。上述方案，能够提高答疑对话数据的丰富度和收集效率。
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公开(公告)号：CN117520527A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410023149.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种答疑对话数据生成方法、系统、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取待作答试题，构造与待作答试题和答疑流程相关的提示文本；答疑流程包括至少一轮次的作答阶段和回复阶段，作答阶段分为多个掌握层级，每个掌握层级对应至少一种作答方式；将提示文本输入智能分析模型，得到智能分析模型输出的每个轮次的作答内容和回复内容；其中，当作答阶段未匹配目标掌握层级时，回复内容至少包括引导下一轮次的引导内容，当作答阶段匹配目标掌握层级时，回复内容至少包括涉及的知识点的总结内容，所有轮次的作答内容和回复内容组成答疑对话数据，目标掌握层级为层级最高的掌握层级。上述方案，能够提高答疑对话数据的丰富度和收集效率。
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公开(公告)号：CN115858737A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211714426.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F18/22 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供一种文本推荐方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：将原始文本输入对比学习模型中，得到原始文本的目标特征信息，对比学习模型为基于多批样本文本对初始对比学习模型进行训练得到的，每批样本文本中包括至少一个第一三元组和至少一个第二三元组，第一三元组中包括原始样本文本、原始样本文本的第一正例样本和负例样本，第二三元组中包括原始样本文本、原始样本文本的第二正例样本和负例样本，第一正例样本包括与原始样本文本的相似度大于预设值的文本，第二正例样本包括原始样本文本的部分文本；确定目标特征信息和多个预设文本对应的预设特征信息之间的相似度，以确定目标相似文本。本发明可以提高文本推荐的准确性。
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