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公开(公告)号：CN116166787A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211730691.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06Q50/20
Abstract: 本公开提供了一种组卷方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标试卷的考核对象信息以及与目标试卷类型相同的参考试卷信息；基于参考试卷信息，构建多张候选试卷；根据考核对象信息，分别计算多张候选试卷的适应度，适应度用于示出候选试卷与考核对象信息的匹配程度；根据多张候选试卷的适应度，从多张候选试卷中确定至少一张目标试卷。本公开实施例能够通过构建多张候选试卷，计算候选试卷的适应度，并根据适应度调整候选试卷内容，最终得到适合于考核对象的目标试卷。
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公开(公告)号：CN116010569A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211698537.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G09B5/14
Abstract: 本发明涉及在线教育技术领域，提供一种在线答疑方法、系统、电子设备及存储介质，首先获取交互数据，并识别交互数据对应的交互意图；然后在交互意图属于答疑类意图的情况下，从交互数据中抽取待答疑试题，从试题库中确定待答疑试题的相关试题，并基于相关试题，对交互数据进行响应。该方法结合交互数据确定的交互意图，从交互数据中抽取待答疑试题，进而基于试题库中待答疑试题的相关试题，对交互数据进行响应，可以根据提问者的不同需求进行专题解决，缩短提问者的无效等待时间以及答疑者的工作时长，可以降低答疑成本以及对答疑者的自身要求，进一步提升答疑者的工作效率，提升提问者的体验感。
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公开(公告)号：CN115984053A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211712736.2
申请日：2022-12-29
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：构建知识体系，基于知识体系下各知识点的知识点信息，以及各知识点关联试题的试题信息，对各知识点进行聚合，得到多个知识点簇；基于历史作答信息以及任一试题的试题信息，进行得分预测，得到该试题的预测得分，基于该试题对应知识点簇下多个试题的预测得分，确定该试题对应知识点簇的掌握度；基于各试题的预测得分以及各试题对应知识点簇的掌握度，进行试题推荐，克服了传统方案中薄弱点诊断的有效性待定，推荐试题的知识覆盖面不足，学习效率低下的缺陷，实现了薄弱知识点的全面诊断，以及关联知识点的全方位掌握，提升了知识点簇的学习效率，拓宽了所学知识点的覆盖面。
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公开(公告)号：CN115982351A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211589007.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/23
Abstract: 本申请公开了一种试题评阅方法及相关装置、电子设备、存储介质，其中，试题评阅方法包括：获取待评阅试题和待评阅试题的作答文本，并获取第一评阅模型；其中，第一评阅模型基于样本试题文本及其样本作答文本训练得到，且样本试题文本标注有样本作答文本的样本评价结果；响应于待评阅试题不同于任一样本试题文本，筛选与待评阅试题相似的样本试题文本，作为第一试题文本，并基于第一试题文本及其样本作答文本调整第一评阅模型的网络参数，得到第二评阅模型；基于第二评阅模型处理待评阅试题及其作答文本，得到作答文本的作答评价结果。上述方案，能够在降低标注成本的前提下，提升试题评阅的准确性。
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公开(公告)号：CN112732868B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011613150.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种解答题的答案分析方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取解答题的实际答案和标准答案；利用结论分析模型基于标准答案判断实际答案是否错误；若错误，则分别利用错因分析模型获取实际答案和标准答案的向量表示；基于实际答案和标准答案的向量表示，分析实际答案的错因。通过上述方式，能够分析解答题的实际答案的错因。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114254615A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111528644.4
申请日：2021-12-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F16/35 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供一种组卷方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定候选试题，以及与待考核对象属于相同对象类型的目标对象；基于所述目标对象对应所述候选试题的应用信息，以及所述候选试题的试题信息，对所述候选试题进行推荐排序，得到所述候选试题的推荐权重；以试卷中包含试题的推荐权重之和最高为目标，基于所述候选试题的推荐权重进行组卷，得到所述试卷。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够应用到同类用户的应用信息，从而能够最大程度挖掘待考核对象的组卷偏好；基于候选试题的推荐权重进行组卷，能够提高搜索最优试题组合的效率，缩短组卷时间，提高组卷所得的试卷质量，保证试卷对于待考核对象的针对性。
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公开(公告)号：CN112732868A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011613150.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种解答题的答案分析方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取解答题的实际答案和标准答案；利用结论分析模型基于标准答案判断实际答案是否错误；若错误，则分别利用错因分析模型获取实际答案和标准答案的向量表示；基于实际答案和标准答案的向量表示，分析实际答案的错因。通过上述方式，能够分析解答题的实际答案的错因。
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公开(公告)号：CN106897384B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710050484.4
申请日：2017-01-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种要点题自动评价方法及装置，其中方法包括：获取待评价的答题数据；将所述答题数据向量化；对向量化后的所述答题数据进行聚类，将聚类结果作为初步答题要点；根据所述初步答题要点把所述答题数据分割为一个个分析单元，其中每个所述分析单元最多只涉及单个所述初步答题要点；对分割为一个个分析单元的所述答题数据重新进行聚类，将新的聚类结果作为精确答题要点；将所述精确答题要点输入预先构建的评价模型，以得到所述答题数据的评价结果。本发明实施例中提出了一种基于语义的要点题自动评价方法，无需人工根据经验去扩展答案，克服了现有技术中所存在的主观性、准确性方面的不足。
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公开(公告)号：CN120011612A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510487348.6
申请日：2025-04-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/9032 , G06F16/9535 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种智能化伴学方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取目标用户的第一学习信息和第二学习信息，然后利用目标用户的的第一学习信息，结合第一prompt，输入至LLM，得到模型输出的目标用户的用户画像；接着利用目标用户的用户画像、目标用户的第二学习信息以及智能体信息，结合第二prompt，输入至LLM，得到模型输出的针对目标用户的学习策略；再根据学习策略，通过LLM对智能体进行协同调用，实现对目标用户的智能化伴学。从而有效提升了整个伴学过程的及时性和准确性，进而有效提高了对于目标用户的伴学效果，也提升了目标用户的学习体验。
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公开(公告)号：CN119886357A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510054909.3
申请日：2025-01-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种题目解答方法及相关装置，涉及大语言模型技术领域，本申请提供的，预先训练得到的具备发现待解答的题目与相似题之间的关联，并利用相似题进行解答的能力的大语言模型作为答题模型，在获取待解答的题目之后，先确定题目对应的相似题，以及每个相似题的解析，针对每个相似题，调用训练好的答题模型基于相似题以及相似题的解析对待解答的题目进行解答，得到答题模型输出的答案；最后基于答题模型输出的各个答案，确定题目的最终答案。该方案使模型可以参考相似题的作答过程来给出答案，或从相似题的作答思路中得到“启发”而解决直接答题时无法作答的困难问题，从而提高模型生成答案的多样性，并提升题目解答的准确性。
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