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公开(公告)号：CN119742030A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411955110.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种心理咨询模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，其中方法包括：获取目标心理场景类别对应的多个样本来访者各自的样本心理咨询信息；确定样本来访者的年龄和目标心理场景类别对应的样本心理引导策略；将样本心理咨询信息和样本心理引导策略输入大语言模型中，得到不同咨询阶段的样本咨询方案；基于各样本来访者的样本咨询方案，对初始心理咨询模型进行训练，得到心理咨询模型。本发明基于各样本来访者的不同咨询阶段的样本咨询方案训练得到心理咨询模型，因此可以基于该心理咨询模型生成不同咨询阶段的咨询方案，从而可以提高基于不同咨询阶段的咨询方案得到的心理咨询对话的风格多样性。
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公开(公告)号：CN119493859A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411542056.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/334 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种物理计算题批改方法、装置、相关设备及计算机程序产品，本申请获取题目、标准答案和作答文本；分别抽取标准答案和作答文本中的公式以及公式对应的答案，并确定公式的类型，类型至少包括纯符号公式、纯数值公式；基于题目，分别对标准答案和作答文本中包含的，纯数值公式类型的公式进行物理量的还原，以还原成符号公式；基于题目，标准答案和作答文本各自包含的符号公式及其对应的答案，确定作答文本的批改结果。本申请提供的方法更加适用于物理计算题批改任务，得到的批改结果也更加准确。
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公开(公告)号：CN118551120B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411026470.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06Q50/20
Abstract: 本申请提供了一种试题推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，该方法包括：基于目标用户的对话内容确定目标用户的用户意图；基于用户意图在目标用户的当前画像信息中，确定第一画像局部特征和第二画像局部特征；其中，第一画像局部特征的试题召回数量大于第二画像局部特征的试题召回数量；基于第一画像局部特征和用户意图，与预设试题数据库中各个试题的试题特征进行匹配，在预设试题数据库中召回对应的推荐试题；基于第二画像局部特征和用户意图，对推荐试题进行排序，确定推荐试题的推荐顺序。根据本申请的技术方案，能够根据推荐试题的推荐顺序有效提升试题推荐的准确性。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686052B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011582885.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G09B19/00
Abstract: 本申请公开了一种试题推荐及相关模型的训练方法、电子设备、存储装置，其中，试题推荐模型的训练方法包括：获取属于用户的第一样本试题对；获取用户的初始用户表示，并获取第一样本试题对的初始试题对表示；将初始用户表示和初始试题对表示输入试题推荐模型，得到用户的最终用户表示和第一样本试题对的最终试题对表示；其中，最终用户表示包含：用户本身的语义信息以及用户的第一样本试题对的语义信息；利用最终用户表示和最终试题对表示，预测得到用户与各组第一样本试题对中样本选题的样本适配程度；基于样本适配程度，调整试题推荐模型的网络参数。上述方案，能够提高试题推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN116385223A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310245691.0
申请日：2023-03-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q50/20 , G09B7/04 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种作答模拟和试题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待模拟学生的历史作答数据；基于生成器，生成与所述历史作答数据对应的推荐试题；基于判别器，评估所述推荐试题对应的作答能力，并确定所述作答能力下所述推荐试题的预测得分；所述生成器和所述判别器是基于样本学生的样本作答数据，进行对抗训练得到的。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，保证了通过生成器生成的推荐试题的真实性，以及通过判别器确定的推荐试题的预测得分的准确性，结合了生成器和判别器的学生模拟器，进而可以应用此学生模拟器，实现覆盖面广、灵活多样、且仅需要少量真实样本数据，省时省力的教育领域的个性化推荐。
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公开(公告)号：CN116090885A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211736173.0
申请日：2022-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种可解释用户知识点掌握度评估方法、装置和电子设备。该方法包括：获取用户的历史试题作答信息，并根据所述历史试题作答信息，确定所述用户的试题作答特征信息；根据所述历史试题作答信息中各试题与各知识点的对应关系，确定各所述知识点对应的知识点特征信息；基于所述知识点特征信息和所述试题作答特征信息，确定所述用户针对各所述知识点的掌握度预测值；根据预设解释逻辑，为各所述掌握度预测值添加可解释性标签，所述可解释性型签用于对所述掌握度预测值的性能进行解释。该方法为用户的掌握度预测值添加了可解释性标签，使得用户能够针对各知识点，了解智慧教育系统作出决策的理由以及决策的准确性。
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公开(公告)号：CN116012866A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310075938.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V30/19 , G06V30/146
Abstract: 本发明提供一种重题检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待检测题；从多个候选题中确定所述待检测题的相似题；基于第一相似度、所述待检测题的题目特征和所述相似题的题目特征，确定所述待检测题与所述相似题是否为重题；所述第一相似度为所述待检测题的第一文本图像特征和所述相似题的第二文本图像特征之间的相似度，所述第一文本图像特征为基于所述待检测题的文本和所述待检测题对应的图像确定的，所述第二文本图像特征为基于所述相似题的文本和所述相似题对应的图像确定的。本发明提供的重题检测方法、装置、电子设备及存储介质可以提高重题检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115983119A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211712690.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06Q50/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种学生能力画像方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，其中，学生能力画像方法包括：对学生的历史答题过程进行建模，获得学生的第一历史状态表示；基于学生的历史答题记录，获取学生的第二历史状态表示；融合学生的第一历史状态表示和第二历史状态表示，得到融合后的历史状态表示；对融合后的历史状态表示进行多维能力映射，得到学生的能力表示；基于学生的能力表示和知识点表示，获得学生的画像表示。本发明能够更准确的拟合学生能力，预测学生表现，为因材施教的自适应学习、个性化学习提供基础，大大提高学生学习效率。
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