公开(公告)号：CN116915917A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310755649.3

申请日：2023-06-21

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 梅林海 ,  胡弘康 ,  顾成敏 ,  刘权 ,  魏思 ,  王士进 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: H04M3/527 ,  H04L51/046 ,  H04L51/02 ,  H04L51/10

Abstract: 本申请公开了一种交互方法、装置、设备及可读存储介质。本方案中，在获取用户的输入信息之后，先基于输入信息以及预设的意图信息确定第一提示信息，第一提示信息用于指示基于输入信息从预设的意图信息中确定用户的意图；然后，基于第一提示信息，得到用户的意图；最后，基于用户的意图，对输入信息进行处理，与用户进行交互。智能客服系统采用本方案，可以先根据用户的输入信息识别用户的意图，根据意图的不同，确定不同的交互方式与用户进行交互，这样的交互方式比较灵活，能够提升智能客服系统与客户的交互效果。

公开(公告)号：CN111460149B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202010230887.9

申请日：2020-03-27

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 代旭东 ,  顾成敏 ,  方昕 ,  刘俊华

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/232 ,  G06F40/253

Abstract: 本申请公开了一种文本分类方法、相关设备及可读存储介质，首先，获取待分类文本，及预置的待测类别对应的类别文本；再确定由每一类别文本和所述待分类文本组成的文本对的文本语义信息；然后，针对每一文本对，基于该文本对的文本语义信息，确定该文本对是否匹配；最后，将匹配的文本对中的类别文本对应的待测类别作为所述待分类文本的类别。基于上述方案，能够将海量的文本划分为不同的类别，得到文本类别的划分结果，基于文本类别的划分结果，可以将不同类别下的文本推荐到相应人员，从而帮助用户在海量文本中选择出有价值的文本。

公开(公告)号：CN114357159A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111509493.8

申请日：2021-12-10

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 赵崇帅 ,  代旭东 ,  顾成敏 ,  周维 ,  李宝善 ,  陈志刚

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请公开了一种事件聚类/脉络构建方法及其相关装置、设备和存储介质，其中，事件聚类方法包括：获取候选文本；基于候选文本中词语的结构特征和语义特征分别抽取候选文本的关键词，形成每个候选文本的关键词子图；基于关键词子图将关键词划分为若干个社区，并根据每个候选文本的关键词分别将候选文本聚类至社区中；在每个社区中，基于关键词子图将描述同一事件的候选文本聚类到同一事件节点中。上述方案，能够提高事件聚类的准确性。

公开(公告)号：CN114254121A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111481742.7

申请日：2021-12-06

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 顾成敏 ,  代旭东 ,  李宝善 ,  陈志刚

IPC: G06F16/36

Abstract: 本申请公开了一种图谱构建方法及其相关设备，该方法包括：在获取到包括至少一组因果事件的待使用文本之后，先从该待使用文本抽取至少一个待使用原因事件；再根据各待使用原因事件和该待使用文本，确定各待使用原因事件对应的结果事件；最后，根据至少一个待使用原因事件和该至少一个待使用原因事件对应的结果事件，确定因果事件图谱，以使该因果事件图谱用于记录该待使用文本中所存在的因果关系，如此能够实现自动构建因果事件图谱的目的，从而能够降低因果事件图谱的构建成本。

公开(公告)号：CN113177415A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110481797.1

申请日：2021-04-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 法羚玲 ,  代旭东 ,  顾成敏 ,  赵远

IPC: G06F40/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待理解的文本；将文本输入至融合多个语义理解子任务的语义理解模型，得到语义理解模型输出的语义理解结果；语义理解模型是基于样本文本及其样本语义理解结果，以及各语义理解子任务分别对应的教师模型，进行多任务联合的蒸馏训练得到的，多个语义理解子任务包括实体识别、问题类型识别和意图识别。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过多任务联合的蒸馏训练得到融合多个语义理解子任务的语义理解模型，在压缩模型规模、降低运算量的同时，提高基于同一模型实现的多任务语义理解效果，从而实现准确、可靠且可广泛应用的语义理解方案。

公开(公告)号：CN111460149A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010230887.9

申请日：2020-03-27

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 代旭东 ,  顾成敏 ,  方昕 ,  刘俊华

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/232 ,  G06F40/253

Abstract: 本申请公开了一种文本分类方法、相关设备及可读存储介质，首先，获取待分类文本，及预置的待测类别对应的类别文本；再确定由每一类别文本和所述待分类文本组成的文本对的文本语义信息；然后，针对每一文本对，基于该文本对的文本语义信息，确定该文本对是否匹配；最后，将匹配的文本对中的类别文本对应的待测类别作为所述待分类文本的类别。基于上述方案，能够将海量的文本划分为不同的类别，得到文本类别的划分结果，基于文本类别的划分结果，可以将不同类别下的文本推荐到相应人员，从而帮助用户在海量文本中选择出有价值的文本。