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公开(公告)号：CN113642334A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110920122.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种意图识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别文本；对所述待识别文本进行片段划分，得到多个文本片段；对各个文本片段以及各个文本片段组合分别进行意图识别，得到所述待识别文本的意图识别结果；所述文本片段组合是多个连续文本片段的组合。本发明通过对待识别文本进行片段划分，使得每个文本片段仅表达一个意图，随后对各个文本片段以及各个文本片段组合分别进行意图识别，实现对每个可能完整表达一个意图的文本单位进行单独的意图识别，提高了意图识别的准确性和全面性，且克服了关键词模型存在的关键词难以枚举、泛化能力较差的缺陷，提高了文本语义分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113420983A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110700266.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种书写评价方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标对象进行书写的笔迹点数据；根据笔迹点数据对书写文本进行识别，得到书写文本识别结果，其中，书写文本识别结果包括至少一个候选文本单元组，一个候选文本单元组包括多个候选文本单元，一个候选文本单元组为书写文本中一文本单元的候选识别结果；从书写文本识别结果中查找与标准文本中每个词条的每个文本单元匹配的候选文本单元；根据查找结果确定书写文本中内容书写正确的部分。本申请提供的书写评价方法可自动对目标对象书写的内容进行评价，并且不受书写位置和书写方向的影响，用户体验较好。
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公开(公告)号：CN112712075A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011644726.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种算式检测方法、设备和存储装置，该方法包括：检测待测图像中算式的文本区域，并识别文本区域内的字符；利用字符，检验文本区域内是否存在多个算式；基于文本区域内存在多个算式的情况，利用字符，定位文本区域中的算式。上述方案，能够对文本区域中的多个算式进行区分，进而提高算式识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109635718B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201811502085.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种文本区域划分方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待划分文本区域的图像作为目标图像，划分文本区域包括多个标识和多个标识分别对应的文本区域，待划分文本区域中的每行文本对应至少一个标识；对目标图像进行粗分割处理，获得多个文本区域，并为多个文本区域分别分配标识；若多个文本区域中存在目标文本区域，则对目标文本区域进行细分割处理，获得多行文本，并为多行文本分别分配标识，其中，目标文本区域为至少两个标识对应的文本区域粘连在一起而形成的区域。本申请提供的文本区域划分方法能够对待划分文本区域中各个标识对应的文本区域进行精确划分，用户体验较好。
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公开(公告)号：CN107729936B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710947823.9
申请日：2017-10-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种改错题自动评阅方法及装置，属于图像处理领域。该方法包括：获取待阅答题介质上各书写答案对应的单点答题图像；利用预设图像检测方法和/或基于预设识别模型对获取到的各单点答题图像进行图像识别，获得识别结果；根据识别信息获得对应评阅特征，根据所述评阅特征基于预设评阅模型，对各书写答案进行评阅。本具体实施例方法能够克服由于改错题答题模式的复杂导致答题图像识别不准的技术问题，从而具有快速、准确进行改错题评阅的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110929647A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911154899.1
申请日：2019-11-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种文本检测方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标文档；对目标文档进行文本行检测，检测得到的文本行作为候选文本行；根据文本行间的语义关系，从候选文本行中确定出误检文本行；将误检文本行从候选文本行中剔除，剩余的文本行作为目标文档的文本检测结果。本申请提供的文本检测方法具有较高的检测准确率，检测效果较好。
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公开(公告)号：CN109740515A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811639937.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种评阅方法及装置，获取待评阅对象的图像和答案信息，并通过对答案信息和图像中包括的作答信息进行关联处理得到融合特征，再依据融合特征，确定对待评阅对象的评阅结果。可见，无需再对待评阅对象的图像进行作答区域的字符识别，而将作答信息和答案信息关联处理得到的融合特征作为确定评阅结果的依据，所以，能够避免因识别错误而导致的评阅结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN109635798A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811487626.4
申请日：2018-12-06
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
CPC classification number: G06K9/2054 , G06K9/344
Abstract: 本申请提供了一种信息提取方法及装置，依据在待处理图像中查找到的与参照区域相似的区域的位置信息，矫正模板信息，再使用矫正的模板信息从待处理图像中提取信息。因为参照字符为模板图像和待处理图像中的内容，而非为矫正设置的定标点，所以，与常见的定标点相比，参照字符相对均匀且广泛地分布在图像中，因此，以参照字符在待处理图像中的位置为依据更新模板信息，能够避免以定标点为依据带来的非线性误差传播问题，所以具有更高的准确性，从而提高从待处理图像中提取的信息的准确性。
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公开(公告)号：CN109241861A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810921145.3
申请日：2018-08-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种数学公式识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待识别图像；利用预设的公式判别规则和/或预先建立的公式判别模型，判别待识别图像是否为公式图像；若待识别图像为公式图像，利用预先建立的公式识别模型从待识别图像中识别出目标公式。本申请一方面能够判别出待识别图像是否为公式图像，从而能够避免后续对非公式图像进行识别所带来的计算资源浪费，另一方面，在对公式图像进行识别时，可利用公式识别模型直接对待识别图像进行整图识别，从而能够直接获得整幅图像的识别结果，即能够从待识别图像中直接识别出整个公式，识别效率较高，识别效果较好。
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公开(公告)号：CN107944544A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711090247.7
申请日：2017-11-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06N3/02
CPC classification number: G06N3/02
Abstract: 本公开提供一种神经网络的处理方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：获取网络层的输入向量和权重向量集合，所述权重向量集合包括N个原始权重向量，N为所述网络层的输出向量的个数；从所述权重向量集合中选取至少两个第一权重向量，并将所述至少两个第一权重向量替换为预设权重向量，所述至少两个第一权重向量为相似权重向量，且每个第一权重向量与所述输入向量的相关度小于预设相关度；利用所述输入向量以及处理后的权重向量集合，计算得到所述网络层的N个输出向量，所述处理后的权重向量集合包括：所述权重向量集合中未被选取的原始权重向量、以及所述预设权重向量。如此方案，有助于降低神经网络的计算量，提高计算效率。
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