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公开(公告)号：CN114254208A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111577767.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F40/194 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种薄弱知识点的识别方法、学习路径的规划方法与装置，其中识别方法包括：基于目标用户的历史答题记录中各试题的试题表示，以及所述目标用户在所述各试题对应的历史得分情况，确定目标用户的用户画像；基于所述目标用户的用户画像，确定所述目标用户的相似用户；基于所述相似用户在各知识点对应的答题得分情况，确定所述目标用户的薄弱知识点。本发明提供的识别方法、规划方法与装置，避免了增加用户答题工作量的问题，同时也规避了用户在作答测评题时的偶然性，实现了用户薄弱知识点的准确识别，有助于用户进行针对性地学习，另外，还能有助于后续针对薄弱知识点进行个性化的学习资源推荐，提高学习资源推荐的可解释性和可接受性。
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公开(公告)号：CN111126610A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911274674.X
申请日：2019-12-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/00 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明实施例提供一种题目分析方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：将待分析题目文本输入至知识推理模型中，得到所述知识推理模型输出的所述待分析题目文本的知识推理路径；其中，所述知识推理模型是基于样本题目文本及其样本知识推理路径训练得到的，所述知识推理路径表征从待分析题目的条件到结论的推理路径；基于所述待分析题目文本的知识推理路径，进行题目分析。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过知识推理模型获取待分析题目文本的知识推理路径，便于后续在题目分析时能够充分理解题目，从而提高题目分析的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN108172050A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711435229.8
申请日：2017-12-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G09B7/00
CPC classification number: G09B7/00
Abstract: 本发明公开了一种数学主观题解答结果批改方法及系统，该方法包括：在获取待批改解答结果的答题结构之后，将待批改解答结果的答题结构与生成的参考答案的答题结构进行匹配，其中，生成的参考答案不同于现有的标准答案，该参考答案是利用待批改解答结果的步骤间推导关系在预先构建的知识库中进行匹配，而生成的与待批改解答结果最相似的正确答案，也就是说，会根据不同的待批改解答结果生成不同的参考答案，且能保证该参考答案的正确性，这样就可以将待批改解答结果的答题结构与生成的参考答案的答题结构进行匹配得到待批改解答结果的批改结果。利用本发明可以效有提升开放性题型的批改结果的准确度。
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公开(公告)号：CN106897384A
公开(公告)日：2017-06-27
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：CN119961395A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411969785.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F40/35 , G06N5/022
Abstract: 本申请公开了一种对话生成方法及相关装置、设备和存储介质，其中，对话生成方法包括：基于目标对象的当前数据，生成交互判断结果；基于与交互判断结果匹配的目标数据，生成第一提示指令；输入第一提示指令至大语言模型，以获取大语言模型的输出语句作为回应当前轮次对话的交互语句。上述方案，能够在尽可能提升对话生成效率的情况下，提升交互语句生成的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119740207A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411941415.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种批改模型训练方法、题目批改方法、装置、设备及介质，其中训练方法包括：基于样本题目文本、样本答案文本和样本作答文本，生成样本输入文本；基于所述样本题目的总分和所述样本作答对应的真实得分，确定真实得分率；将所述样本输入文本输入至初始模型，得到所述初始模型输出的预测结果；基于所述预测结果中的预测得分率和置信度以及所述真实得分率，对所述初始模型进行参数迭代，得到批改模型。本发明通过预测得分率来评分，可以灵活地适应不同总分的题目，无需重新训练模型或调整分类标准，提高了模型训练效率，通过引入置信度和精度预测，能够在保持高效率的同时，提高批改得分的精确度。
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公开(公告)号：CN119739911A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411949128.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06N5/022 , G06N20/00 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及数据挖掘领域，提供一种学习路径推荐方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：确定目标知识概念的前驱知识概念，并对所述前驱知识概念进行层级划分，得到各候选知识概念；循环执行以下步骤直至当前时刻知识状态指示已掌握所述目标知识概念：基于当前时刻知识状态，从所述各候选知识概念中确定当前时刻概念组合，基于所述当前时刻概念组合进行习题推荐，得到当前时刻推荐习题，基于所述推荐习题的作答情况更新所述当前时刻知识状态；基于各个时刻的推荐习题，进行学习路径推荐。本发明提供的学习路径推荐方法、装置、电子设备和存储介质，可以更好得减轻学习者的练习负担，并促进对相互关联的知识概念的更深入理解。
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公开(公告)号：CN119513288A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411661151.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/334 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06N5/02
Abstract: 本申请公开了一种学情评语生成方法、装置、相关设备及计算机程序产品，方法包括：获取学情评语生成指令；从学情评语生成指令中提取设定类别的实体，设定类别至少包括学生身份；从配置的知识库中检索与实体匹配的知识信息，知识信息包括检索出的目标学情信息以及目标外部知识文档片段，其中知识库包括各学生的学情信息，以及外部知识文档；从目标外部知识文档片段中确定与目标学情信息相关的外部知识文档片段；将目标学情信息及与目标学情信息相关的外部知识文档片段作为背景知识，并将背景知识和学情评语生成指令注入到提示指令中，将所述提示指令送入大模型，得到大模型生成的学情评语。本申请方案提升了评语的生成质量。
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公开(公告)号：CN119416858A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510032098.7
申请日：2025-01-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种步骤批改大模型训练方法、作业批改方法、装置及系统，本申请获取第一训练数据，第一训练数据至少包括题目作答数据、标注的用户作答的整题评分标签，以采用领域训练数据训练后的大模型作为初始的步骤批改大模型，针对第一训练数据中的用户作答，逐个步骤采样步骤批改大模型的输出，并至少基于采样结果和用户作答的整题评分标签，估计每个步骤批改结果准确的概率标签，如此可以无需大批量人工标注步骤级批改结果，降低了标注数据的获取成本。在此基础上可以对步骤批改大模型进行训练，得到训练后的步骤批改大模型。本申请允许在训练数据不均衡的情况下高效利用所有训练数据进行模型训练，达到兼顾步骤批改能力和评分能力的效果。
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公开(公告)号：CN119228194A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411243764.3
申请日：2024-09-05
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种学情分析方法及相关装置、设备和存储介质，其中，学情分析方法包括：获取受试对象的评测结果和目标题目的难度分；其中，评测结果至少包括表征受试对象学习水平的等级分；基于评测结果和难度分，生成受试对象的学情分析结果。上述方案，能够提高对受试对象进行学情分析的准确度。
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