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公开(公告)号：CN117435708A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311385924.3
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06V30/10 , G09B7/02
Abstract: 本发明涉及智能教学技术领域，提供一种答题方法、装置、电子设备及存储介质，该答题方法首先获取题目图像，然后识别题目图像中的题目信息，对题目图像中的题目信息进行语义识别和意图识别，得到语义特征和意图特征，并将意图特征与各知识库插件的知识库技能进行匹配，得到匹配结果，基于语义特征和匹配结果，对题目信息进行作答。该答题方法引入各知识库插件，可以利用各知识库插件的专业解答能力，实现准确、高效的题目解答过程，为用户提供更好的学习体验和服务。而且，通过题目信息的意图特征与各知识库插件的知识库技能进行匹配，可以实现对各知识库插件的快速应用，进一步提升题目解答效率。
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公开(公告)号：CN114357985A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111647750.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC: G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本数据生成方法、计算机设备及存储介质，文本数据生成方法包括：获取无语法缺陷的第三文本；将所述第三文本输入生成模型，生成所述第三文本对应的第一生成文本，和用于指示所述第一生成文本存在语法缺陷的目标概率，所述生成模型是基于无语法缺陷的第一文本和有语法缺陷的第二文本训练得到的；根据所述第一生成文本对应的目标概率，确定所述第一生成文本为目标文本。生成模型学习到第二文本对应的语法错误规律，训练后的生成模型能够发挥生成结果多样的优异特性，可以自动构建出大量包含语法缺陷的文本。
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公开(公告)号：CN114357985B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111647750.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本数据生成方法、计算机设备及存储介质，文本数据生成方法包括：获取无语法缺陷的第三文本；将所述第三文本输入生成模型，生成所述第三文本对应的第一生成文本，和用于指示所述第一生成文本存在语法缺陷的目标概率，所述生成模型是基于无语法缺陷的第一文本和有语法缺陷的第二文本训练得到的；根据所述第一生成文本对应的目标概率，确定所述第一生成文本为目标文本。生成模型学习到第二文本对应的语法错误规律，训练后的生成模型能够发挥生成结果多样的优异特性，可以自动构建出大量包含语法缺陷的文本。
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公开(公告)号：CN111914545B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202010833405.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F40/279
Abstract: 本申请提供了一种拟人句识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标句子；基于目标句子和外部知识库，确定目标句子中每个字对应的目标特征向量，其中，外部知识库中包括多个词和多个词分别对应的类别，一个字对应的目标特征向量能够表征该字的上下文信息以及该字的相关外部知识信息，一个字的相关外部知识信息包括外部知识库中包含该字的词所对应的类别的信息；以目标句子中每个字对应的目标特征向量为依据，确定目标句子是否为拟人句。本申请提供的拟人句识别方法可实现拟人句的识别，且能够获得较高的识别准确度。
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公开(公告)号：CN111914545A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010833405.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC: G06F40/279
Abstract: 本申请提供了一种拟人句识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标句子；基于目标句子和外部知识库，确定目标句子中每个字对应的目标特征向量，其中，外部知识库中包括多个词和多个词分别对应的类别，一个字对应的目标特征向量能够表征该字的上下文信息以及该字的相关外部知识信息，一个字的相关外部知识信息包括外部知识库中包含该字的词所对应的类别的信息；以目标句子中每个字对应的目标特征向量为依据，确定目标句子是否为拟人句。本申请提供的拟人句识别方法可实现拟人句的识别，且能够获得较高的识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117435707A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311385908.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G09B17/00
Abstract: 本发明提供一种阅读伴读方法、装置、一体机和存储介质，其中方法包括：获取阅读文本，以及与所述阅读文本相关的题目信息；基于所述阅读文本和所述题目信息，生成伴读文本，所述伴读文本包括用户回复的评价、引导目的以及引导内容；基于所述引导内容和所述用户回复，进行阅读伴读。本发明提供的阅读伴读方法、装置、一体机和存储介质，通过引导内容和用户回复，建立与用户之间交互式的引导启发式的阅读伴读。通过交互过程能够帮助用户验证对于书目重点信息的把握和理解情况，并帮助用户学习阅读方法，从而提高阅读效率和阅读效果。
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公开(公告)号：CN116245087A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211628016.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/226 , G06F40/253 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种句子评分方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待评分的句子；对句子进行语义特征提取得到语义特征，以及进行多个维度的语言学特征提取得到语言学特征，并基于语义特征和语言学特征确定句子的评分结果；其中，多个维度包括语句正确性、词语使用和写作技巧中的至少两种。实现在进行评分时，通过提取句子更多的特征作为评分依据，突出句子在语句正确性等的基础要求、词语使用方式和写作技巧三个维度特征，提高了句子评分的准确性。
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公开(公告)号：CN116187336A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211679309.9
申请日：2022-12-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/268 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种意图脉络分析方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分析的文本，以及文本的摘要信息；对文本进行片段分割得到若干片段，并识别得到若干片段中每一个片段的语义表示；根据摘要信息和每一个片段的语义表示，得到每一个片段在文本中的角色表示；根据每一个片段的语义表示和角色表示，得到片段之间的承接关系，以及得到每一个片段的意图表示；根据若干片段、角色表示、承接关系和意图表示，得到文本的脉络分析结果。提高了对篇章级文章的意图脉络信息的提取和分析的准确性，为文章评价提供更准确的依据。
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公开(公告)号：CN113435179A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110705457.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院
IPC: G06F40/205 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/232 , G06F40/253 , G06F40/289
Abstract: 本申请提供了一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：检测待评阅的目标作文是否为异常作文；若否，则分别从字词级别、句子级别、篇章级别对目标作文进行批改，以得到目标作文分别在字词级别、句子级别、篇章级别上对应的批改结果；从多个评阅维度确定目标作文的评分分档，以得到目标作文在多个评阅维度上的评分分档；根据目标作文在多个评阅维度上的评分分档生成目标作文的评语。本申请提供的作文评阅方法可自动对待评阅作文进行评阅，由于不需要人工参与，因此避免了人工参与所带来的问题，并且，经由本申请提供的作文评阅方法可获得内容丰富的评阅结果，内容丰富的评阅结果能够对写作者起到很好的指导作用，用户体验较好。
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公开(公告)号：CN119990146A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473871.3
申请日：2025-04-16
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种试题辅学讲解方法、装置、相关设备及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域。本申请对于待辅导的目标试题首先获取对目标试题辅学讲解所需的辅学背景信息，示例如目标试题的参考答案、讲解所需的学科知识、讲解步骤规划等。调用辅学大模型的能力，结合辅学背景信息及配置的语义单元块的字段含义，按照语义单元块的形式生成目标试题的辅学讲解内容。语义单元块中包含文字稿字段，文字稿字段为讲解过程要播报的内容。对于辅学讲解内容中的文字稿，通过语音播报形式输出，模拟教师上课过程中的口述内容，带领学生一步一步解答试题，提升对学生的辅导效果。本申请能够更好地引导学生对试题的理解。
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