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

Inventor： 李睿琪 ,  沙晶 ,  王士进

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。

公开(公告)号：CN119961422A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510447052.1

申请日：2025-04-10

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李睿琪 ,  丁克玉 ,  蔡明琦 ,  潘青华

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/334 ,  G06F16/338

Abstract: 本申请公开了一种领域问答大模型训练及问答方法、相关设备及程序产品，涉及自然语言处理技术领域。本申请引入了裁判模型，能够对输入的答案进行偏好打分，评估答案的质量。基于领域知识库提取领域问答数据，在对初始大模型进行迭代训练时由裁判大模型对初始大模型生成的领域问题对应的第一答案，和领域问答数据中的第二答案分别打分，基于打分结果选取满足偏好要求的答案与领域问题组成目标训练数据，利用目标训练数据对初始大模型进行训练，得到最终的领域问答大模型，其采用了高质量的领域问答训练数据进行训练。本申请不需要人工对提取的领域问答数据进行校对即可得到高质量的目标训练数据，节省了人工成本，提高了训练效率。

公开(公告)号：CN115984053A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211712736.2

申请日：2022-12-29

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李睿琪 ,  沙晶 ,  王士进

IPC: G06Q50/20 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供一种试题推荐方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：构建知识体系，基于知识体系下各知识点的知识点信息，以及各知识点关联试题的试题信息，对各知识点进行聚合，得到多个知识点簇；基于历史作答信息以及任一试题的试题信息，进行得分预测，得到该试题的预测得分，基于该试题对应知识点簇下多个试题的预测得分，确定该试题对应知识点簇的掌握度；基于各试题的预测得分以及各试题对应知识点簇的掌握度，进行试题推荐，克服了传统方案中薄弱点诊断的有效性待定，推荐试题的知识覆盖面不足，学习效率低下的缺陷，实现了薄弱知识点的全面诊断，以及关联知识点的全方位掌握，提升了知识点簇的学习效率，拓宽了所学知识点的覆盖面。

公开(公告)号：CN108491463A

公开(公告)日：2018-09-04

申请号：CN201810180201.2

申请日：2018-03-05

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 吕昕 ,  谭昶 ,  刘杰 ,  陈韬 ,  王庆庆 ,  李睿琪

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明实施例提供一种标签确定方法及装置，属于计算机应用技术领域。该方法包括：获取目标影音资源的评论文本，并对评论文本进行分词，得到分词结果；对分词结果中的分词进行整合，得到多个候选标签，对多个候选标签所组成的候选标签集合进行筛选，得到目标影音资源的标签。由于是基于用户对影音资源的评论文本确定标签，从而标签更能够反应影音资源的特点，便于用户获取更多的与影音资源内容的相关信息。另外，由于可根据评论文本自动确定标签，不需要人工标注，从而能够节省人力，且效率更高。