公开(公告)号：CN115546813A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211228209.4

申请日：2022-10-09

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 杨航远

IPC: G06V30/413 ,  G06V30/41 ,  G06V30/19 ,  G06V30/148 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请公开了一种文档分析方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取目标文档所在的目标图像，并对其进行识别处理，得到目标文档中的目标文本行及目标文本行所在的文本框位置；然后将目标文本行和目标图像输入预先构建的文档分析模型，预测得到目标文本行对应的版面特征；接着，对目标文本中目标文本行对应的版面特征进行分析处理，得到目标文档的分析结果。由于本申请在利用文档分析模型对目标文档进行分析时，通过门控特征融合机制充分融合目标文档中的各模态信息，使得在利用模型进行文档分析时可以有效提高分析精度，从而提高了目标文档的分析效率和准确率。

公开(公告)号：CN117831049A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311871030.5

申请日：2023-12-29

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 杨航远 ,  张建树 ,  刘丹 ,  魏思

IPC: G06V30/41 ,  G06N5/045

Abstract: 本申请实施例公开了一种平面几何证明题解答方法、装置、设备及存储介质，将目标平面几何证明题转换为神经符号表达后，基于神经符号表达进行至少一步处理，得到目标平面几何证明题需要求证的目标；其中，在基于神经符号表达进行至少两步处理的情况下，在进行一步推理后，后续任一步的推理过程仅基于奖励值最大的推理路径上的所有几何条件(包括神经符号表达以及推理路径上产生的推理结果)进行推理，不再遍历所有推理路径上的几何条件，从而降低整个推理过程的数据量，进而提高平面几何证明题的自动解答效率。

公开(公告)号：CN117875368A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311867491.5

申请日：2023-12-28

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 杨航远 ,  张建树 ,  刘丹 ,  魏思

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06F40/289 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本申请提出一种问答处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，该方法包括：获取问题信息；将所述问题信息输入预先训练的问答模型，得到与所述问题信息对应的答案信息；其中，所述问答模型通过词级别强化学习训练得到，所述词级别强化学习训练通过评估所述问答模型输出的答案所包含的分词的价值、至少根据所述问答模型输出的答案所包含的分词的价值，对所述问答模型进行参数更新，所述分词的价值用于表征输出该分词的合理性。上述方案能够提高问答模型输出的答案的合理性，提升问答处理性能。

公开(公告)号：CN115841156A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211434650.8

申请日：2022-11-16

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 杨航远 ,  张建树 ,  魏思 ,  刘丹

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/01 ,  G06V30/41 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06Q50/20

Abstract: 本申请公开了一种平面几何题的解答方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取待解答的目标平面几何题及其所在的目标图像；然后利用预设第一深度学习模型，对其题干文本进行实体关系预测，得到题干文本对应的第一神经符号表征；并利用预设第二深度学习模型，对目标图像进行转换处理，得到其对应的第二神经符号表征；接着将第一神经符号表征和第二神经符号表征输入符号推理系统，利用波束搜索方式进行推理解答，得到解答结果。可见，由于本申请是先利用深度学习模型分别将目标平面几何题的题干文本和其所在的目标图像转换为神经符号表达，再利用波束搜索方式，通过符号推理系统进行推理解答，从而能够提高平面几何题的解答结果的准确率。