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公开(公告)号：CN115935967A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211726737.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种试题资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标试题的试题信息；根据试题信息，对目标试题进行特征编码，得到目标试题的试题特征；根据目标试题的试题特征和试题信息，以及资源库中各候选试题的试题特征和试题信息，从资源库中所有候选试题中确定与目标试题相匹配的推荐试题；根据推荐试题，对目标试题进行试题资源推荐。本发明实现在避免人工参与影响试题推荐可靠性的同时，全自动完成推荐流程，省时省力，有助于提高试题资源推荐的准确率、可靠性、合理性以及推荐效率。
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公开(公告)号：CN113837910B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111146053.0
申请日：2021-09-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
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：确定待推荐的教学资源，以及所述教学资源的各候选试题；基于所述教学资源的资源特征和所述各候选试题的试题特征，从所述各候选试题中确定所述教学资源的推荐试题，所述资源特征和所述试题特征处于同一语义空间。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，无需人工标注教学资源和候选试题的知识相关标签，也无需人工关联教学资源和候选试题之间的映射关系，仅需将教学资源和候选试题特征提取至同一语义空间，即可实现教学资源和候选试题之间的特征匹配，全自动完成推荐流程，省时省力，有助于提高试题推荐的准确率和推荐效率，扩宽试题推荐的应用范围。
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公开(公告)号：CN112784608B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110209294.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06N5/022 , G06F16/9535 , G06Q50/20
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，所述方法包括：基于目标用户的历史答题记录，确定目标用户的认知状态以及目标用户的各候选试题专题；基于目标用户的认知状态，确定目标用户的相似用户，以及认知状态优于目标用户的榜样用户；基于相似用户对各候选试题专题的掌握程度，以及榜样用户对各候选试题专题的掌握程度，从各候选试题专题中确定待推荐专题，并将待推荐专题推送至目标用户。本发明结合相似用户和榜样用户对各候选试题专题的掌握程度进行试题推荐，不仅能够根据目标用户掌握薄弱知识点知识专题推荐试题，而且能够准确选取难度较高的试题资源推荐给目标用户，实现个性化试题推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116050382A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310109747.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种章节检测方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：提取教学数据中的教学文本；基于所述教学文本分别与各候选章节之间的语义相关度，确定所述教学文本分别对应各候选章节的融合特征，并基于所述融合特征，确定与所述教学数据对应的教学章节。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过提取教学数据中的教学文本，基于所述教学文本分别与各候选章节之间的语义相关度，确定所述教学文本分别对应各候选章节的融合特征，并基于所述融合特征，确定与所述教学数据对应的教学章节，实现了去人工化的进行章节检测，提高了章节检测的准确性和统一性。并且，不依赖于人工检测，提升了章节检测的普遍性、实时应用性。
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公开(公告)号：CN114282102A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111571758.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明提供一种推荐模型的构建方法和相似用户推荐方法，所述推荐模型的构建方法，包括：获取样本用户信息，所述样本用户信息包括样本用户的样本属性信息和样本科研信息；基于所述样本属性信息，构建所述样本用户的属性关系特征；基于所述样本科研信息，构建所述样本用户的用户行为关系特征；基于所述属性关系特征和所述用户行为关系特征，生成所述推荐模型。本发明的推荐模型的构建方法，能够提高推荐结果的准确性和精确性，且能够随着用户科研行为的变化而对应变化，具有较高的灵活性和普适性。
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公开(公告)号：CN113837910A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111146053.0
申请日：2021-09-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
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：确定待推荐的教学资源，以及所述教学资源的各候选试题；基于所述教学资源的资源特征和所述各候选试题的试题特征，从所述各候选试题中确定所述教学资源的推荐试题，所述资源特征和所述试题特征处于同一语义空间。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，无需人工标注教学资源和候选试题的知识相关标签，也无需人工关联教学资源和候选试题之间的映射关系，仅需将教学资源和候选试题特征提取至同一语义空间，即可实现教学资源和候选试题之间的特征匹配，全自动完成推荐流程，省时省力，有助于提高试题推荐的准确率和推荐效率，扩宽试题推荐的应用范围。
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公开(公告)号：CN114358017A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111632633.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06Q50/20
Abstract: 本申请提供了一种标签分类方法、装置、设备和存储介质，所述方法通过各门学科数据对应的大量源域无标签样本训练生成用于识别各门学科数据语义信息的预训练的语言模型，减少了人工标注时间，然后将源域训练好的语言模型迁移学习至目标域，即可通过语言模型对目标学科数据的目标域标签样本进行语义提取，无需大量目标学科数据训练标签分类模型，通过提取的目标域标签样本语义信息对模型标签分类模型的分类参数进行训练，对标签分类模型的微调，即可生成对目标学科进行标签分类的目标标签分类模型，不仅提高了标签分类模型的训练效率，而且提高了目标学科的数据分类效率，降低了标签分类成本。
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公开(公告)号：CN112784608A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110209294.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
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，所述方法包括：基于目标用户的历史答题记录，确定目标用户的认知状态以及目标用户的各候选试题专题；基于目标用户的认知状态，确定目标用户的相似用户，以及认知状态优于目标用户的榜样用户；基于相似用户对各候选试题专题的掌握程度，以及榜样用户对各候选试题专题的掌握程度，从各候选试题专题中确定待推荐专题，并将待推荐专题推送至目标用户。本发明结合相似用户和榜样用户对各候选试题专题的掌握程度进行试题推荐，不仅能够根据目标用户掌握薄弱知识点知识专题推荐试题，而且能够准确选取难度较高的试题资源推荐给目标用户，实现个性化试题推荐。
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