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公开(公告)号：CN119493859A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411542056.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/334 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种物理计算题批改方法、装置、相关设备及计算机程序产品，本申请获取题目、标准答案和作答文本；分别抽取标准答案和作答文本中的公式以及公式对应的答案，并确定公式的类型，类型至少包括纯符号公式、纯数值公式；基于题目，分别对标准答案和作答文本中包含的，纯数值公式类型的公式进行物理量的还原，以还原成符号公式；基于题目，标准答案和作答文本各自包含的符号公式及其对应的答案，确定作答文本的批改结果。本申请提供的方法更加适用于物理计算题批改任务，得到的批改结果也更加准确。
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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：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：CN114268661B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111399582.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: H04L67/51 , H04L41/082 , G06F9/48 , G06F9/445
Abstract: 本申请公开了一种业务方案部署方法、装置及设备，该方法包括：首先获取待部署的业务方案对应的目标业务请求，然后通过自动重新启动程序启动多进程处理服务，利用更新进程和操作类进程，分别处理该业务请求中的目标更新请求和目标操作类请求；接着通过预设的通信协议服务，根据目标更新请求的处理结果，调用更新类功能实现处理进程进行更新；并根据目标操作类请求的处理结果，调用操作类功能实现处理进程进行响应，以便通过操作类功能实现处理进程调用目标操作类请求所需的业务处理模型；进而再利用业务处理模型，将目标业务请求对应的业务方案部署到对应的服务器中。从而实现了业务方案从研发到部署的整个过程在性能上达到高并发和内存利用率高。
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公开(公告)号：CN119849503A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411951368.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种评阅模型训练方法、评阅方法和装置，其中方法包括：根据第一样本数据集中的第一样本数据，对大型语言模型进行无监督训练，得到第一语言模型；根据第二样本数据集中的第二样本数据和各第二样本数据对应的评分标签和评语标签，对第一语言模型进行有监督训练，得到第二语言模型；根据第三样本数据集中的第三样本数据和各第三样本数据对应的评分标签，对第二语言模型进行强化学习训练，得到评阅模型；第一样本数据集中的样本数据数量和第三样本数据集中的样本数据数量均大于第二样本数据集中的样本数据数量。本发明实现通过少量评语标签即可有效训练出具备较高评阅质量的评阅模型，有效降低了标注成本，同时提高了评阅的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445390A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410560725.X
申请日：2024-05-08
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种题目作答评价生成方法、模型训练方法、装置及相关设备，在得到题目作答评价生成模型针对输入的训练样本数据所生成的作答评价后，获取修改后用户作答，该修改后用户作答为以用户角度，参考生成的作答评价及题目信息，对原始用户作答进行修改后的作答信息。确定原始用户作答和修改后用户作答各自的得分，计算修改前后的分差，该分差可以衡量作答评价对用户进行作答内容修正的指导效果，基于分差确定总奖励得分，按照总奖励得分对模型进行强化学习训练。该总奖励得分与用户的偏好对齐，采用本申请训练的题目作答评价生成模型所生成的作答评价，更加贴近用户的偏好，能够更好的指导用户进行作答内容的修正。
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公开(公告)号：CN117828022A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311872608.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F18/23
Abstract: 本申请公开了一种错因解析数据增强方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先将目标无标注数据文本结合第一prompt，判断目标作答文本是否作答正确；若是，则利用作答错误的已标注数据文本结合第二prompt，对目标无标注数据文本进行改写，并利用K个属于不同错误类型的作答错误的已标注数据文本，对改写后的目标无标注数据文本进行错因解析，得到第一错因解析结果；再将其与改写后的目标无标注数据文本构成增强后的第一错因解析数据；若否，则利用K个属于不同错误类型的作答错误的已标注数据文本，结合第三prompt，对目标无标注数据文本进行错因解析，得到第二错因解析结果；并将其与目标无标注数据文本构成增强后的第二错因解析数据，提高了增强准确率。
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公开(公告)号：CN117807984A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311868689.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种错因解析生成方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取目标作答文本；并确定其对应的目标问题题目文本和标准作答文本；然后基于预先构建的目标问题题目文本的题目信息和解题思路集合，对目标作答文本进行作答分析，生成目标作答文本对应的目标作答信息；其中，解题思路集合是基于目标问题题目文本和标准作答文本预先迭代生成的；接着将目标作答信息、标准作答信息和所述题目信息，结合第一prompt，输入至预设的大语言模型，得到模型输出的针对目标作答文本的错因解析结果；其中，标准作答信息是基于题目信息和标准作答文本预先分析生成的。从而能够提高错因解析结果的生成效率和准确率，进而提高了用户的交互体验。
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公开(公告)号：CN117390167A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311596549.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/126 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种试卷答案的评估方法、装置、存储介质、电子设备及计算机程序产品，该方法包括：获取试卷中主观题对应的待评估答案文本、标准答案文本和题干文本，该标准答案文本包括至少一个标准答案文本行；根据已训练的答案重组模型和该标准答案文本，对该待评估答案文本进行重组，得到至少一个重组文本行；根据已训练的答案匹配模型、该题干文本和该标准答案文本，确定每个重组文本行对应的至少一个关联文本行；根据已训练的错误分类模型、该重组文本行和相应关联文本行，对该待评估答案文本进行评估，从而能实现试卷主观题的自动化评估，无需人工手动批改试卷，有效提高了试卷批改效率。
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公开(公告)号：CN117037553A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311020834.4
申请日：2023-08-14
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种辅助学习方法、装置、设备及存储介质，获得目标题目，以及目标题目对应的作答内容；基于目标题目对应的标准解答信息对作答内容进行批改处理，得到处理结果；如果处理结果中包括表征作答内容存在错误的第一信息，处理结果中还包括第二信息，第二信息用于引导用户改正作答内容存在的错误；输出处理结果。本申请在获得用户针对目标题目的作答内容后，对作答内容进行批改处理时，不仅确定作答内容是否存在错误，还在作答内容存在错误时给出用于引导用户对作答内容存在的错误进行改正的第二信息，帮助用户有针对性的对作答内容存在的错误进行修改，提高对用户学习的辅助性，进而提高了辅助学习的智能性。
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