-
公开(公告)号：CN119179767B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411678322.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/3332
Abstract: 本申请涉及一种对话意图识别方法、复合型对话系统和存储介质，通过响应于用户输入的对话内容，基于向量数据库检索目标意图示例；采用LLM基于目标意图示例进行意图预测，得到意图标签；将意图标签映射到预定义域中的意图，确定相匹配的目标意图；其中，预定义域包含多个业务场景的意图；基于目标意图引导至相应的对话场景节点；根据对话场景节点执行预设任务，并输出预设任务的执行结果；提升了对话意图识别效率和精准度。
-
公开(公告)号：CN117195867A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311038404.5
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种试卷自动生成方法、系统、电子设备、介质，所述方法包括：获取教学大纲，从教学大纲中抽取知识种类；获取题型种类，并构建题型种类与知识种类的映射关系；根据教材版本、教学进度、题型种类、各个题型种类对应的难度以及题型种类与知识种类的映射关系得到各个题型对应的知识点范围；根据知识点范围、题目生成策略、组卷策略生成目标试卷。
-
公开(公告)号：CN119357335A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411910214.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/34 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型驱动的学术论文检索方法、设备、介质，包括：根据输入的检索请求，通过若干学术论文数据库检索得到初步学术论文检索结果；对初步学术论文检索结果进行合并，并按相关性、热度、时间进行加权排序处理；将排序后的初步学术论文检索结果输入至预先训练好的第一大语言模型中，得到学术论文的文章摘要以及相似学术论文对比分析结果；其中，第一大语言模型的训练过程包括：构建包括摘要生成、问答、关键词提取、逻辑推理、信息抽取和文献综述生成在内的多样化任务样本，构建总损失函数以此训练第一大语言模型；所述总损失函数为摘要生成、问答、关键词提取、逻辑推理、信息抽取、文献综述损失函数的加权和。
-
公开(公告)号：CN118568244B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411051949.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种基于智能问答的业务执行方法、装置以及电子设备，具体包括：预先根据目标用户对应的历史问答记录数据，确定出目标用户对应的历史问答主题信息。对历史问答主题信息和目标用户对应的用户属性信息进行关联处理，确定出目标用户对应的用户特征数据。在获取到目标用户输入的目标问题时，基于预先确定的用户特征数据对目标用户输入的目标问题进行个性化回答，根据回答结果执行业务。通过此方法可以将用户的个性化特征融入到问答回复中，使得用户获取到既可以满足自身个性化需求，且又可以解决实际问题的高实用性答复。提高了目标问题解决效率的同时，满足个性化需求的智能回答过程也能一定程度上优化了目标用户的使用体验。
-
公开(公告)号：CN118799908A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411290372.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V30/416 , G06V30/26
Abstract: 本发明公开了一种文献目录自动识别方法及装置，该方法包括：获取待处理文献；将所述待处理文献转换为若干张图像；基于版面分析模型对所述图像进行版面分析得到图像中各文字区域的类别和包围框坐标；所述类别至少包括章节标题和普通文本；将所述图像及图像中各文字区域的包围框坐标输入文字识别模型，得到包围框内的文字；仅保留类别为章节标题和普通文本的内容；基于大语言模型对保留的章节标题及章节标题对应的普通文本进行置信度分析，筛选出置信度大于预设阈值的章节标题，生成目录。本发明可以提高文献目录识别的准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116932488B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311192754.7
申请日：2023-09-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/16 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的课件生成方法、装置、系统和存储介质，所述方法包括：响应用户端发起的课件创建请求，选择对应的知识图谱；基于知识图谱，得到课时与知识点的第一映射关系，并将第一映射关系发送至用户端；接收用户端发送的第二映射关系，利用知识图谱，获取第二映射关系中的课时、知识点与课件资源的第三映射关系，并将第三映射关系发送至用户端，第二映射关系由用户端对第一映射关系编辑后得到；接收用户端发送的第四映射关系生成课件，第四映射关系由用户端对第三映射关系筛选后得到。采用本方法能够实现课件的自动化生成，解决现有技术中生成课件耗时长、知识点导向性差且课件资源不匹配的问题，提高课件知识点覆盖的全面性。
-
公开(公告)号：CN116483357A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310385957.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于ROS的机器人在线仿真实训平台的构建方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：在服务层，构建机器人在线仿真实训平台的服务模块；服务模块包括Web应用服务、实训文档服务、Unity‑ROS服务、Unity‑Web服务以及Web‑ROS服务；在内容层，根据机器人实训课程设计，添加对应的机器人功能内容、Unity仿真内容以及课程实训文档内容；在应用层，构建Web前端应用程序，以生成机器人在线仿真实训平台的平台页面以及交互页面。实现了通过Web浏览器的一站式的仿真实训，以及多机器人的仿真实训。
-
公开(公告)号：CN119621889A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411667925.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种基于大模型的垂类知识问答方法及装置，应用于信息技术领域，该方法包括：接收用户输入的提问文本；基于预先构建的大模型对提问文本进行语义识别，得到识别结果；在确定识别结果中包含预设关键字的情况下，调用与预设关键字相匹配的目标插件工具对提问文本进行任务处理，输出处理结果；在确定识别结果中不包含预设关键字的情况下，检测用户输入提问文本时对专业问答选项的操作结果，并基于操作结果确定当前问答类型，将识别结果输入至与当前问答类型相匹配的目标资源库中进行匹配，输出目标资源。通过本申请，解决了现有技术中垂类知识问答存在着不智能、不准确的技术问题。
-
公开(公告)号：CN116797052A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311078064.9
申请日：2023-08-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/20 , G09B19/00
Abstract: 本申请涉及一种基于编程学习的资源推荐方法、装置、系统和存储介质，其中，该基于编程学习的资源推荐方法包括：获取学习者的编程练习结果，根据所述编程练习结果确定所述学习者对各个编程知识点的掌握程度；根据各个所述编程知识点对所述学习者的编程能力的贡献度，确定各个所述编程知识点的考评权重；根据所述学习者对各个编程知识点的掌握程度和各个所述编程知识点的考评权重，生成所述学习者的编程能力画像；根据所述学习者的编程能力画像，向所述学习者推荐编程学习资源。通过本申请，提供了一种针对编程学习的个性化资源推荐方法，解决了相关技术中缺乏针对编程学习的有效的资源推荐方法的问题。
-
公开(公告)号：CN118799908B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411290372.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V30/416 , G06V30/26
Abstract: 本发明公开了一种文献目录自动识别方法及装置，该方法包括：获取待处理文献；将所述待处理文献转换为若干张图像；基于版面分析模型对所述图像进行版面分析得到图像中各文字区域的类别和包围框坐标；所述类别至少包括章节标题和普通文本；将所述图像及图像中各文字区域的包围框坐标输入文字识别模型，得到包围框内的文字；仅保留类别为章节标题和普通文本的内容；基于大语言模型对保留的章节标题及章节标题对应的普通文本进行置信度分析，筛选出置信度大于预设阈值的章节标题，生成目录。本发明可以提高文献目录识别的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.021 seconds)
