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公开(公告)号：CN110083682B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910318268.2
申请日：2019-04-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法，对所述问题和问题对应的文本分别进行分词处理和向量化处理得到特征向量，选择双向长短时记忆网络对特征向量编码上下文语义信息，使用注意力机制进行问题和文本之间的建模，可以有效地捕捉问题和文本之间的信息交互；通过多轮计算文章关于问题的注意力，并融合上下文语义信息，再使用BLSTM编码上下文语义信息，反复多次得到第n文本语义向量，利用Self‑Attention机制得到问题的一个向量表示，通过计算问题语义向量和自身的相似度，即文章中的每个词在问题空间中的一种表示，可以有效地提高预测答案的准确度，将BLSTM和Attention进行有效的结合，能够提升问题与文本抽取所返回的答案相匹配的精准性。
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公开(公告)号：CN113095361A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110249307.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818263B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110089688.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/954 , G06F16/951 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法，通过节点分类依次布局方法布局，生成含有课程数据沙盘场景的知识森林导航学习系统，突破了二维可视化技术在森林规模、布局和交互上存在的局限，采用知识主题分面树结合沙盘场景知识簇间场景构成多维度展示，实现多主题之间的认知关系以及主题之间的关联，易于交互；根据需要自适应地生成样式各异的分面树，使得生成的树简洁美观，极大地节省了存储空间，本发明实现了智能场景判别和课程判别方法，采用簇结构，在进入一个簇后，展示出这个簇内的所有知识主题以及知识主题间的认知关系，沙盘中知识主题数量大大减少，用户可能看到布局更加合理、清晰、易于交互的课程沙盘。
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公开(公告)号：CN113095361B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110249307.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的可对比学习对象生成方法及系统，通过解析半结构化数据获得两个学习对象间的关系和学习对象的初始属性集合，将初始属性集合中所有属性的概率值进行迭代传播，利用学习对象所对应的属性词进行相关性操作得到两个属性词的注意力权重，解决远程监督带来的噪声问题，用图神经网络来捕获学习对象属性间关联的整体和局部结构，基于图匹配网络进行学习对象的结构间对齐，将学习对象的属性重要性计算转化为在属性关联上的中心度计算问题，采用属性节点中心度来实现可对比学习对象识别方法，实现非结构化的文本进行知识点和属性抽取，提高非结构化的文本学习对象的快速识别，为学习者提供一种可对比的学习对象生成结果。
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公开(公告)号：CN112818263A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110089688.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/954 , G06F16/951 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实技术知识森林导航学习系统实现方法，通过节点分类依次布局方法布局，生成含有课程数据沙盘场景的知识森林导航学习系统，突破了二维可视化技术在森林规模、布局和交互上存在的局限，采用知识主题分面树结合沙盘场景知识簇间场景构成多维度展示，实现多主题之间的认知关系以及主题之间的关联，易于交互；根据需要自适应地生成样式各异的分面树，使得生成的树简洁美观，极大地节省了存储空间，本发明实现了智能场景判别和课程判别方法，采用簇结构，在进入一个簇后，展示出这个簇内的所有知识主题以及知识主题间的认知关系，沙盘中知识主题数量大大减少，用户可能看到布局更加合理、清晰、易于交互的课程沙盘。
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公开(公告)号：CN110083682A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910318268.2
申请日：2019-04-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于多轮注意力机制的机器阅读理解答案获取方法，对所述问题和问题对应的文本分别进行分词处理和向量化处理得到特征向量，选择双向长短时记忆网络对特征向量编码上下文语义信息，使用注意力机制进行问题和文本之间的建模，可以有效地捕捉问题和文本之间的信息交互；通过多轮计算文章关于问题的注意力，并融合上下文语义信息，再使用BLSTM编码上下文语义信息，反复多次得到第n文本语义向量，利用Self-Attention机制得到问题的一个向量表示，通过计算问题语义向量和自身的相似度，即文章中的每个词在问题空间中的一种表示，可以有效地提高预测答案的准确度，将BLSTM和Attention进行有效的结合，能够提升问题与文本抽取所返回的答案相匹配的精准性。
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公开(公告)号：CN305595640S
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201930318670.1
申请日：2019-06-19
Applicant: 塔普翊海(上海)智能科技有限公司 , 西安交通大学 , 刘均
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：用于平板电脑的图形用户界面。
2.本外观设计产品的用途：用于运行程序及显示。
3.本外观设计产品的设计要点：在于屏幕中的图形用户界面的内容、布局及交互方式。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.无设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。
6.图形用户界面的用途：主视图所示界面为用户进入此产品的主界面；登录后进入界面变化状态图1；扫描课本后进入界面变化状态图2，界面变化状态图2为知识森林级，显示书籍封面出现在扫描框后会出现的知识森林模型，表示该课程下的所有知识主题，此视图扫描的书籍是《数据结构》，不同颜色的树模型以及沙盘上不同颜色的区块表示课程下不同的知识簇，在沙盘左下角有不同知识簇的颜色图例，知识主题间的认知关系在沙盘上显示为蓝色的线连接；点击某个知识主题的树模型后进入界面变化状态图3，显示点击的知识主题树是树（数据结构），与点击的该主题树相连的认知关系即蓝色的线上会有白色的线段循环移动表明认知关系方向；将设备下端向前倾斜45度，进入界面变化状态图4；连续点击两次界面变化状态图2中同一个知识主题的树模型后进入界面变化状态图5，该界面为知识簇级，显示点击的知识主题所在的知识簇，此视图显示点击的知识主题树是树（数据结构）；点击界面变化状态图5中某个知识主题的树模型后的界面进入界面变化状态图6，显示点击的知识主题树是树（数据结构），与点击的树模型相连的认知关系即蓝色的线上会有白色的线段循环移动表明认知关系方向；将设备下端向前倾斜45度，进入界面变化状态图7；连续点击两次界面变化状态图5中同一个知识主题的树模型后的界面，进入界面变化状态图8，该视图为知识主题分面树级，显示点击知识主题的分面树模型，此主视图显示点击的知识主题树是树（数据结构），分面树模型的一级分枝表示知识主题的一级分面，并在分枝旁显示对应的分面名，如：实现、操作，树模型的二级分枝表示知识主题的二级分面，并在分枝旁显示对应的分面名，如：删除、插入，小球表示相连接分面下的知识碎片；点击界面变化状态图8屏幕并拖动后进入界面变化状态图9；点击界面变化状态图8其中一个小球进入界面变化状态图10，显示相应知识碎片名；点击界面变化状态图10中知识碎片名后进入界面变化状态图11，此视图为知识碎片级，点击知识碎片后显示具体的知识碎片内容。
学习者可以通过扫描相关书籍的相关页面来获得相关学科的知识森林图像，可以对森林进行放大、缩小，可以选择具体的代表某个知识主题的一棵树，进而选择代表某个知识分面的一个树枝及代表某个知识碎片的一片树叶，进而对相关的知识碎片进行学习。
本产品用于运行程序及显示，界面可以用于人机交互和实现基于知识森林的浏览学习。
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