本发明涉及一种用于网络教学系统的知识自动提取方法，该方法包括获取网络教学过程中的展示页面；提取展示页面中的知识点标识信息和标识信息对应的知识点的表达文字；根据知识点标识信息获取当前知识点所在的学习阶段；查询历史学习情况，确定在当前知识点之前的学习阶段的掌握情况，根据掌握情况推送与当前知识点的表达文字对应的阶梯知识库。通过获取当前知识点所在的学习阶段，并获取任意学生在历史学习阶段的表现及历史学习阶段的掌握情况，根据历史学习阶段的掌握情况对当前的知识点进行阶段知识的推送，以使不同历史学习阶段的学习掌握情况对应不同的知识学习，以使得不同的学生面向不同的知识库进行学习，保证网络教学的针对性更强。
📄 202110764062X
📂 G06F16_2457
👤 深圳鸿杉时代信息科技有限公司
📅 2021-07-06
本发明公布了一种面向中文微博的情感倾向分析方法。包括如下模块：欠采样技术模块，微博文本预处理模块，利用Word2vec扩展微博模块，特征提取模块，情感分析模型训练模块，情感倾向性判别模块。最终利用训练好的AWCRF模型对待预测的微博进行情感倾向判别。本发明的优势是能够有效地解决中文微博数据集在情感倾向分布不平衡时的情感倾向分类问题，实施简单，识别率高，具有很强的实际价值和现实意义。
📄 2016108984328
📂 G06F17_27
👤 广东工业大学
📅 2016-10-14
一种基于互联网服务单词语义权重的文本主题挖掘方法，包括以下步骤：第一步：使用Python中的自然语言工具包，对Mashup服务描述文档进行中的单词进行词性标注；第二步：统计单词词频信息，计算TF‑IDF信息；第三步：提取Mashup服务标签信息，并基于名词集Nset和TF‑IDF值，重新计算Mashup服务描述文档中的每一个单词的语义权重；第四步：通过NMF模型求解Mashup主题特征。本发明在TF‑IDF的基础上，结合服务标签信息和上下文单词信息，重新计算单词的权重，提高关键性单词的权重值，从而有效地对Mashup服务建模，确认服务文档主题。
📄 2021100963432
📂 G06F40_216
👤 浙江工业大学
📅 2021-01-25
本发明公开了一种基于有监督对比学习的开放服务意图检测方法，首先使用BERT进行语义编码得到初始词向量表示，然后利用标签信息通过线性分类层和有监督对比学习表示层同时学习，获得丰富且有区分度的句向量特征表示。表示学习完成后，该模型就变为下一步联合训练的特征提取器。为了获得更多的开放类事件文本帮助训练，使用数据增强方式Mix‑up生成新的开放类样本。最后将获取的样本和合成的样本同时输入到具有两个分支的联合训练模型中进行训练优化。判断意图事件文本属于哪个已知类，如果不属于任何已知意图事件类，就认为它是开放类意图事件。本发明构建的已知意图事件分类和开放类意图检测检测方法具有推理速度快、解释性强、准确率高的特点。
📄 2022107580426
📂 G06F16_353
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-29
本发明提出一种选择题选项生成方法，包括：获取目标对象的做题记录，并从所述做题记录中获取知识集合；根据所述知识集合从题库中获取所述目标对象的待做题目；根据所述待做题目包含的知识点，从所述题库中获取候选选项，并根据所述候选选项生成所述待做题目的备选项；本发明通过学情分析与选项生成相结合，可用于强化对于薄弱知识点的掌握情况，提高学习效率。
📄 2020102906656
📂 G06F16_332
👤 西南大学
📅 2020-04-14
本发明涉及一种基于文档结构与深度学习的金融类公告信息抽取方法，属于信息抽取技术领域。该方法包括：S1：生成文档结构树；S2：抽取节点信息：基于文档结构树设计便捷的查找节点信息的方法，利用规则提取树的节点信息；S3：抽取信息句：对于已抽取到的节点信息，定义句子触发词集，在句子触发词集的基础上，拓展包含触发词集的局部句子结构规则，从而抽取符合规则的信息句；S4：训练词向量：预训练上下文的词向量，并利用CNN训练字符词向量；S5：抽取结构化信息：构建基于Bi‑LSTM‑CRF的深度学习模型，训练该模型进行字段识别。本发明能快速高效且在人工干预较少的情况下准确提取出所需的各类结构化信息。
📄 2018115493141
📂 G06F40_14
👤 蒋书香
📅 2018-12-18
本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种文章题目自动生成方法，解决现有混合式题目生成方法存在着生成的题目可读性较差以及题目不够连贯的问题。本发明包括(1)输入文章；(2)对文章进行预处理；(3)对文章进行数据增强处理；(4)基于抽取式模型生成候选摘要；(5)根据步骤(4)中得到的候选摘要分别基于生成式模型生成候选题目；(5)基于3‑gram语言模型对生成的候选题目进行可读性评估获得连贯性最强的候选题目则为文章生成的题目。
📄 2019107195677
📂 G06F16_34
👤 成都信息工程大学
📅 2019-08-06
本发明涉及一种基于历史新闻报道的事件趋势预测方法，首先确定待预测新事件领域，基于公开数据集或网络采集的数据获取同类事件；在每个同类事件内部，将描述同一具体事件的新闻聚类为一个子事件，根据事件内容的关联性和时间先后顺序，获得每个子事件后续事件分布信息；计算同类事件和待预测新事件的相似度获得相似事件；再在相似事件内部通过计算相似度得到当前子事件和相似事件中的子事件的相似度，根据前述两个相似度和事件分布信息，对当前子事件的发展趋势进行预测，本发明方法避免了人工趋势预测的主观性和随意性，能够全面且量化地给出未来事件发展的各种可能，有利于相关人员进行不确定场景下的分析和预测。
📄 2020116072058
📂 G06Q10_04
👤 成都灵枢易诊健康科技有限公司
📅 2020-12-30
本发明提供一种基于法律咨询的智慧交互方法及系统，涉及法律咨询服务技术领域，所述智慧交互方法，包括：获取咨询问题；对咨询问题进行问题剥离，得到多个单一性问题；对所有单一性问题进行关系分析，构建问题关系集；根据法律咨询语料库，对问题关系集进行过滤，得到法律单一性问题关系集；根据法律单一性问题关系集，查找覆盖法律单一性问题关系集的所有法条咨询结果；根据法条咨询结果对法律单一性问题关系集的覆盖度，对法条咨询结果进行优先级排序，选取最优法条咨询结果。本发明提供得到交互方法及系统，避免了出现法律法条的检索遗漏，保证了法律咨询交互的咨询结果检索准确性和全面性。
📄 2025113181817
📂 G06F16_338
👤 潍坊众索信息技术有限公司
📅 2025-09-16
本发明提供了一种学位论文评价方法、系统、介质及电子设备，属于文本数据处理技术领域，所述方法包括以下过程：获取学位论文评审数据中的各评价指标得分以及专家评语；对专家评语进行分词并去除停用词，进行专家评语的序列化；根据预设模型对序列化的专家评语进行分类；根据分类结果进行专家评语的评价赋分；根据评价赋分与各评价指标得分的加权和，得到最终的学位论文评价结果；本发明通过对专家评语的聚类或分类操作，结合其他各个维度的总体得分，实现了更准确和更全面的论文质量评价。
📄 2021110763574
📂 G06F40_205
👤 山东师范大学
📅 2021-09-14
本发明公开了一种应急语言自动生成方法，属于语音处理技术领域，本发明通过分析应急文本中的词关注度和句重要度，分配每个词的词情绪值，根据每个词的词情绪值，通过幅值调整函数和语速调整函数，对每个词赋予幅值和语速，考虑到听众的舒适度，筛选出幅值异常段和语速异常段，对幅值异常段和语速异常段进行优化处理，使得生成的语音在保持自然度的同时，也具有让听众舒适的感觉。本发明考虑每个词的词情绪值，同时考虑语音舒适性，使得生成的应急语言语音具备强调关键信息的能力，同时使得听众舒适。
📄 2024111477253
📂 G10L13_10
👤 成都职业技术学院
📅 2024-08-21
本申请公开了一种语文阅读理解智能测试和智能辅导系统和方法。其中，该系统是互联网、人工智能等新兴技术在语文阅读理解教学和评价领域的运用，包括基于语文阅读理解能力模型的智能选题子系统，基于人工智能的语文阅读理解自动评价子系统，针对语文阅读理解的个性化、层次化辅导子系统，基于数据挖掘的语文阅读理解教学辅助子系统。该系统能够根据学习者的阅读能力进行智能选题，并能够对语文阅读理解题，包括主观题进行自动评分和评价；而在准确掌握每个学习者阅读理解具体学情的基础上，进一步实施针对性、个别化智能辅导，从而实现语文阅读理解的因材施教。此外，系统也可以通过生成的数据为线下教学提供辅助。
📄 2020100489846
📂 G09B7_04
👤 深圳市芥菜种科技有限公司
📅 2020-01-16
柿子坊 · 知识产权运营
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