[发明专利]用于输出信息的方法和装置在审

专利信息
申请号: 201710291127.7 申请日: 2017-04-28
公开(公告)号: CN107133303A 公开(公告)日: 2017-09-05
发明(设计)人: 胡建华 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q50/20
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204 代理人: 王达佐,马晓亚
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用于 输出 信息 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,具体涉及人工智能技术领域,尤其涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

目前教育资源稀缺,家长普遍进入焦虑状态,总是为孩子的学习担忧。同时时代在进步,以前那种灌输式教育的题海战术已经不能适应现代的教育需求。家长们更希望孩子能够培养自学的能力,主动的学习知识,培养自己的兴趣爱好。这就需要家长为孩子提供独特的辅导。但是并非所有的家长都能辅导孩子,请一个优秀的家教也不常见。社会教育成本一直在上升,老师或家长难以对学生进行全方位深入细致的指导,这导致部分学生没有养成良好的学习习惯,不能很好的学习和成长。而且学生学习也缺乏持久的记录,难以长久的坚持。

现有技术中虽然也有一些用于辅助学习的学习机,但该学习机一般都是通用型的学习工具,需要依靠学生自己主动学习,而不能针对每个学生的特点制定学习计划并且没有对学生的学习情况进行全面评价。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的用于输出信息的方法和装置,来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面,本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法,该方法包括:响应于接收到用户的学习请求,输出预设的第一问题;接收用户输入的针对第一问题的第一回答信息,并从第一回答信息中提取关键词;获取与关键词相关联的文本信息集合,并将关键词和文本信息集合输入预先生成的深度学习网络模型生成第二问题和针对第二问题的第二答案,其中,深度学习网络模型用于表征文本信息、关键词、问题和答案之间的关系;输出第二问题,并接收用户输入的针对第二问题的第二回答信息;确定第二回答信息与第二答案的匹配度,并输出匹配度。

在一些实施例中,该方法还包括构建深度学习网络模型的步骤,包括:获取文本信息以及针对文本信息的问题和答案;采用词频-逆文档频率的方法提取文本信息中的关键词;将文本信息和关键词作为输入样本,并将问题和答案作为输出样本训练深度学习网络模型。

在一些实施例中,第一回答信息包括语音信息;以及从第一回答信息中提取关键词,包括:将语音信息转换成文本再从文本中提取关键词。

在一些实施例中,匹配度包括以下至少一项:第二回答信息的语法与第二答案的语法的匹配度,第二回答信息中的关键词与第二答案中的关键词的匹配度,第二回答信息的长度与第二答案的长度的匹配度。

在一些实施例中,该方法还包括:若第二回答信息的语法与第二答案的语法的匹配度小于预定的匹配度阈值,则输出与语法相关的建议信息;和/或若第二回答信息中的关键词与第二答案中的关键词的匹配度小于预定的匹配度阈值,则输出与复习相关的建议信息;和/或若第二回答信息的长度与第二答案的长度的匹配度小于预定的匹配度阈值,则输出与第二答案的细节相关的建议信息。

在一些实施例中,该方法还包括:获取预定时间内用户的第二回答信息与所对应的第二答案的匹配度集合,并根据匹配度集合确定匹配度的平均值;根据平均值输出预设的评价信息。

在一些实施例中,文本信息包括曲谱,第二问题包括曲名和/或曲谱,并且第二答案包括曲名对应的乐曲;以及接收用户输入的针对第二问题的第二回答信息,包括:接收用户演奏的与曲名对应的音乐。

在一些实施例中,确定第二回答信息与第二答案的匹配度,包括:确定乐曲的节奏与音乐的节奏的匹配度;和/或确定乐曲的音高与音乐的音高的匹配度。

第二方面,本申请实施例提供了一种用于输出信息的装置,该装置包括:第一输入输出单元,用于响应于接收到用户的学习请求,输出预设的第一问题;提取单元,用于接收用户输入的针对第一问题的第一回答信息,并从第一回答信息中提取关键词;生成单元,用于获取与关键词相关联的文本信息集合,并将关键词和文本信息集合输入预先生成的深度学习网络模型生成第二问题和针对第二问题的第二答案,其中,深度学习网络模型用于表征文本信息、关键词、问题和答案之间的关系;第二输入输出单元,用于输出第二问题,并接收用户输入的针对第二问题的第二回答信息;确定单元,用于确定第二回答信息与第二答案的匹配度,并输出匹配度。

在一些实施例中,该装置还包括构建单元,用于:获取文本信息以及针对文本信息的问题和答案;采用词频-逆文档频率的装置提取文本信息中的关键词;将文本信息和关键词作为输入样本,并将问题和答案作为输出样本训练深度学习网络模型。

在一些实施例中,该第一回答信息包括语音信息;以及提取单元进一步用于:将语音信息转换成文本再从文本中提取关键词。

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