[发明专利]一种习题整理方法、装置、电子设备以及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210376018.6 申请日: 2022-04-11
公开(公告)号: CN114647682A 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 刘煊 申请(专利权)人: 北京高途云集教育科技有限公司
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/23;G06F16/22;G06V30/40;G06F40/166
代理公司: 北京中知恒瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 11889 代理人: 陈晓川
地址: 100094 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 习题 整理 方法 装置 电子设备 以及 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种习题整理方法,其特征在于,包括:

获取包含待识别习题的目标图像,并对所述目标图像进行解析,得到解析结果;所述解析结果用于表征所述待识别习题中包含的文本和/或图像;

根据所述解析结果在数据库中查找所述待识别习题的标准解析信息;

将所述解析结果和所述标准解析信息进行拼接,得到待录入习题;

确定所述待录入习题的习题分类属性,并根据所述习题分类属性对包含至少一个已录入习题的线上习题库进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述习题分类属性对包含至少一个已录入习题的线上习题库进行更新,包括:

获取所述线上习题库中所包含的每个习题文件所对应的文件属性标签;所述文件属性标签用于指示对应习题文件中所存储习题的分类属性;

在所述文件属性标签中确定包含所述习题分类属性的一个或多个目标文件属性标签,并确定所述一个或多个目标文件属性标签所对应的目标习题文件;

将所述待录入习题存储到每个所述目标习题文件中。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述解析结果在数据库中查找所述待识别习题的标准解析信息,包括:

确定用于表征所述待识别习题的属性信息的至少一个搜索关键词;

根据所述至少一个搜索关键词在所述数据库中搜索相匹配的至少一个目标标准习题;

根据所述解析结果计算所述待识别习题和每个所述目标标准习题之间的相似度;

将至少一个相似度中最大相似度所对应的目标标准习题的解析信息,确定为所述待识别习题的标准解析信息。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述解析结果计算所述待识别习题和每个所述目标标准习题之间的相似度,包括:

确定所述目标标准习题所对应的标准文本和标准图像;

计算所述解析结果中的文本和所述标准文本之间的相似度,得到第一相似度值;并计算所述解析结果中的图像和所述标准图像之间的相似度,得到第二相似度值;

对所述第一相似度值和所述第二相似度值进行加权求和,得到所述待识别习题和每个所述目标标准习题之间的相似度。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

在得到所述待录入习题之后,将所述待录入习题返回至用户端,以在用户端的显示界面上展示所述待录入习题。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述解析结果和所述标准解析信息进行拼接,得到待录入习题,包括:

确定所述标准解析信息所属的目标标准习题;

获取所述目标标准习题所对应的链接信息,其中,所述链接信息用于链接以下至少之一:所述目标标准习题所对应的知识点的讲解视频,和/或,所述标准解析信息的讲解视频;

将所述链接信息添加到所述待录入习题的指定位置,得到所述待录入习题。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像进行解析,得到解析结果,包括:

对所述目标图像进行切割,得到第一图像区域和第二图像区域,其中,所述第一图像区域中包含所述待识别习题的非文字部分,所述第二图像区域中包含所述待识别习题的文字部分;

对所述第二图像区域进行文字识别,得到所述待识别习题的文本;

基于所述待识别习题的文本和所述第一图像区域内的图像确定所述解析结果。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在得到待录入习题之后,所述方法还包括:

响应于对所述待录入习题的调整指令,调整所述待录入习题的目标内容,其中,所述目标内容包含以下至少之一:待录入习题的文本内容、待录入习题的图像内容、待录入习题的布局结构;

确定调整后的待录入习题的习题分类属性,并根据所述习题分类属性对包含至少一个已录入习题的线上习题库进行更新。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京高途云集教育科技有限公司,未经北京高途云集教育科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210376018.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top