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[发明专利]一种智能问答系统中答案抽取方法-CN202011271342.9在审
发明人：陈卓;李涵;杜军威;姜伟豪;魏锐;葛艳 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能问答系统中答案抽取方法，具体处理步骤如下：101）用户表示数据的建立步骤、102）数据处理步骤、103）答案抽取步骤；本发明对提取高质量专业的对应答案提供了可能，其数据获取更合理、精准，答案融合更科学、充分，并尽可能考虑各种可能的一种智能问答系统中答案抽取方法。
一种智能问答系统答案抽取方法

[发明专利]一种基于安全加密在线考试作弊分析处理方法-CN201711206797.0在审
发明人：姚伟强;周基初;张宇;郑凯 -专利权人：合肥亚慕信息科技有限公司
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于安全加密在线考试作弊分析处理方法，其包括以下步骤记录每个考生在答每道题的时间；以异常动作为关键行为筛选视频数据库中存出的异常行为动作，提取异常行为动作发生的时间并进行特定存储；分析考生发生异常动作行为的时间内，所答的试题以及试题对应的答案；提取所有考生在考试过程中的答案信息，对提取的考试答案进行量化,并对量化后的考生的考试答案进行关联度分析；将试题答案与其他考生的试题答案间的关联度大于0.5的试题存储至试题库
一种基于安全加密在线考试作弊分析处理方法

[发明专利]一种基于深度学习BERT--CNN的主观题评分模型及评分方法-CN201910423110.1在审
发明人：侯开虎;肖灵云;戴洪涛;杨少琦 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习BERT‑‑CNN的主观题评分模型及评分方法，包括BERT转换词向量矩阵模块、CNN语义特征提取模块、相似度计算模块、评分模块，其中BERT转换词向量矩阵模块，用于将所述答案文本转换为词向量矩阵，然后将各答案的词向量矩阵传至CNN语义特征提取模块，CNN语义特征提取模块用于获取所述答案文本的语义特征向量，包括卷积层和池化层，获得各答案文本语义特征向量，并将其输送到相似度计算模块，计算出各答案文本语义特征向量之间的相似度值，然后将相似度值输送到评分模块，用于确定答案文本的得分，本发明应用于主观题评分中,可以有效降低人力成本，且可以克服人工评分中仅仅进行关键词匹配所造成的评分结果不准确、评分不公平的问题。
词向量答案语义特征提取主观题相似度计算模块矩阵矩阵模块评分模块评分模型特征向量文本语义相似度文本关键词匹配评分结果人力成本文本转换语义特征转换池化卷积向量学习应用

[发明专利]基于语义联合的答案选取方法及系统-CN202110625585.6在审
发明人：张仰森;黄改娟;向尕;李剑龙 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种基于语义联合的答案选取方法，文本预处理与输入层对原始数据预处理，删除无正确答案问题，将问题与答案语义联合拼成文段序列，使用特殊标志分割将问题和答案句子区分，得到格式数组；语义编码层将格式数组输入，用自注意力机制使单词成为隐藏文段中其他单词信息的语义向量，并输入向前传播层，得到文段的向量表示；特征提取层获取向量表示作为问题和答案的语义信息，用线性函数将高维向量转化为低维；并用进行特征提取，获得语义语法信息本发明的方法在问答数据集上表现出优越的性能，提取答案与问题关键信息能力显著。
基于语义联合答案选取方法系统

[发明专利]检索处理方法-CN201911082817.7在审
发明人：潘心冰;李明明;曾光;张红若 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：该检索处理方法包括：获取问题，从所述问题中提取至少一个关键词；确定用于检索所述问题对应答案的海量文档库；根据与所述至少一个关键词的关联度，从所述海量文档库中提取与所述问题的相关文档组成关联文档集合；从所述关联文档集合中检索所述问题对应的答案本发明实施例获取问题，从问题中提取至少一个关键词，确定用于检索问题对应答案的海量文档库，根据与至少一个关键词的关联度，从海量文档库中提取与问题的相关文档组成关联文档集合，从关联文档集合中检索问题对应的答案从而根据问题从海量文档库选取关联文档在关联文档中检索答案，以提高海量检索的检索效率。
检索处理方法

[发明专利]一种缩短时间戳网络解决多事件视频问答系统、方法、计算机及存储介质-CN202110896068.2有效
发明人：孙广路;梁丽丽;李天麟;刘昕雨 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：将视频和字幕提取为多级的事件嵌入，并提取问题和候选答案的特征。利用问题导向的注意力获取不同事件的注意力权重，并利用模糊理论中的截距阵提取视频中的关键事件嵌入。利用问题和答案分别关注不同模态的关键事件嵌入，生成具有问题导向和具有答案导向的上下文信息。自适应地融合问题导向和答案导向的上下文，生成答案。相比于一般视频问答方案，本发明从视频中提取多个事件的多模态嵌入，并利用模糊数学中的截距阵等理论筛选出关键事件，通过去除冗余信息提高了回答的准确性。本发明在视频问答中的效果比于传统方法更好。
一种缩短时间网络解决多事视频问答系统方法计算机存储介质

[发明专利]高清试卷图像采集分解系统和方法-CN201710604400.7在审
发明人：程高峰;张新喜;张环;王顺;孙婷;牛树来 -专利权人：中国人民解放军装甲兵工程学院
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明提供一种高清试卷图像采集分解系统，所述系统包括扫描仪，选择模块，存储模块，处理模块，当选择客观题试卷时，处理模块对客观题试卷的扫描图像进行处理，并在显示屏的右侧显示试卷的考生考号、客观题的答案；当选择主观题试卷时，处理模块对主观题试卷的扫描图像进行处理，切分出每个主观题的扫描图像，并对每个主观题的扫描图像进行加密处理；其中，所述处理模块包括区域识别模块、提取考生考号模块、提取客观题答案模块以及提取主观题答案模块；考号和客观题答案的提取方式通过区域内像素个数的比较实现，因此能够更加精确的识别图像，使得评分更加便捷和精确，节约了成本。
试卷图像采集分解系统方法

[发明专利]基于知识库与实体聚焦的常识问答方法、装置及存储介质-CN202211687550.6在审
发明人：赖新明;王志刚;马兰;林文辉;张朝霞 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于知识库与实体聚焦的常识问答方法、装置及存储介质，其中方法包括：使用多种关键词提取算法，从问答语料中提取关键词，并根据各个关键词提取算法的提取结果进行加权计算得到关键实体名称；针对每个关键实体名称，向预设的知识库检索对应的释义，得到所有关键实体名称的释义信息；根据所有关键实体名称的释义信息，对问答语料进行重构，得到多个新问答语料；使用预先训练好的语言模型，计算重构后的每个问答语料的各个候选答案的概率，并将重构后的所有问答语料对应的概率取均值，得到每个候选答案最终的概率得分，选取概率得分最高的候选答案作为最终答案。
基于知识库实体聚焦常识问答方法装置存储介质

[发明专利]基于KR积融合多模态信息的神经网络视觉对话装置及方法-CN202110448254.X有效
发明人：骆克;张鹏 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开一种基于KR积融合多模态信息的神经网络视觉对话模型及方法，模型包括模态特征提取模块、不同模态信息融合模块和候选答案预测模块。模态特征提取模块通过LSTM网络提取问题文本的特征和历史信息的特征，利用Faster R‑CNN网络提取图片的实体特征，采用注意力机制提取与问题相关的视觉特征；不同模态信息融合模块利用后期融合的方法捕获不同模态内的特征信息，通过基于KR积的特征融合方法捕获不同模态间的关联信息，将模态内信息与模态间信息进行融合；候选答案预测模块利用融合了模态内信息与模态间信息的融合向量进行答案预测，可以更加准确地找出相关的答案。
基于 kr 融合多模态信息神经网络视觉对话装置方法

[发明专利]基于人工智能的答案识别方法及装置、介质、电子设备-CN202010797238.7在审
发明人：康战辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供一种基于人工智能的答案识别方法及装置、介质、电子设备；涉及自然语言处理技术领域。所述基于人工智能的答案识别方法包括：获取医疗问答平台中的医疗问题，对医疗问题进行识别，获得属于目标类型的待识别问题；提取对于所述待识别问题的各个答案，识别所述答案的情感极性；根据所述答案的情感极性确定所述答案的可信度，以根据所述答案的可信度在所述医疗问答平台中对所述答案进行展示。本公开可以根据医疗问题识别出对应的答案的可信度，从而优化答案的展示，提升用户的体验。
基于人工智能答案识别方法装置介质电子设备

[发明专利]一种语义受控的答案生成方法、装置及系统-CN201710426349.5有效
发明人：蒋宏飞;赵恩博;王萌萌;晋耀红;杨凯程 -专利权人：北京神州泰岳软件股份有限公司
申请日： 2017-06-08 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种语义受控的答案生成方法、装置及系统，对于用户提出的问题，首先，获取问题的候选答案，提取问题中的结构化信息，所述结构化信息至少包括语义限制信息；其次，对问题的候选答案进行句法分析；然后，根据句法分析结果，利用语义限制信息对候选答案进行语义限制处理，得到语义受控的候选答案，最后，从语义受控的候选答案中选择出一个候选答案作为问题答案。实现了对现有技术的Seq2Seq模型生成的答案进行语义控制，解决了Seq2Seq模型生成的答案与问题无语义关联的问题。
一种语义受控答案生成方法装置系统

[发明专利]一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统-CN202011631792.4在审
发明人：仲彦学;徐辉强;李文举 -专利权人：北京华图宏阳网络科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能评分技术领域，具体涉及一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统，本发明根据标准答案中的格式要求提取格式转换后的文本格式段落；对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分；将提取的文本段落处理后得到短句列表，并根据短句列表进一步形成2gram用户答案短语列表；将标准答案中的关键句整理成为要点列表并与用户答案短语列表进行两轮匹配赋分；将格式得分和短句得分进行累加，作为应用文总分。其将格式要求纳入应用文智能批改中，基于答题要点的批改模型，将标准答案整理成要点的形式，将用户作答内容拆分成短句和答案要点进行深度语义匹配，能够根据格式、要点进行智能评分，评分更为科学客观，评语反馈更有针对性
一种公务员申论考试应用文智能批改方法系统

[发明专利]处理自然语言问题的方法和装置-CN200910135368.8有效
发明人：王晨;张雷;潘越;马力;裘照明;克里斯托弗·韦尔蒂;大卫·费鲁奇 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2009-04-23 - 公布日： 2010-10-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：根据本发明的处理自然语言问题的方法包括：检测自然语言问题中的命名实体；提取自然语言问题中与答案相关的信息；根据检测到的命名实体在链接数据中进行检索；根据检索结果生成候选答案；根据与答案相关的信息对候选答案进行解析，获取候选答案的特征的值；以及通过对候选答案的特征的值进行综合，评估每一个候选答案。
处理自然语言问题方法装置

[发明专利]一种问题答复方法及装置-CN202210536529.X在审
发明人：赵玉琛;沈玉琴;詹丽;沈之芳;王雪清 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种问题答复方法，包括：获取问题文本和多个候选答案文本，根据所述问题文本确定问题向量，根据所述多个候选答案文本确定多个候选答案向量；将所述问题向量和所述多个候选答案向量输入基于协同注意力机制的答案选择模型，获得经过注意力映射的问题向量和多个经过注意力映射的候选答案向量；根据所述经过注意力映射的问题向量和所述多个经过注意力映射的候选答案向量，从所述多个候选答案文本中确定所述问题文本对应的目标答案文本。该方法采用协同注意力机制的答案选择模型，无需人工提取特征，通过将问题向量和候选答案向量进行注意力映射，可以高效准确地从候选答案文本中确定目标答案文本，实现问题答复。
一种问题答复方法装置

[发明专利]主题关键词的提取方法和装置、电子设备-CN201910468420.5有效
发明人：谷银波 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种主题关键词的提取方法和装置、电子设备，所述方法包括：从问答型知识库中读取目标问答条目；其中，所述目标问答条目包括问题数据和答案数据；分别从所述问题数据和所述答案数据中提取关键词；确定从所述问题数据中提取出的关键词与从所述答案数据中提取出的关键词中是否存在相同的目标关键词；如果存在相同的目标关键词，则将所述目标关键词确定为所述目标问答条目的主题关键词。
主题关键词提取方法装置电子设备