[發明專利]答案生成方法、電子設備和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010775254.6
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN112000796A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 羅鐵;陳瑞斌
• 申請（專利權）人: 深圳中興網信科技有限公司
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/9535;G06K9/20;G06K9/34
• 代理公司: 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;王淑梅

本發明提出了一種答案生成方法、電子設備和計算機可讀存儲介質。其中，方法包括：獲取題目圖像；檢測題目圖像的文本框；識別文本框的文本信息、文本位置信息和答題位置信息；根據文本位置信息和答題位置信息，確定答案的查詢位置信息；根據查詢位置信息和文本信息，在數據庫中查詢并輸出答案。從而實現了通過題干區域和答題區域的位置邏輯，準確定位答案查詢位置，簡化用于查詢答案的題目信息，優化答案查詢方式，進而能夠自動、快速生成問題的答案，減少用戶的閱讀成本，提升了答案生成效率和精準度，有效增強用戶的使用體驗度。

技術領域

本發明涉及電子設備技術領域，具體而言，涉及一種答案生成方法、一種電子設備和一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著深度學習技術進步，人工智能在教育方面的實際應用場景逐步發掘，實現了知識點關聯分析，題目推薦，智能閱卷等一系列的技術，從而盡可能的減少教師的工作壓力。同時，學生的學習負擔和壓力也是不同忽視的，學生通常會使用一些電子產品來輔助學習，壓縮時間成本，提高學習效率。目前，市面上有部分家教機和應用程序(Application，APP)具備拍照搜題的功能。

目前在拍照搜題方面，存在以下缺陷：

(1)題目的更新速度快，且比較繁雜，拍照搜題可能無法獲取到相應的內容；

(2)大部分拍照搜題提供的服務不夠精細化，廣而淺，不能根據學科類別和題目類型進行專業化，精細化。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術或相關技術中存在的技術問題之一。

為此，本發明的第一方面在于提出了一種答案生成方法。

本發明的第二方面在于提出了一種電子設備。

本發明的第三方面在于提出了一種計算機可讀存儲介質。

有鑒于此，根據本發明的第一方面，提出了一種答案生成方法，包括：獲取題目圖像；檢測題目圖像的文本框；識別文本框的文本信息、文本位置信息和答題位置信息；根據文本位置信息和答題位置信息，確定答案的查詢位置信息；根據查詢位置信息和文本信息，在數據庫中查詢并輸出答案。

本發明提供的答案生成方法，通過檢測題目圖像中的文本框，確定題目圖像中題目的位置，以便于精準識別題干的信息，避免字符漏檢。同時識別文本框的文本信息、文本位置信息和答題位置信息，并根據文本位置信息和答題位置信息中的坐標確定答案的查詢位置信息，也即確定出答題區域相對于題干區域的位置關系，根據查詢位置信息和文本信息，在數據庫中查詢并輸出對應的答案。從而實現了通過題干區域和答題區域的位置邏輯，準確定位答案查詢位置，避免根據全部題干文字進行檢索，簡化用于查詢答案的題目信息，優化答案查詢方式，進而能夠自動、快速生成復雜的詩詞類、散文類等問題的答案，減少用戶的閱讀成本，提升了答案生成效率和精準度，有效增強用戶的使用體驗度。

具體地，可預先根據不同學科類別和題目類型構建本地數據庫，從而避免互聯網搜索，實現離線情況下的答案生成，例如，構建詩詞庫，收錄所有的古詩詞，以字典的形式保存，每一個鍵對應的值是一個列表，列表有2個元素，分別為鍵值內容的上一句和下一句，比如：{“舉頭望明月”：[“疑是地上霜”，“低頭思故鄉”]}。

進一步地，采用CTPN(Convolutional Text Proposal Network)模型檢測題目圖像的文本框。CTPN模型能夠在檢測過程中先檢測多個小的、固定高度的文本段，并將圖像中檢測到的所有小文本段合并，得到完整的大文本框，從而實現文本框的檢測任務，使得文本框具有較高的置信度，提高文本邊界識別精度。

另外，根據本發明提供的上述技術方案中的答案生成方法，還可以具有如下附加技術特征：