[發(fā)明專利]自動填寫答案的方法、電子設備和可讀存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010968795.0 | 申請日: | 2020-09-15 |
| 公開(公告)號: | CN112069349A | 公開(公告)日: | 2020-12-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 何濤;羅歡;陳明權 | 申請(專利權)人: | 杭州大拿科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/583 | 分類號: | G06F16/583;G06F16/903;G06F16/9038;G06K9/00 |
| 代理公司: | 上海思捷知識產權代理有限公司 31295 | 代理人: | 王宏婧 |
| 地址: | 310053 浙江省杭州市濱江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 自動 填寫 答案 方法 電子設備 可讀 存儲 介質 | ||
本發(fā)明提供自動填寫答案的方法、電子設備和可讀存儲介質,通過檢測出目標試卷圖像中題干區(qū)域的內容,并根據(jù)目標試卷題干區(qū)域的內容在題庫中查找標準答案,而后將標準答案填寫到相應作答區(qū)域,使得根據(jù)用戶提供的目標試卷的圖像便可提供填好答案的試卷圖像;或者,對題庫中的樣本試卷進行標準答案填寫,而后通過檢測出目標試卷的圖像中題干區(qū)域的內容,并根據(jù)目標試卷題干區(qū)域的內容在題庫中查找題干內容相匹配的包含答案的樣本試卷的圖片,使得根據(jù)用戶提供的目標試卷的圖像便可輸出填好答案的試卷圖像,因此,相對于現(xiàn)有技術,可避免因文字輸入錯誤而無法查找到對應的答案的情況,也可大大提升搜索效率。
技術領域
本發(fā)明涉及人工智能技術領域,特別涉及一種自動填寫答案的方法、電子設備和可讀存儲介質。
背景技術
隨著計算機技術和教育信息化的不斷推進,計算機技術已經逐步應用于日常的教育教學各項活動中。
目前在家長進行功課輔導時,有時也會出現(xiàn)有些題目不會,需要上網(wǎng)搜索答案的情況。現(xiàn)有的題目搜索方法在進行題目搜索時,是根據(jù)各個題目的題干的文字內容在題庫中進行查找,然而,這種搜索方式效率低,而且很容易出錯,有部分文字內容不同就無法查找到對應的答案,而且每次只能搜索一個題目的答案。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提供一種自動填寫答案的方法、電子設備和可讀存儲介質,以解決現(xiàn)有技術中的一個或多個問題。
為解決上述技術問題,本發(fā)明提供一種自動填寫答案的方法,包括:
獲取目標試卷的圖像,對所述圖像進行檢測,檢測出所述目標試卷上各題目的位置區(qū)域,所述位置區(qū)域包括題干區(qū)域和作答區(qū)域;
識別每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容,根據(jù)每一所述題干區(qū)域的內容在題庫中搜索每一所述題目的標準答案,并將每一所述題目的所述標準答案填寫到相應所述作答區(qū)域。
可選的,在所述的自動填寫答案的方法中,在將每一所述題目的所述標準答案填寫到相應的所述作答區(qū)域時,所述自動填寫答案的方法還包括:
根據(jù)每一所述題目的所述作答區(qū)域的寬度數(shù)據(jù)和高度數(shù)據(jù)調整所述標準答案的字符大小。
可選的,在所述的自動填寫答案的方法中,根據(jù)每一所述作答區(qū)域的寬度數(shù)據(jù)和高度數(shù)據(jù)調整所述標準答案的字符大小包括:
根據(jù)每一所述題目的所述作答區(qū)域的寬度數(shù)據(jù)和高度數(shù)據(jù)確定所述作答區(qū)域的標注框尺寸;
以每一所述題目的所述標注框尺寸的預設比例填寫所述標準答案至相應所述題目的所述作答區(qū)域,所述預設比例不超過100%。
可選的,在所述的自動填寫答案的方法中,若所述目標試卷的一所述題目具有多個標準答案,則根據(jù)所述題目的所述作答區(qū)域的位置排列順序將多個所述標準答案依次填寫到所述作答區(qū)域。
可選的,在所述的自動填寫答案的方法中,所述識別每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容,根據(jù)每一所述題干區(qū)域的內容在題庫中搜索每一所述題目的標準答案包括:
識別每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容,并將每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容轉換為特征向量;
在題庫中進行向量搜索,以查找出與每一所述題目的所述特征向量相匹配的目標特征向量,并在所述題庫中提取每一所述目標特征向量所對應的標準答案。
可選的,在所述的自動填寫答案的方法中,若所述目標試卷中的所述題目不包含圖片,則識別每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容,并將每一所述題目的所述題干區(qū)域的內容轉換為特征向量包括:
識別每一所述題干區(qū)域的字符信息,并通過題干向量化模型將各所述題目的所述題干區(qū)域的內容轉換為第一特征向量,作為所述特征向量。
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