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华中师范大学陈旭获国家专利权

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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于大语言模型的课堂教学模式分析系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118427393B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410244436.9,技术领域涉及:G06F16/783;该发明授权一种基于大语言模型的课堂教学模式分析系统及方法是由陈旭;吴砥;徐建;王凯利设计研发完成,并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于大语言模型的课堂教学模式分析系统及方法在说明书摘要公布了:本发明属于信息技术的教学应用领域,提供一种基于大语言模型的课堂教学模式分析系统及方法,方法包括:1课堂教学视频中互动音频提取;2对话音频转换为互动文本,匹配文本和发音人,输出为对话形式的互动文本;3教育模式提示词构建;4课堂教学模式分析,将步骤2得到的对话形式互动文本进行分块编码,然后将每块编码向量和步骤3中生成的提示词联合输入到大语言模型中,将所有输出结果基于概率及权重进行融合,得到最终的课堂教学模式分析结果。本发明提供了一种课堂教学视频教学模式分析的新途径,促进了课堂教学过程的智能化理解。

本发明授权一种基于大语言模型的课堂教学模式分析系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于大语言模型的课堂教学模式分析方法,其特征在于该方法包括以下步骤: 1课堂教学视频中互动音频提取,从课堂教学视频中提取出教师和学生对话的音频; 1-1音频提取,利用ffmpeg库从输入的课堂教学视频中提取出音频; 1-2音频处理,利用demucs库从提取的音频中分离出人声,去除背景声音,将分离后的人声输出为16000hz的对话音频文件; 2对话音频转换为互动文本,利用Whisper库将步骤1输出的对话音频转换为文本,利用NeMo库识别发音人,匹配文本和发音人,输出为对话形式的互动文本; 2-1音频转换文本,加载Whisper-large-v3预训练模型,从对话音频文件中识别文本片段,利用whisperX库将识别的文本与对话音频文件进行匹配; 2-2发音人识别,初始化NeMo库,采用会议场景的配置文件,利用vad_multilingual_marblenet模型进行语音活性检测,利用titanet_large模型识别发音人,生成rttm文件; 2-3文本和发音人匹配,使用最近交集和覆盖率算法来计算说话人和文本的匹配度,将NeMo生成的rttm文件中发音人信息和Whisper转录的文本进行一一对应,输出为对话形式的互动文本; 3教育模式提示词构建,以学习理论、教学方法、学习工具和学习产生作为关键词分别检索文献,对检索到的文献采用keyBert模型提取关键词,得到关于教学模式四个方面的关键词,组成最终的提示词; 3-1教学模式关键词抽取,以学习理论、教学方法、学习工具和学习产生作为关键词分别检索文献,对检索到的文献采用keyBert模型提取关键词,得到关于教学模式四个方面的关键词,生成描述词; 3-2提示词自动补全,利用大语言模型从学习理论、教学方法、学习工具和学习产生四方面生成具体的教学情境案例,格式输出采用JSON格式,将步骤3-1中描述词、具体教学情境案例和输出要求组合得到最终的提示词; 4课堂教学模式分析,将步骤2得到的对话形式互动文本进行分块编码,然后将每块编码向量和步骤3中生成的提示词联合输入到大语言模型中,将所有输出结果基于概率及权重进行融合,得到最终的课堂教学模式分析结果; 4-1互动文本分块编码,对步骤2中的互动文本采用重叠切分的方式进行文本切分,然后采用编码器,对切分后的文本进行分块编码,得到多个特征向量; 4-2编码联合输入,对步骤3中得到的提示词采用编码器进行编码得到提示词特征向量,将步骤4-1中得到的每个特征向量与提示词特征向量进行拼接,输入到大语言模型的解码器,得到多个切片互动文本的输出向量; 4-3提示词输入,步骤4-1中切分的所有特征向量通过步骤4-2得到输出向量后,在步骤3中生成的提示词最前面增加“根据以上输入的内容”,利用编码器进行编码,将编码后的向量输入到大语言模型的解码器中,得到提示词的输出向量; 4-4输出向量融合,对步骤4-2中所有互动文本的输出向量采用最大概率进行聚合,对聚合的结果和步骤4-3中得到提示词输出向量分别设置不同的权重,按权重将向量相加,再将向量转化为文本描述得到最终的课堂教学模式分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学,其通讯地址为:430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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