【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种教学答疑方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能(artificial intelligence，ai)技术的发展，人工智能合成内容系统也在各个领域中被广泛应用，尤其是在学习领域。其中，大语言模型能够帮助使用者更好地进行自学以及教学答疑，而其中一个方法是对提出的任意问题进行回答。
2、现有技术中，在教学答疑过程中，大语言模型给出的回答内容通常过于直接，比如基于知识库或搜索引擎搜索出题目的答案后直接输出，该方式不方便使用者深入理解题目。
3、因此，现有的教学答疑方式智能化程度不高，且人机交互性能较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种教学答疑方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中教学答疑方式智能化程度不高，且人机交互性能较差的缺陷，实现提高教学答疑方式的智能化程度，以及人机交互的性能的目的。
2、本专利技术提供一种教学答疑方法，包括：
3、获取上下文对话信息；所述上下文对话信息包括基于待答疑题目生成的历史引导问题和针对所述历史引导问题的历史回复信息；
4、基于所述上下文对话信息确定学生的目标意图，并基于所述目标意图确定问题生成方式；
5、基于所述问题生成方式生成目标引导问题，所述目标引导问题包括所述待答疑题目中的知识点和/或分析点；
6、输出所述目标引导问题，所述目标引导问题用于引导学生对所述待答疑题目进行作答。
7、根据本专
8、在所述问题生成方式包括基于背景知识的问题生成方式的情况下，将所述待答疑题目输入大语言模型中，得到所述大语言模型输出的查询语句；
9、在知识库中确定所述查询语句对应的第一答案，并通过搜索引擎确定所述查询语句对应的第二答案；
10、将所述查询语句输入所述大语言模型，得到所述大语言模型输出的第三答案；
11、基于所述第一答案和所述第二答案对所述第三答案进行校验；
12、基于所述待答疑题目和校验后的第三答案，生成所述目标引导问题。
13、根据本专利技术提供的一种教学答疑方法，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
14、在所述问题生成方式包括基于翻译的问题生成方式的情况下，将所述待答疑题目中与所述目标意图对应的待翻译内容输入翻译模型中，得到所述翻译模型输出的翻译结果；
15、基于所述待答疑题目和所述翻译结果，生成所述目标引导问题。
16、根据本专利技术提供的一种教学答疑方法，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
17、在所述问题生成方式包括基于预设模板的问题生成方式的情况下，对所述历史回复信息进行语义理解，得到语义理解结果；
18、基于所述语义理解结果调用对应的模板内容，并基于所述模板内容生成所述目标引导问题。
19、根据本专利技术提供的一种教学答疑方法，所述方法还包括：
20、基于所述待答疑题目生成至少一个初始考点；
21、获取教学答疑过程中针对各引导问题对应的回复信息；
22、基于各所述回复信息，在所述至少一个初始考点中确定目标考点；所述目标考点为所述学生的掌握程度小于第一预设值的考点；
23、输出所述目标考点。
24、根据本专利技术提供的一种教学答疑方法，所述方法还包括：
25、获取与所述目标考点关联的至少一个初始题目；
26、确定所述待答疑题目的目标难易系数；
27、基于所述目标用户的掌握程度和所述目标难易系数，在所述至少一个初始题目中确定目标题目；
28、输出所述目标题目。
29、根据本专利技术提供的一种教学答疑方法，所述基于所述目标用户的掌握程度的所述目标难易系数，在所述至少一个初始题目中确定目标题目，包括：
30、在所述掌握程度小于或等于第二预设值的情况下，将所述至少一个初始题目中难易系数小于所述目标难易系数的初始题目确定为所述目标题目；
31、在所述掌握程度大于所述第二预设值的情况下，将所述至少一个初始题目中难易系数大于或等于所述目标难易系数的初始题目确定为所述目标题目。
32、本专利技术还提供一种教学答疑装置，包括：
33、获取模块，用于获取上下文对话信息；所述上下文对话信息包括基于待答疑题目生成的历史引导问题和针对所述历史引导问题的历史回复信息；
34、确定模块，用于基于所述上下文对话信息确定目标意图，并基于所述目标意图确定问题生成方式；
35、生成模块，用于基于所述问题生成方式生成目标引导问题；所述目标引导问题包括所述待答疑题目中的知识点和/或分析点；
36、输出模块，用于输出所述目标引导问题，所述目标引导问题用于引导学生对所述待答疑题目进行作答。
37、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述教学答疑方法。
38、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述教学答疑方法。
39、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述教学答疑方法。
40、本专利技术提供的教学答疑方法、装置、设备和存储介质，通过获取包括基于待答疑题目生成的历史引导问题和针对历史引导问题的历史回复信息在内的上下文对话信息，基于上下文对话信息可以确定出学生的目标意图，从而可以基于目标意图确定问题生成方式，基于该问题生成方式生成目标引导问题，由于该目标引导问题是结合了上下文对话信息以及目标意图生成的，而且该目标引导问题中包括有待答疑题目中的知识点和/或分析点，因此，该目标引导问题可以起到主动引导学生关注待答疑题目中知识点和/或分析点的作用，使得教学答疑的智能化程度较高，而且该目标引导问题可以用于引导学生对待答疑题目进行作答，使得学生可以真正理解待答疑题目的内容，提高了答疑过程中的人机交互性能。
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1.一种教学答疑方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
3.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
4.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的教学答疑方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的教学答疑方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的掌握程度的所述目标难易系数，在所述至少一个初始题目中确定目标题目，包括：
8.一种教学答疑装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述教学答疑方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存
...【技术特征摘要】
1.一种教学答疑方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
3.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
4.根据权利要求1所述的教学答疑方法，其特征在于，所述基于所述问题生成方式生成目标引导问题，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的教学答疑方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的教学答疑方法，其特征在于，所述方法还包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛志超，王梦昀，郭冬杰，汪洋，王士进，刘聪，胡国平，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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