CN107330040B - 一种学习题目搜索方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种学习题目搜索方法及其系统，该方法包括获取带有学习题目的图片；对图片进行分析处理，提取学习题目；对学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；提取对应题目的相关内容并播放。本发明通过获取带有学习题目的图片，对图片进行分割处理获取学习题目，根据学习题目提取关键词、类别以及卷册，利用类别和卷册获取地址，由地址限定搜索范围，再利用关键词获取相关内容，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率，播放时可以选择播放解题步骤或者全部相关内容，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。

Description

一种学习题目搜索方法及其系统
技术领域
本发明涉及计算机，更具体地说是指一种学习题目搜索方法及其系统。
背景技术
学习机是一种辅助用户进行学习的电子产品，学习机中通常存储有大量的学习资源，学习机通过将学习资源按照一定的交互模式，通过显示屏或者扬声器输出，从而能够较好的帮助用户理解或者掌握学习内容，学习机是具有联网功能的便携式智能设备，进一步方便了用户的网络生活，大多数企业都推出了针对移动智能终端的应用程序。
为了帮助用户提高做题效率，目前的学习机通常会有搜索功能，通过学习机的摄像头拍摄包括题目内容的画面后，对画面中的题目内容进行识别，根据识别的内容，在资源库中搜索与所述题目内容相同，或者相似的题目，并显示题目的解答方案和答案，但是现有搜题系统搜题时通过题目的匹配来获得答案，题库中要求存储的题量大，对硬件要求高，搜索效率较低，搜索的准确度不是很高，不利于更好的提高用户的学习效率。
中国专利201610015497.3公开了一种题目搜索方法、题目搜索装置及学习设备，所述方法包括：接收用户输入的题目；在预设的数据库中检索所述题目的解题步骤，得到与所述用户输入的题目匹配的解题步骤；根据用户设置输出与所述用户输入的题目匹配的解题步骤，从而降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，另外采用输出解题步骤而非答案，可以对用户学习起到启发式辅导的作用，提高了用户的学习效率。
上述的专利是从输出解题步骤来降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，但是并不能保证搜题的准确度。
因此，有必要设计一种学习题目搜索方法，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种学习题目搜索方法及其系统。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种学习题目搜索方法，所述方法包括：
获取带有学习题目的图片；
对所述图片进行分析处理，提取学习题目；
对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；
将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；
提取对应题目的相关内容并播放。
其进一步技术方案为：获取带有学习题目的图片的步骤，包括以下具体步骤：
判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
若是，则进行拍摄，并获取图片；
若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片。
其进一步技术方案为：对所述图片进行分析处理，提取学习题目的步骤，包括以下具体步骤：
对所述图片进行分割，获取小格图片；
判断所述小格图片内是否带有字符；
若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片，并返回上一步；
若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符；
若相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片，并返回上一步；
若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目。
其进一步技术方案为：对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，作为对比信息的步骤，包括以下具体步骤：
分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词；
获取学习题目所在的类别以及卷册；
获取所述类别以及卷册所处的地址；
整合关键词以及地址，作为对比信息。
其进一步技术方案为：将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目的步骤，包括以下具体步骤：
判断所述地址是否为所述题库对应的地址下的子地址；
若是，则利用关键词在所述题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容；
若不是，则根据关键词在所有题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
其进一步技术方案为：提取对应题目的相关内容并播放的步骤，包括以下具体步骤：
提取关键词所在的题目的解题步骤；
将解题步骤以及全部相关内容存储于播放器内；
根据用户选择的需求，进行播放解题步骤或全部相关内容。
本发明还提供了一种学习题目搜索系统，包括图片获取单元、分析处理单元、对比信息获取单元、搜索单元以及播放单元；
所述图片获取单元，用于获取带有学习题目的图片；
所述分析处理单元，用于对所述图片进行分析处理，提取学习题目；
所述对比信息获取单元，用于对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；
所述搜索单元，用于将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；
所述播放单元，用于提取对应题目的相关内容并播放。
其进一步技术方案为：所述图片获取单元包括对准判断模块、获取模块以及调整模块；
所述对准判断模块，用于判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
所述获取模块，用于若是，则进行拍摄，并获取图片；
所述调整模块，用于若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片。
其进一步技术方案为：所述分析处理单元包括分割模块、字符判断模块、剔除模块、相邻图片判断模块、合并模块以及提取模块；
所述分割模块，用于对所述图片进行分割，获取小格图片；
所述字符判断模块，用于判断所述小格图片内是否带有字符；
所述剔除模块，用于若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片；
所述相邻图片判断模块，用于若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符；
所述合并模块，用于若相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片；
所述提取模块，用于若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目。
其进一步技术方案为：所述对比信息获取单元包括字符分析模块、类别和卷册获取模块、地址获取模块以及整合模块；
所述字符分析模块，用于分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词；
所述类别和卷册获取模块，用于获取学习题目所在的类别以及卷册；
所述地址获取模块，用于获取所述类别以及卷册所处的地址；
所述整合模块，用于整合关键词以及地址，作为对比信息。
本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明的一种学习题目搜索方法，通过获取带有学习题目的图片，对图片进行分割处理获取学习题目，根据学习题目提取关键词、类别以及卷册，利用类别和卷册获取地址，由地址限定搜索范围，再利用关键词获取相关内容，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率，播放时可以选择播放解题步骤或者全部相关内容，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
图1为本发明具体实施例提供的一种学习题目搜索方法的流程图；
图2为本发明具体实施例提供的获取带有学习题目的图片的具体流程图；
图3为本发明具体实施例提供的提取学习题目的具体流程图；
图4为本发明具体实施例提供的对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址的具体流程图；
图5为本发明具体实施例提供的搜索对应的题目的具体流程图；
图6为本发明具体实施例提供的提取对应题目的相关内容并播放的具体流程图；
图7为本发明具体实施例提供的一种学习题目搜索系统的结构框图；
图8为本发明具体实施例提供的图片获取单元的结构框图；
图9为本发明具体实施例提供的分析处理单元的结构框图；
图10为本发明具体实施例提供的对比信息获取单元的结构框图；
图11为本发明具体实施例提供的搜索单元的结构框图；
图12为本发明具体实施例提供的播放单元的结构框图。
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
如图1～12所示的具体实施例，本实施例提供的一种学习题目搜索方法，可以运用在学习的过程中，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率。
如图1所示，本实施例提供了一种学习题目搜索方法，该方法包括：
S1、获取带有学习题目的图片；
S2、对所述图片进行分析处理，提取学习题目；
S3、对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；
S4、将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；
S5、提取对应题目的相关内容并播放。
对于上述的S1步骤，获取带有学习题目的图片的步骤，包括以下具体步骤：
S11、判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
S12、若是，则进行拍摄，并获取图片；
S13、若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片。
对于S11步骤，主要是通过摄像头的焦距是否对准所需要拍摄的位置，可以人为判断，也可以通过拍摄多张照片进行对比判断。
对于S12步骤或者S13步骤，都是在焦距对准或者不对准的情况下，进行处理后获取图片。
更进一步的，上述的S2步骤，对所述图片进行分析处理，提取学习题目的步骤，包括以下具体步骤：
S21、对所述图片进行分割，获取小格图片；
S22、判断所述小格图片内是否带有字符；
S23、若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片，并返回S22；
S24、若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符；
S25、相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片，并返回S24；
S26、若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目。
对于S21步骤，主要采用的是图片分割技术对图片进行分割，先确定分割的个数，也就是分割的行数以及列数，可以设定人工输入，也可以设定为根据图片尺寸大小推荐合适的分割方案进行分割，分割成若干个小格图片，有利于提高后续的判断和剔除非字符的图片。
对于S22步骤，判断小格图片是否带有字符，主要是为了筛选出带有字符的图片，带有字符的图片即为仅仅带学习题目的图片。
对于S23步骤，对于不带有字符的图片，则删除，这样剩下的都是有字符的图片，也就是仅剩下带有布满学习题目的图片。
对于S24步骤，判断相邻的小格图片是为了获取学习题目开始或者截止的位置，以确保学习题目的获取完整性。
对于S25步骤，主要是为了将带有字符的小格图片进行合成，以获取仅有学习题目的图片。
对于S26步骤，当相邻的小格图片内不存在字符时，则证明带有字符的小格图片已经全部挑选出来，合并成为一张新图片，只需要对新图片内的字符进行提取，即可获得学习题目。
更进一步的，对于上述的S3步骤，对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，作为对比信息的步骤，包括以下具体步骤：
S31、分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词；
S32、获取学习题目所在的类别以及卷册；
S33、获取所述类别以及卷册所处的地址；
S34、整合关键词以及地址，作为对比信息。
对于上述的S31步骤，主要通过字符出现的字数以及数据库中原先设定的字符来分析学习题目内的字符，当字符出现的字数满足设定要求，或者字符与数据库中原先设定的字符一致时，则将其作为关键词。
对于上述的S32步骤，数据库内通常囊括了数学、语文以及英语等类别的题目，因此，可以从分析学习题目内的字符，获取其所在的类别，从字符的匹配获取其所在的卷册数，以此缩小搜索题目的范围，从而达到缩短后续搜索题目所使用的时间。
对于上述的S33步骤，从类别与卷册所处的地址作为对比信息之一，可以减少对比的对象个数，从而提高搜索的效率。
更进一步的，上述的S4步骤，将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目的步骤，包括以下具体步骤：
S41、判断所述地址是否为所述题库对应的地址下的子地址；
S42、若是，则利用关键词在所述题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容；
S43、若不是，则根据关键词在所有题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
上述的S41步骤，利用地址限定搜索的范围，从而提高搜索的效率以及搜索的准确度。
上述的S42步骤以及S43步骤，在地址能限定的范围进行搜索，若地址无法限定范围，则需要在所有的题库内进行搜索。
更进一步的，对于上述的S5步骤，提取对应题目的相关内容并播放的步骤，包括以下具体步骤：
S51、提取关键词所在的题目的解题步骤；
S52、将解题步骤以及全部相关内容存储于播放器内；
S53、根据用户选择的需求，进行播放解题步骤或全部相关内容。
上述的S51步骤，提取解题步骤，根据用户的需求播放解题步骤，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。
上述的S53步骤，若需要播放全部相关内容时，可以以视频或者语音等方式播放。
在本实施例中，上述的摄像头以及播放过程可以集成在台灯上，台灯上设置语音播放器以及显示屏。
于其他实施例，上述的摄像头以及播放过程可以集成在学习机上。
上述的一种学习题目搜索方法，通过获取带有学习题目的图片，对图片进行分割处理获取学习题目，根据学习题目提取关键词、类别以及卷册，利用类别和卷册获取地址，由地址限定搜索范围，再利用关键词获取相关内容，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率，播放时可以选择播放解题步骤或者全部相关内容，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。
如图7所示，本实施例还提供了一种学习题目搜索系统，包括图片获取单元1、分析处理单元2、对比信息获取单元3、搜索单元4以及播放单元5。
图片获取单元1，用于获取带有学习题目的图片。
分析处理单元2，用于对所述图片进行分析处理，提取学习题目。
对比信息获取单元3，用于对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息。
搜索单元4，用于将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目。
播放单元5，用于提取对应题目的相关内容并播放。
更进一步的，对于上述的图片获取单元1包括对准判断模块11、获取模块12以及调整模块13。
对准判断模块11，用于判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
获取模块12，用于若是，则进行拍摄，并获取图片。
调整模块13，用于若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片。
对准判断模块11主要是通过摄像头的焦距是否对准所需要拍摄的位置，可以人为判断，也可以通过拍摄多张照片进行对比判断。
另外，上述的分析处理单元2包括分割模块21、字符判断模块22、剔除模块23、相邻图片判断模块24、合并模块25以及提取模块26。
分割模块21，用于对所述图片进行分割，获取小格图片。
字符判断模块22，用于判断所述小格图片内是否带有字符。
剔除模块23，用于若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片。
相邻图片判断模块24，用于若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符。
合并模块25，用于若相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片。
提取模块26，用于若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目。
分割模块21主要采用的是图片分割技术对图片进行分割，先确定分割的个数，也就是分割的行数以及列数，可以设定人工输入，也可以设定为根据图片尺寸大小推荐合适的分割方案进行分割，分割成若干个小格图片，有利于提高后续的判断和剔除非字符的图片。
字符判断模块22判断小格图片是否带有字符，主要是为了筛选出带有字符的图片，带有字符的图片即为仅仅带学习题目的图片。
剔除模块23删除不带有字符的图片，这样剩下的都是有字符的图片，也就是仅剩下带有布满学习题目的图片。
相邻图片判断模块24判断相邻的小格图片是为了获取学习题目开始或者截止的位置，以确保学习题目的获取完整性。
合并模块25主要是为了将带有字符的小格图片进行合成，以获取仅有学习题目的图片。
当相邻的小格图片内不存在字符时，则证明带有字符的小格图片已经全部挑选出来，合并成为一张新图片，提取模块26只需要对新图片内的字符进行提取，即可获得学习题目。
更进一步的，对于上述的对比信息获取单元3包括字符分析模块31、类别和卷册获取模块32、地址获取模块33以及整合模块34。
字符分析模块31，用于分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词。
类别和卷册获取模块32，用于获取学习题目所在的类别以及卷册。
地址获取模块33，用于获取所述类别以及卷册所处的地址。
整合模块34，用于整合关键词以及地址，作为对比信息。
字符分析模块31主要通过字符出现的字数以及数据库中原先设定的字符来分析学习题目内的字符，当字符出现的字数满足设定要求，或者字符与数据库中原先设定的字符一致时，则将其作为关键词。
数据库内通常囊括了数学、语文以及英语等类别的题目，因此，可以从分析学习题目内的字符，类别和卷册获取模块32获取其所在的类别，从字符的匹配获取其所在的卷册数，以此缩小搜索题目的范围，从而达到缩短后续搜索题目所使用的时间。
从类别与卷册所处的地址作为对比信息之一，可以减少对比的对象个数，从而提高搜索的效率。
更进一步的，上述的搜索单元4包括地址判断模块41、部分搜索模块42以及全搜索模块43。
地址判断模块41，用于判断所述地址是否为所述题库对应的地址下的子地址。
部分搜索模块42，用于若是，则利用关键词在所述题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
全搜索模块43，用于若不是，则根据关键词在所有题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
地址判断模块41主要是为了利用地址限定搜索的范围，从而提高搜索的效率以及搜索的准确度。
在地址能限定的范围进行搜索，若地址无法限定范围，则需要在所有的题库内进行搜索。
更进一步的，上述的播放单元5包括步骤提取模块51、存储模块52以及选择播放模块53。
步骤提取模块51，用于提取关键词所在的题目的解题步骤。
存储模块52，用于将解题步骤以及全部相关内容存储于播放器内。
选择播放模块53，用于根据用户选择的需求，进行播放解题步骤或全部相关内容。
步骤提取模块51提取解题步骤，根据用户的需求播放解题步骤，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。
若需要播放全部相关内容时，可以以视频或者语音等方式播放。
上述的一种学习题目搜索系统，通过获取带有学习题目的图片，对图片进行分割处理获取学习题目，根据学习题目提取关键词、类别以及卷册，利用类别和卷册获取地址，由地址限定搜索范围，再利用关键词获取相关内容，实现既提高搜题的响应速率，又提高搜索的准确度，有利于更好的提高用户的学习效率，播放时可以选择播放解题步骤或者全部相关内容，可以对用户学习起到启发式辅导的作用。
上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (3)

1.一种学习题目搜索方法，其特征在于，所述方法包括：
获取带有学习题目的图片；
对所述图片进行分析处理，提取学习题目；
对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；
将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；
提取对应题目的相关内容并播放；
获取带有学习题目的图片的步骤，包括以下具体步骤：
判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
若是，则进行拍摄，并获取图片；
若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片；
对所述图片进行分析处理，提取学习题目的步骤，包括以下具体步骤：
对所述图片进行分割，获取小格图片；
判断所述小格图片内是否带有字符；
若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片，并返回上一步；
若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符；
若相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片，并返回上一步；
若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目；
对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，作为对比信息的步骤，包括以下具体步骤：
分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词；
获取学习题目所在的类别以及卷册；
获取所述类别以及卷册所处的地址；
整合关键词以及地址，作为对比信息；
将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目的步骤，包括以下具体步骤：
判断所述地址是否为题库对应的地址下的子地址；
若是，则利用关键词在所述题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容；
若不是，则根据关键词在所有题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
2.根据权利要求1所述的一种学习题目搜索方法，其特征在于，提取对应题目的相关内容并播放的步骤，包括以下具体步骤：
提取关键词所在的题目的解题步骤；
将解题步骤以及全部相关内容存储于播放器内；
根据用户选择的需求，进行播放解题步骤或全部相关内容。
3.一种学习题目搜索系统，其特征在于，包括图片获取单元、分析处理单元、对比信息获取单元、搜索单元以及播放单元；
所述图片获取单元，用于获取带有学习题目的图片；
所述分析处理单元，用于对所述图片进行分析处理，提取学习题目；
所述对比信息获取单元，用于对所述学习题目进行提取关键词、归类以及提取所处地址，将关键词以及地址作为对比信息；
所述搜索单元，用于将对比信息作为搜索条件，搜索对应的题目；
所述播放单元，用于提取对应题目的相关内容并播放；
所述图片获取单元包括对准判断模块、获取模块以及调整模块；
所述对准判断模块，用于判断摄像头是否对准需要拍摄的学习题目所在的位置；
所述获取模块，用于若是，则进行拍摄，并获取图片；
所述调整模块，用于若不是，则调整摄像角度直至准确需要拍摄的学习题目所在的位置，进行拍摄，获取图片；
所述分析处理单元包括分割模块、字符判断模块、剔除模块、相邻图片判断模块、合并模块以及提取模块；
所述分割模块，用于对所述图片进行分割，获取小格图片；
所述字符判断模块，用于判断所述小格图片内是否带有字符；
所述剔除模块，用于若所述小格图片内不带有字符，则剔除该小格图片；
所述相邻图片判断模块，用于若小格图片内带有字符，则判断相邻的小格图片内是否带有字符；
所述合并模块，用于若相邻的小格图片内带有字符，则将两个小格图片合并，形成新图片；
所述提取模块，用于若相邻的小格图片内不带有字符，则对所述新图片内的字符进行提取，形成学习题目；
所述对比信息获取单元包括字符分析模块、类别和卷册获取模块、地址获取模块以及整合模块；
所述字符分析模块，用于分析所述学习题目内的字符，提取字符中符合设定要求的词语，作为关键词；
所述类别和卷册获取模块，用于获取学习题目所在的类别以及卷册；
所述地址获取模块，用于获取所述类别以及卷册所处的地址；
所述整合模块，用于整合关键词以及地址，作为对比信息；
所述搜索单元包括地址判断模块、部分搜索模块以及全搜索模块；
地址判断模块，用于判断所述地址是否为题库对应的地址下的子地址；
部分搜索模块，用于若是，则利用关键词在所述题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容；
全搜索模块，用于若不是，则根据关键词在所有题库内进行搜索，获取关键词所在的题目的全部相关内容。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109064787B (zh) * 2018-07-17 2021-09-24 广东小天才科技有限公司 一种点读设备
CN109492644A (zh) * 2018-10-16 2019-03-19 深圳壹账通智能科技有限公司 一种习题图像的匹配识别方法及终端设备
CN109583401A (zh) * 2018-12-05 2019-04-05 广东小天才科技有限公司 一种自动生成答案的搜题方法及用户设备
CN109933650B (zh) * 2019-03-15 2022-03-11 广东小天才科技有限公司 一种作业中图片题目的理解方法及系统
CN109977197B (zh) * 2019-03-29 2021-09-14 广州视源电子科技股份有限公司 一种电子习题的处理方法、装置、设备和存储介质
CN110209853B (zh) * 2019-06-14 2021-08-06 重庆紫光华山智安科技有限公司 车辆的图片搜索方法、装置和设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103914567A (zh) * 2014-04-23 2014-07-09 北京奇虎科技有限公司 匹配目标试题答案的方法和装置
CN105956096A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 广东小天才科技有限公司 基于移动终端的题目快速搜索方法及装置
CN105975557A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 广东小天才科技有限公司 应用于电子设备的题目搜索方法及装置
CN106469308A (zh) * 2016-10-13 2017-03-01 广东小天才科技有限公司 一种高效的题目搜索的方法和装置
CN106776760A (zh) * 2016-11-18 2017-05-31 广东小天才科技有限公司 应用于智能终端的搜题方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103902652A (zh) * 2014-02-27 2014-07-02 深圳市智搜信息技术有限公司 自动问答系统
CN104361132B (zh) * 2014-12-09 2017-09-22 夏武 一种语言数据处理方法及装置
CN106682113A (zh) * 2016-12-07 2017-05-17 广东小天才科技有限公司 一种习题搜索方法及设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103914567A (zh) * 2014-04-23 2014-07-09 北京奇虎科技有限公司 匹配目标试题答案的方法和装置
CN105956096A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 广东小天才科技有限公司 基于移动终端的题目快速搜索方法及装置
CN105975557A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 广东小天才科技有限公司 应用于电子设备的题目搜索方法及装置
CN106469308A (zh) * 2016-10-13 2017-03-01 广东小天才科技有限公司 一种高效的题目搜索的方法和装置
CN106776760A (zh) * 2016-11-18 2017-05-31 广东小天才科技有限公司 应用于智能终端的搜题方法及装置

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