(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210947596.0 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 智博天宫 （苏州） 人工智能产业研究 院有限公司 地址 215125 江苏省苏州市工业园区星湖 街328号创意产业园4-B101-73单 元 申请人 黑盒科技 （广州） 有限公司 (72)发明人 余有成　余彤　卓汉强　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 梁嘉朗 (51)Int.Cl. G06F 40/205(2020.01) G06F 40/284(2020.01) G06F 40/30(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 一种基于内容的讲座 客观评价方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于内容的讲座客观评 价方法及系统， 该方法包括： 采集讲座主讲人的 语音信息； 对语音信息进行数据预处理， 构建讲 座文本模型； 对 讲座文本模型进行内容检测并计 算评分， 输出讲座文本模型分数。 通过使用本发 明， 能够有效的对会议主讲人的讲话内容进行客 观的评价且提高了系统评价计分的效率。 本发明 作为一种基于内容的讲座客观评价方法及系统， 可广泛应用于会议信息技 术处理领域。 权利要求书2页 说明书7页 附图6页 CN 115392213 A 2022.11.25 CN 115392213 A 1.一种基于内容的讲座 客观评价方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 采集讲座主讲 人的语音信息； 对语音信息进行 数据预处 理， 构建讲座文本模型； 对讲座文本模型进行内容检测并计算评分， 输出 讲座文本模型分数。 2.根据权利要求1所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述对语音信 息进行数据预处 理， 构建讲座文本模型这 一步骤， 其具体包括： 根据预设的分段规则对讲座主讲 人的语音信息进行分段处 理， 得到多段语音信息； 对多段语音信息进行分贝检测与音色标记处 理， 得到检测结果与标记结果； 对检测结果与标记结果进行筛 选处理， 得到处 理后的语音信息； 基于语音 文字转换技 术对处理后的语音信息进行转换处 理， 构建讲座文本模型。 3.根据权利要求1所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述对讲座文 本模型进行内容检测并计算评分， 输出 讲座文本模型分数这 一步骤， 其具体包括： 基于新颖性检测系统， 对讲座文本模型进行新颖性检测并计算其得分， 输出新颖性得 分值； 基于逻辑性检测系统， 对讲座文本模型进行逻辑性检测并计算其得分， 输出逻辑性得 分值； 基于综合表达检测系统， 对讲座文本模型进行表达检测并计算其得分， 输出表达得分 值； 整合新颖性得分值、 逻辑 性得分值和表达得分值， 得到讲座文本模型分数。 4.根据权利要求3所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述基于新颖 性检测系统， 对讲座文本模型进 行新颖性检测并计算其得分， 输出新 颖性得分值这一步骤， 其具体包括： 基于摘要抽取模型对讲座文本模型进行摘要抽取， 得到讲座文本模型摘要； 构建训练文本模型， 所述训练文本模型为与讲座文本模型 方向一致的论文； 基于摘要抽取模型对训练文本模型进行摘要抽取， 得到训练文本模型摘要； 通过语言表示模型对讲座文本模型摘要和训练文本模型摘要进行转换处理， 得到对应 的词向量； 分别计算讲座文本模型摘要词向量和训练文本模型摘要词向量的余弦相似值并根据 计算结果进行判断； 判断到计算结果大于预设阈值， 输出训练文本模型中的论文； 获取训练文本模型中的论文发表时间并与 讲座文本模型进行新颖性计算， 得到新颖性 得分值。 5.根据权利要求4所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述新颖性的 计算过程如下 所示： 上式中， t1表示新颖性得分值， datetime表示讲座举办的时间， n表示训练文本模型中论 文的数量。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392213 A 26.根据权利要求3所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述基于摘要 抽取模型对讲座文本模型进行摘要抽取， 得到讲座文本模型摘要这 一步骤， 其具体包括： 将讲座文本模型输入至摘要抽取模型， 所述摘要抽取模型包括词嵌入层， 编码层， 解码 层； 基于词嵌入层对讲座文本模型进行转换处 理， 输出讲座文本模型向量； 基于编码层对讲座文本模型向量进行编码处理， 得到具有特征集中的讲座文本模型向 量； 基于解码层对具有特征集中的讲座文本模型向量进行解码处理， 生成讲座文本模型摘 要。 7.根据权利要求3所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述基于逻辑 性检测系统， 对讲座文本模型进 行逻辑性检测并计算其得分， 输出逻辑性得分值这一步骤， 其具体包括： 对讲座文本模型进行划分处理， 得到多个讲座文本模型的句子并根据 讲座文本模型对 句子进行 先后顺序排列； 将讲座文本模型的第 一句子输入至预训练 的生成模型进行预测处理， 输出第 一预测句 子； 将第一预测句子与讲座文本模型的第二句子进行相似度比较， 得到比较结果； 对比较结果与预设阈值进行判断， 判断到比较结果小于预设阈值， 将讲座文本模型的 第二句子输入至训练后的生成模型， 反之将第一预测句 子输入至训练后的生成模型， 输出 第二预测句子； 循环预测过程和比较过程， 构建相似度集 合并进行逻辑 性计算， 得到 逻辑性得分值。 8.根据权利要求3所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述基于综合 表达检测系统， 对讲座文本模型进 行表达检测并计算其得分， 输出表达得分值这一步骤， 其 具体包括： 对讲座文本模型进行划分处 理， 得到讲座文本模型的语句段落； 通过分类模型对讲座文本模型的语句段落进行 衔接性判断， 得到判断结果； 对判断结果进行演化处 理， 得到表达得分值。 9.根据权利要求8所述一种基于内容的讲座客观评价方法， 其特征在于， 所述表达得分 值的计算过程如下 所示： t3＝arg(eri ne(Pi*α )+erine(P)) 上式中， t3表示表达得分值， erine表示分类模型， Pi表示讲座文本模型 的第i个语句段 落， α 表示第i个 语句段落的权 重， P表示讲座文本模型的全部文本内容。 10.一种基于内容的讲座 客观评价系统， 其特 征在于， 包括以下模块： 采集模块， 用于采集讲座主讲 人的语音信息； 构建模块， 用于对语音信息进行 数据预处 理， 构建讲座文本模型； 检测模块， 用于对讲座文本模型进行内容检测并计算评分， 输出 讲座文本模型分数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392213 A 3