一种基于语音搜题的内容推荐方法及电子设备与流程

本发明涉及电子设备技术领域，具体涉及一种基于语音搜题的内容推荐方法及电子设备。

背景技术

经研究调查发现，低龄的孩子由于还不具备自主阅读理解工具书和学习资料的能力，他们在遇到问题时习惯直接问家长，而家长不一定能够迅速给出比较专业的答案，从而导致低龄儿童的学习效率较低。

具备语音搜题功能的家教机可以直接识别用户输入的语音问题，并返回相应的答案，因此被广泛地应用于低龄儿童的教学辅导。然而，在实践中发现，由于存在环境噪音或者用户发音不标准等干扰因素，家教机在识别语音问题时可能出现识别错误，导致语音搜题失败，需要用户再次输入语音问题。但是，对于低龄儿童而言，他们容易忽略也难以理解家教机在要求再次输入语音问题时输出的提示信息。如果搜题失败的次数较多，容易降低他们的学习兴趣，从而导致低龄儿童在利用家教机进行学习辅导时，学习效率依然较低。

技术实现要素：

本发明实施例公开了一种基于语音搜题的内容推荐方法及电子设备，能够提高低龄用户的学习兴趣，从而提高学习效率。

本发明实施例第一方面公开一种基于语音搜题的内容推荐方法，所述方法包括：

从输入的搜题语音中提取目标问题；

判断是否搜索到与所述目标问题相匹配的答案信息；

如果未搜索到与所述目标问题相匹配的所述答案信息，根据从所述目标问题中识别出的关键字确定所述目标问题所属的目标学科；

从所述目标学科对应的所有教学内容中确定与所述目标问题的匹配度最高的目标内容；

输出所述目标内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，在判断出未搜索到与所述目标问题相匹配的所述答案信息之后，以及在所述根据从所述目标问题中识别出的关键字确定所述目标问题所属的目标学科之前，所述方法还包括：

输出语音提示信息，所述语音提示信息用于提示用户再次通过语音输入问题；

判断在输出所述语音提示信息之后的指定时长内是否检测到用户输入的语音消息；

如果在所述指定时长内获取到所述语音消息，将所述语音消息作为新的搜题语音，并执行所述提取输入的搜题语音中包含的目标问题；

如果未在所述指定时长内获取到所述语音消息，执行所述根据从所述目标问题中识别出的关键字确定所述目标问题所属的目标学科。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述判断是否搜索到与所述目标问题相匹配的答案信息，包括：

确定所述目标问题与预设的答案集中各个答案信息之间的关联度；

从所述答案集中选取出与所述目标问题的关联度最高的答案信息作为候选答案；

判断所述候选答案与所述目标问题的关联度是否超过指定阈值，如果否，判定未搜索到与所述目标问题相匹配的答案信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述从所述目标学科对应的所有教学内容中确定与所述目标问题的匹配度最高的目标内容，包括：

判断所述目标学科的学科类型是否为语言类，如果否，识别输入所述搜题语音的用户的身份标识；

调取与所述身份标识对应的所述目标学科的用户错题集，所述用户错题集至少包括错题题目，与所述错题题目对应的用户答案以及与所述错题题目对应的标准答案；

识别所述用户错题集包含的所有所述错题题目中与所述目标问题的匹配度最高的目标错题；

将所述目标错题、与所述目标错题对应的用户答案以及与所述目标错题对应的标准答案确定为所述目标学科对应的所有教学内容中与所述目标问题的匹配度最高的目标内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，如果所述目标学科的学科类型是语言类，所述方法还包括：

根据从所述目标问题识别出的关键字判断所述目标问题是否用于查询目标字词的字词属性，所述目标字词为从所述目标问题中切分出的待查询字词，所述字词属性至少包括字词的音、形、义；

如果所述目标问题用于查询所述目标字词的字词属性，查询所述目标学科的词典包含的所有字词中与所述目标字词的匹配度最高的关联字词；

将所述关联字词以及所述关联字词的字词属性确定为所述目标学科对应的所有教学内容中与所述目标问题的匹配度最高的目标内容；

如果所述目标问题未用于查询所述目标字词的字词属性，执行所述识别输入所述搜题语音的用户的身份标识。

本发明实施例第二方面公开一种电子设备，包括：

提取单元，用于从输入的搜题语音中提取目标问题；

第一判断单元，用于判断是否搜索到与所述目标问题相匹配的答案信息；

第一确定单元，用于在所述第一判断单元判断出未搜索到与所述目标问题相匹配的所述答案信息时，根据从所述目标问题中识别出的关键字确定所述目标问题所属的目标学科；

第二确定单元，用于从所述目标学科对应的所有教学内容中确定与所述目标问题的匹配度最高的目标内容；

输出单元，用于输出所述目标内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述电子设备还包括：

提示单元，用于在所述第一判断单元判断出未搜索到与所述目标问题相匹配的所述答案信息之后，输出语音提示信息，所述语音提示信息用于提示用户再次通过语音输入问题；

第二判断单元，用于判断在所述提示单元输出所述语音提示信息之后的指定时长内是否检测到用户输入的语音消息；

所述提取单元，还用于在所述第二判断单元判断出在所述指定时长内获取到所述语音消息时，将所述语音消息作为新的搜题语音，并执行所述提取输入的搜题语音中包含的目标问题的操作；

所述第一确定单元，具体用于在所述第一判断单元判断出未搜索到与所述目标问题相匹配的所述答案信息以及所述第二判断单元判断出未在所述指定时长内获取到所述语音消息时，根据从所述目标问题中识别出的关键字确定所述目标问题所属的目标学科。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一判断单元，包括：

第一确定子单元，用于确定所述目标问题与预设的答案集中各个答案信息之间的关联度；

选取子单元，用于从所述答案集中选取出与所述目标问题的关联度最高的候选答案；

阈值判断子单元，用于判断所述候选答案与所述目标问题的关联度是否超过指定阈值；

第二确定子单元，用于在所述阈值判断子单元判断出所述候选答案与所述目标问题的关联度未超过所述指定阈值时，判定不存在与所述目标问题相匹配的答案信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第二确定单元，包括：

学科判断子单元，用于判断所述目标学科的学科类型是否为语言类；

第一识别子单元，用于在所述学科判断子单元判断出所述目标学科的学科类型不为语言类时，识别输入所述搜题语音的用户的身份标识；

调取子单元，用于调取与所述身份标识对应的所述目标学科的用户错题集，所述用户错题集至少包括错题题目，与所述错题题目对应的用户答案以及与所述错题题目对应的标准答案；

第二识别子单元，用于识别所述用户错题集包含的所有所述错题题目中与所述目标问题的匹配度最高的目标错题；

第三确定子单元，用于将所述目标错题、与所述目标错题对应的用户答案以及与所述目标错题对应的标准答案确定为所述目标学科对应的所有教学内容中与所述目标问题的匹配度最高的目标内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第二确定单元，还包括：

题目判断子单元，用于在所述学科判断子单元判断出所述目标学科的学科类型为语言类时，根据从所述目标问题中识别出的关键字判断所述目标问题是否用于查询目标字词的字词属性，所述目标字词为从所述目标问题中切分出的待查询字词，所述字词属性至少包括字词的音、形、义；

查询子单元，用于在所述题目判断子单元判断出所述目标问题用于查询所述目标字词的字词属性时，查询所述目标学科的词典包含的所有字词中与所述目标字词的匹配度最高的关联字词；

所述第三确定子单元，还用于将所述关联字词以及所述关联字词的字词属性确定为所述目标学科对应的所有教学内容中与所述目标问题的匹配度最高的目标内容；

以及，所述第一识别子单元，还用于在所述学科判断子单元判断出所述目标学科的学科类型为语言类并且所述题目判断子单元判断出所述目标问题未用于查询所述目标字词的字词属性时，执行所述识别输入所述搜题语音的用户的身份标识的操作。

本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的任一项方法。

本发明第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的任一项方法。

本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本发明实施例第一方面公开的任一项方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

从输入的搜题语音中提取目标问题，如果判断出未搜索到与目标问题相匹配的答案信息，那么根据从目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科；然后，从目标学科对应的所有教学内容中确定出与目标问题的匹配度最高的目标内容，并输出上述的目标内容。可见，在本发明实施例中，电子设备可以在语音搜题失败时，返回与用户输入的目标问题最匹配的教学内容，从而可以在语音搜题失败时，利用上述最匹配的教学内容吸引低幼用户的学习兴趣，进而提高学习效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的另一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图；

图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开了一种基于语音搜题的内容推荐方法及电子设备，能够提高低龄用户的学习兴趣，从而提高学习效率。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于语音搜题的内容推荐方法适用于手机、平板电脑、家教机等具有语音交互功能，能够进行语音搜题的电子设备，本发明实施例不做限定。其中，上述的电子设备的操作系统可包括但不限于android操作系统、ios操作系统、symbian(塞班)操作系统、blackberry(黑莓)操作系统、windowsphone8操作系统等等，本发明实施例不做限定。下文以家教机为例表述该基于语音搜题的内容推荐方法，不应构成该方法的限定。如图1所示，该基于语音搜题的内容推荐方法可以包括以下步骤：

101、家教机从输入的搜题语音中提取目标问题。

本发明实施例中，家教机可以接收用户输入的语音搜题开启指令，用户可以通过语音输入或者点击屏幕显示的按键等方式输入该语音搜题开启指令；家教机可以将在接收到语音搜题开启指令之后采集到的音频作为用户输入的搜题语音，对该搜题语音进行语音识别，从而从搜题语音中提取出目标问题。

102、家教机判断是否搜索到与目标问题相匹配的答案信息，如果是，执行步骤103，如果否，执行步骤104。

本发明实施例中，可以预先建立一个包含大量问题及其对应答案的答案集，家教机从搜题语音中识别出目标问题之后，可以计算目标问题与答案集中各个问题之间的相似度；假设某个问题与目标问题的相似度高于指定阈值，那么可以认为该问题对应的答案信息为与目标问题相匹配的答案信息。作为另一种可选的实施方式，家教机也可以直接计算目标问题与各个答案信息之间的关联度，即对于某一个答案信息，计算该答案信息为目标问题的答案的概率。如果该答案信息与目标问题的关联度高于指定阈值，那么该答案信息可以认为是与目标问题相匹配的答案信息。

然而，由于各种干扰因素以及语音识别算法准确率的影响，家教机从搜题语音中识别出的目标问题可能与用户实际想要搜索的问题并不相符。举例来说，用户通过搜题语音输入的待搜索问题是“我想看关于有理数的视频”，而家教机从搜题语音中识别出的目标问题是“我想看关于游离数的视频”，因此家教机难以从答案集中搜索到与目标问题的相似度高于指定阈值的问题，也难以搜索到与目标问题相匹配的答案信息。

103、家教机输出该与目标问题相匹配的答案信息。

104、家教机根据目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科。

本发明实施例中，可以预先建立各个学科对应的关键字库。举例来说，数学的关键字库可以包括“等式”、“有理数”、“边长”等词组，语文的关键字库可以包括“作为”、“古诗”、“部首”等词组；每个学科对应的关键字库中收录的字词根据该学科常用的高频词设置。家教机可以先从目标问题中过滤掉对检索没有帮助的停用词，这些停用词可以包括“啊”、“吧”、“并”等语气词，然后将目标问题切分为若干个分词，识别每个分词的词性，从中选取出词性为名词的词组，利用这些词组与各个学科对应的关键字库进行匹配，从而确定出目标问题所属的目标学科。实施上述的实施方式，过滤停用词可以减少对检索没有帮助的字词对确定目标学科的干扰，可以提高识别目标学科的准确率和速度。

其中，在上述的实施方式中，从目标问题中切分出若干个分词的切分方式可以包括正向最大匹配法、反相最大匹配法、双向最大匹配法、语言模型方法等，本发明实施例不做限定。

105、家教机从目标学科对应的所有教学内容中确定与目标问题的匹配度最高的目标内容。

本发明实施例中，每个学科均可以设置有对应的教学资料库，资料库中可以包括与该学科相关的教学视频、教学课文、单词本或者习题库等教学资料。作为一种可选的实施方式，可以预先为每种教学资料设立检索索引，比如说，教学视频、教学课文的检索索引可以为视频标题、课文标题，单词本的检索索引为各个单词，习题库的检索索引为习题库中的题目。家教机获取到目标学科对应的所有教学内容之后，计算目标问题与上述各种教学资料的检索索引之间的匹配度，匹配度可以与发音和/或与语义相关。继续以识别出的目标问题是“我想看关于游离数的视频”为例，如果计算匹配度时，发音的权重较高，那么家教机确定出的目标内容可以是“有理数的视频”；如果语义的权重较高，那么家教机确定出的目标内容可以是“自由度的视频”。

106、家教机输出目标内容。

本发明实施例中，家教机可以通过在显示屏幕上播放视频或者显示课文或者朗读教学音频等方式输出目标内容，具体的输出方式可以根据目标内容的类型而定。

可见，在图1所描述的基于语音搜题的内容推荐方法中，家教机可以从用户输入的搜题语音中识别出目标问题，并且在未搜索到与目标问题相匹配的答案信息之后，根据目标问题中的关键字识别出目标问题的目标学科，从而在目标学科对应的教学内容中识别出与目标问题最匹配的目标内容，并输出该目标内容，可以在搜题失败的时候，输出与用户查询的目标问题最相关的内容，以转移用户的注意力，提高用户的学习兴趣；并且在搜题失败的时候，也能为用户提供相关的学习内容，不浪费搜题失败时的时间，提高用户利用家教机进行学习辅导时的学习效率。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图。如图2所示，该基于语音搜题的内容推荐方法可以包括以下步骤：

201、家教机从输入的搜题语音中提取目标问题。

202、家教机判断是否搜索到与目标问题相匹配的答案信息，如果是，执行步骤203，如果否，执行步骤204。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，家教机执行步骤202的方式具体可以为：

家教机确定目标问题与预设的答案集中各个答案信息之间的关联度。

家教机从答案集中选取出与目标问题的关联度最高的答案信息作为候选答案；

家教机判断候选答案与目标问题的关联度是否超过指定阈值，如果是，判定搜索到与目标问题相匹配的答案信息，如果否，判定未搜索到与目标问题相匹配的答案信息。

其中，答案集中各个答案信息均对应一个问题，因此，家教机可以将目标问题以及答案集中的各个问题分别表示为词向量，然后计算目标问题对应的词向量与各问题对应的词向量之间的相似度(如计算二者在词向量空间中的距离)，相似度最高的问题对应的答案信息即可确定为与目标问题的关联度最高的答案信息，并将该答案信息作为候选答案；如果候选答案与目标问题的关联度低于指定阈值，那么可以认为答案集中的各个答案信息与目标问题的关联度均比较低，各个答案信息可能都不是与目标问题相匹配的答案信息，此时判定为未搜索到与目标问题相匹配的答案信息，可以提高搜索出的答案信息与目标问题相匹配的准确率。

203、家教机输出该与目标问题相匹配的答案信息。

204、家教机输出语音提示信息，并判断在输出语音提示信息之后的指定时长内是否检测到用户输入的语音消息，如果是，执行步骤205，如果否，执行步骤206。

本发明实施例中，当家教机执行步骤202判断出未搜索到与目标问题相匹配的答案信息之后，执行步骤204，以判断用户是否在指定时长内再次输入搜题语音，该指定时长可以设定为30秒、1分钟等任意时长，本发明实施例不做限定。如果用户在指定时长内再次输入搜题语音，那么家教机执行步骤201，继续识别搜题语音中包含的目标问题，如果用户未在指定时长内再次输入搜题语音，可以认为用户忽略了语音提示信息，因此执行步骤206～步骤208，以为用户提供与目标问题最相关的目标内容。可选的，语音提示信息可以为固定的语音句式，如“请再次输入语音问题”。或者，语音提示信息也可以根据预设的语音模板生成，语音模板可以为“请再次输入”，家教机拼接“请再次输入”对应的提示语音以及搜题语音，以生成语音提示信息。

205、家教机将该语音消息作为新的搜题语音，并继续执行步骤201。

206、家教机根据目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科。

207、家教机从目标学科对应的所有教学内容中确定与目标问题的匹配度最高的目标内容。

208、家教机输出目标内容。

可见，在图2所描述的方法中，家教机可以在根据搜题语音搜索到目标问题对应的答案信息时，输出答案信息；以及在未搜索到对应的答案信息时，识别目标问题所属的目标学科，以及搜索出目标学科中与目标问题最相关的目标内容，并输出给用户，从而可以提高用户的学习兴趣，提高学习效率。进一步地，在图2所描述的方法中，家教机在未搜索到对应的答案信息时，还可以输出语音提示信息，以提示用户再次输入搜题语音。更进一步地，在图2所描述的方法中，家教机通过判断候选答案的关联度是否超过指定阈值，判断是否搜索到与目标问题相匹配的答案信息，从而可以提高搜索出的答案信息与目标问题相匹配的准确率。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于语音搜题的内容推荐方法的流程示意图。如图3所示，该基于语音搜题的内容推荐方法可以包括以下步骤：

301、家教机从输入的搜题语音中提取目标问题。

302、家教机判断是否搜索到与目标问题相匹配的答案信息，如果是，执行步骤303，如果否，执行步骤304。

303、家教机输出该与目标问题相匹配的答案信息。

304、家教机输出语音提示信息，并判断在输出语音提示信息之后的指定时长内是否检测到用户输入的语音消息，如果是，执行步骤305，如果否，执行步骤306。

305、家教机将该语音消息作为新的搜题语音，并继续执行步骤301。

306、家教机根据目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科。

307、家教机判断目标学科的学科类型是否为语言类，如果是，执行步骤308，如果否，执行步骤310。

本发明实施例中，语言类学科包括但不限于语文、英语、日语等学科。

308、家教机根据从目标问题识别出的关键字判断目标问题是否用于查询目标字词的字词属性，如果是，执行步骤309，如果否，执行步骤310。

本发明实施例中，目标字词为从目标问题中切分出的待查询字词，某一字词的字词属性至少包括该字词的音、形、义。作为一种可选的实施方式，家教机可以搜索目标问题中是否包含与字词属性相关的关键字，比如说“部首”、“读音”、“意义”、“怎么读”等与查询字词属性相关的字或词组，如果搜索到上述与字词属性相关的关键字，可以认为目标问题用于查询目标字词的字词属性；并且，在将目标问题切分为若干个分词之后，识别每个分词的词性，从而根据各个分词的词性判断目标问题中是否存在“的”字结构，如果是，将处于“的”字前方的词语确定为上述的目标字词，如果不能存在“的”字结构，根据各个分词的词性识别目标问题的句型结构，并将该句型结构中的主语确定为上述的目标字词。举例来说，假设用户输入的搜题语音中待搜索的问题为“戴的部首是什么”，家教机从搜题语音中识别出的目标问题为“dye的部首是什么”，将目标问题切分成若干分词，可得到“dye/的/部首/是什么”，家教机搜索不到与目标问题相匹配的答案信息；根据从目标问题中识别出的关键字“部首”可以判定该目标问题所属的目标学科为语言类学科，并且该目标问题用于查询目标字词的字词属性；从上述目标问题的分词结果以及各个分词的词性可以得出，该目标问题中存在“的”字结构，因此将“dye”确定为目标字词。

309、家教机查询目标学科的词典包含的所有字词中与目标字词的匹配度最高的关联字词，并将该联字词以及该关联字词的字词属性确定为目标学科对应的所有教学内容中与目标问题的匹配度最高的目标内容，并执行步骤313。

本发明实施例中，家教机从目标学科的词典中查找目标内容。当识别出的目标问题为“dye的部首是什么”时，家教机根据关键子“部首”确定目标问题所属的目标学科为语文，因此当目标字词为“dye”时，如果在计算匹配度是考虑发音，查询出的关联字词可以为“带”、“呆”、“戴”等与“dye”读音相似的中文字词。

实施上述的步骤308～309，家教机在目标问题所属的目标学科为语言类时，从单词本中查询目标内容，可以在搜题失败时，为用户巩固语言学习的基础知识。

310、家教机识别输入搜题语音的用户的身份标识，并调取与身份标识对应的目标学科的用户错题集。

本发明实施例中，用户错题集至少包括错题题目，与错题题目对应的用户答案以及与错题题目对应的标准答案。家教机可以从搜题语音中提取出声音特征，并且与预先存储的标准用户声音特征进行匹配，从而确定出用户的身份标识，即家教机通过搜题语音识别用户的身份。此外，家教机可以根据不同用户在家教机上进行习题训练的情况，维护不同的用户错题集，每个用户的每个学科都可以对应有一个用户错题集。

311、家教机识别用户错题集包含的所有错题题目中与目标问题的匹配度最高的目标错题。

312、家教机将目标错题、与目标错题对应的用户答案以及与目标错题对应的标准答案确定为目标学科对应的所有教学内容中与目标问题的匹配度最高的目标内容，并执行步骤313。

本发明实施例中，家教机计算目标问题与错题题目中各个错题题目的匹配度，从中确定出最匹配的目标错题，并且将目标错题、目标错题对应的用户答案以及与目标错题对应的标准答案确认为目标内容，从而可以使用户在搜题失败时，能够复习与目标问题属于同一科目的错题，巩固知识学习效果。

313、家教机输出目标内容。

可见，在图3所描述的方法中，家教机可以识别搜题语音中的目标问题，在搜索到与目标问题相匹配的答案信息时输出与该答案信息；在未搜索到与目标问题相匹配的答案信息时，识别目标问题所属的目标学科，并且在目标学科为语言类时，从单词本中查询出目标内容；在目标学科不为语言类时，从错题集中查询出目标内容，从而可以在搜题失败时，通过单词本为用户巩固语言学习的基础知识或者通过错题集为用户巩固知识学习效果。

实施例四

请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，该电子设备可以包括：

提取单元401，用于从输入的搜题语音中提取目标问题。

本发明实施例中，提取单元401可以将在接收到语音搜题开启指令之后采集到的音频作为用户输入的搜题语音；用户可以通过语音输入或者点击屏幕显示的按键等方式输入该语音搜题开启指令，本发明实施例不做限定。

第一判断单元402，用于判断是否搜索到与提取单元401提取出的目标问题相匹配的答案信息。

本发明实施例中，第一判断单元402可以计算目标问题与预设的答案集中各个问题之间的相似度，答案集中包含大量问题及其对应答案。假设某个问题与目标问题的相似度高于指定阈值，那么第一判断单元402可以认为该问题对应的答案信息为与目标问题相匹配的答案信息。可选的，第一判断单元402也可以直接计算目标问题与各个答案信息之间的关联度，如果该答案信息与目标问题的关联度高于指定阈值，那么该答案信息可以认为是与目标问题相匹配的答案信息。

第一确定单元403，用于在第一判断单元402判断出未搜索到与目标问题相匹配的答案信息时，根据从目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科。

本发明实施例中，第一确定单元403可以先从目标问题中过滤掉对检索没有帮助的停用词，然后将目标问题切分为若干个分词，识别每个分词的词性，从中选取出词性为名词的词组，利用这些词组与各个学科对应的关键字库进行匹配，从而确定出目标问题所属的目标学科。

其中，从目标问题中切分出若干个分词的切分方式可以包括正向最大匹配法、反相最大匹配法、双向最大匹配法、语言模型方法等，本发明实施例不做限定。

第二确定单元404，用于从第一确定单元403确定出的目标学科对应的所有教学内容中确定与目标问题的匹配度最高的目标内容。

本发明实施例中，每个学科均可以设置有对应的教学资料库，资料库中可以包括与该学科相关的教学视频、教学课文、单词本或者习题库等教学资料。第二确定单元404，可以计算目标问题与上述各种教学资料的检索索引之间的匹配度，匹配度可以与发音和/或与语义相关。在一些可能的实施例中，教学视频、教学课文的检索索引可以为视频标题、课文标题，单词本的检索索引为各个单词，习题库的检索索引为习题库中的题目。

输出单元405，用于输出第二确定单元404确定出的目标内容。

可见，实施图4所示的电子设备，可以从用户输入的搜题语音中识别出目标问题，并且在未搜索到与目标问题相匹配的答案信息之后，根据目标问题中的关键字识别出目标问题的目标学科，从而在目标学科对应的教学内容中识别出与目标问题最匹配的目标内容，并输出该目标内容，可以在搜题失败的时候，输出与用户查询的目标问题最相关的内容，以转移用户的注意力，提高用户的学习兴趣。并且在搜题失败的时候，也能为用户提供相关的学习内容，不浪费搜题失败时的时间，提高用户利用家教机进行学习辅导时的学习效率。

实施例五

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图5所示的电子设备是由图4所示的电子设备进行优化得到的。与图4所示的电子设备相比，图5所示的电子设备还可以包括：

提示单元406，用于在第一判断单元402判断出未搜索到与目标问题相匹配的答案信息之后，输出语音提示信息，该语音提示信息用于提示用户再次通过语音输入问题。其中，语音提示信息可以为固定的语音句式，也可以根据预设的语音模板生成。

第二判断单元407，用于判断在提示单元406输出语音提示信息之后的指定时长内是否检测到用户输入的语音消息。

上述的提取单元401，还用于在第二判断单元407判断出在指定时长内获取到语音消息时，将语音消息作为新的搜题语音，并执行提取输入的搜题语音中包含的目标问题的操作；

上述的第一确定单元403，具体用于在第一判断单元402判断出未搜索到与目标问题相匹配的答案信息以及第二判断单元407判断出未在指定时长内获取到语音消息时，根据从目标问题中识别出的关键字确定目标问题所属的目标学科。

可选的，在图5所示的电子设备中，上述的第一判断单元402，具体可以包括：

第一确定子单元4021，用于确定提取单元401提取出的目标问题与预设的答案集中各个答案信息之间的关联度。

本发明实施例中，第一确定子单元4021可以将目标问题以及答案集中的各个问题分别表示为词向量，然后计算目标问题对应的词向量与各问题对应的词向量之间的相似度，该相似度即为目标问题与各个问题对应的各个答案信息之间的关联度。

选取子单元4022，用于根据第一确定子单元4021确定出的目标问题与各个答案信息之间的关联度，从答案集中选取出与目标问题的关联度最高的候选答案。

阈值判断子单元4023，用于判断选取子单元4022选取的候选答案与目标问题的关联度是否超过指定阈值。

第二确定子单元4024，用于在阈值判断子单元4023判断出候选答案与目标问题的关联度未超过指定阈值时，判定不存在与目标问题相匹配的答案信息。可选的，第二确定子单元4024，还用于在阈值判断子单元4023判断出候选答案与目标问题的关联度超过指定阈值时，判定存在与目标问题相匹配的答案信息。

可见，实施图5所示的电子设备，可以提高用户的学习兴趣，提高学习效率。进一步地，实施图5所示的电子设备，在未搜索到对应的答案信息时，还可以输出语音提示信息，以提示用户再次输入搜题语音。在输出语音提示信息之后足够长(指定时长)的时间内依然没有接收到用户输入的语音消息时，才执行从目标学科中查询出与目标问题最相关的目标内容的步骤，从而可以通过多次询问用户，提高搜题成功的概率。更进一步地，在图2所描述的方法中，家教机通过判断候选答案的关联度是否超过指定阈值，判断是否搜索到与目标问题相匹配的答案信息，从而可以提高搜索出的答案信息与目标问题相匹配的准确率。

实施例六

请参阅图6，图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图6所示的电子设备是由图5所示的电子设备进行优化得到的。与图5所示的电子设备相比，在图6所示的电子设备中，上述的第二确定单元404，具体可以包括：

学科判断子单元4041，用于判断第一确定单元403确定出的目标学科的学科类型是否为语言类；

第一识别子单元4042，用于在学科判断子单元4041判断出目标学科的学科类型不为语言类时，识别输入搜题语音的用户的身份标识；

调取子单元4043，用于调取与第一识别子单元4042识别出的身份标识对应的目标学科的用户错题集，该用户错题集至少包括错题题目，与错题题目对应的用户答案以及与错题题目对应的标准答案；

第二识别子单元4044，用于识别调取子单元4043调取出的用户错题集包含的所有错题题目中与目标问题的匹配度最高的目标错题；

第三确定子单元4045，用于将第二识别子单元4044识别出的目标错题、与目标错题对应的用户答案以及与目标错题对应的标准答案确定为目标学科对应的所有教学内容中与目标问题的匹配度最高的目标内容。

可选的，在图6所示的电子设备中，上述的第二确定单元404，还可以包括：

题目判断子单元4046，用于在学科判断子单元4041判断出目标学科的学科类型为语言类时，根据从目标问题中识别出的关键字判断目标问题是否用于查询目标字词的字词属性；其中，目标字词为从目标问题中切分出的待查询字词，字词属性至少包括字词的音、形、义。

本发明实施例中，题目判断子单元4046可以搜索目标问题中是否包含与字词属性相关的关键字，如果包含，可以认为目标问题用于查询目标字词的字词属性。此外，题目判断子单元4046还可以在将目标问题切分为若干个分词之后，识别每个分词的词性，从而根据各个分词的词性判断目标问题中是否存在“的”字结构，如果是，将处于“的”字前方的词语确定为上述的目标字词，如果不能存在“的”字结构，根据各个分词的词性识别目标问题的句型结构，并将该句型结构中的主语确定为上述的目标字词。当题目判断子单元4046判断出目标问题用于查询目标字词的字词属性之后，将识别出的目标字词发送至下述的查询子单元4047。

查询子单元4047，用于在题目判断子单元4046判断出目标问题用于查询目标字词的字词属性时，查询目标学科的词典包含的所有字词中与目标字词的匹配度最高的关联字词；

上述的第三确定子单元4045，还用于将查询子单元4047查询到的关联字词以及关联字词的字词属性确定为目标学科对应的所有教学内容中与目标问题的匹配度最高的目标内容。

以及，上述的第一识别子单元4042，还用于在学科判断子单元4041判断出目标学科的学科类型为语言类并且题目判断子单元4046判断出目标问题未用于查询目标字词的字词属性时，执行识别输入搜题语音的用户的身份标识的操作。

可见，实施图6所示的电子设备，可以识别搜题语音中的目标问题，在搜索到与目标问题相匹配的答案信息时输出与该答案信息；在未搜索到与目标问题相匹配的答案信息时，识别目标问题所属的目标学科，并且在目标学科为语言类时，从单词本中查询出目标内容；在目标学科不为语言类时，从错题集中查询出目标内容，从而可以在搜题失败时，通过单词本为用户巩固语言学习的基础知识或者通过错题集为用户巩固知识学习效果。

实施例七

请参阅图7，图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器701；

与存储器701耦合的处理器702；

其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行图1～图3任一种所示的基于语音搜题的内容推荐方法。

需要说明的是，图7所示的电子设备还可以包括电源、输入按键、摄像头、扬声器、屏幕、rf电路、wi-fi模块、蓝牙模块、传感器等未显示的组件，本实施例不作赘述。

本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行图1～图3任一种所示的基于语音搜题的内容推荐方法。

本发明实施例公开一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行图1～图3任一种所示的基于语音搜题的内容推荐方法。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本发明实施例公开的一种基于语音搜题的内容推荐方法及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。