[发明专利]一种面向汉语国际教育的智能导学方法

说明书

本发明公开了一种面向汉语国际教育的智能导学方法，该面向汉语国际教育的智能导学方法具体步骤如下：S1：领域知识图谱构建，1)构建过程，2)语料收集，3)基于自举的实体及实体关系联合识别；S2：文本推理模型，1)关系向量计算，2)知识推理，3)基于注意力的LSTM模型；S3：问答式导学方法，1)基于知识图谱的问句扩展，2)基于文本推理的答案抽取，3)基于知识图谱的相关知识发现；研究策略上，将知识图谱和文本推理应用于问答式导学研究。知识图谱具备适应知识推理的逻辑结构，而文本推理能够进行文本的逻辑推导。两者的结合能够为智能导学应用中的语义深度理解提供有效支持。

技术领域

本发明涉及汉语国际教育技术领域，具体为一种面向汉语国际教育的智能导学方法。

背景技术

智能导学系统是一种基于人工智能和计算机技术的教学辅助系统，力图模仿自然人的教学方法，与学习者进行及时、按需的交互。智能导学系统是目前人工智能领域和信息化教学领域的研究热点。本发明旨在研究如何构建汉语国际教育领域知识图谱、采用深度文本推理技术提高自动问答的语义推理能力，提升智能导学系统的整体性能，对智能导学研究具有非常重要的理论意义。同时，随着中国国力的日益强大，汉语也越来越受到世界各国人民的青睐，如何帮助母语非汉语者进行自主学习，培养其具有熟练的汉语作为第二语言技能，实现良好的文化传播，加快汉语国际化进程具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向汉语国际教育的智能导学方法，该面向汉语国际教育的智能导学方法具体步骤如下：

S1：领域知识图谱构建，具体如下：

1)构建过程：

通过以下三个步骤构建领域知识图谱：第一步，利用网络爬虫采集教学资源和网络百科知识语料；第二步，从教学大纲、教案、教材、试题库抽取知识点和知识点关系，构建整个知识图谱的核心；第三步，通过网络百科语料扩展学科知识图谱；

2)语料收集：

教学资源可分为两类，第一类是具有较强结构化特征的教学大纲，第二类是与教学大纲高度相关的其他教学资源，包括教案、教材、试题库等，这类教学资源详细描述了知识点以及知识点之间的关联信息，教学资源一般由领域专家手工创建，具有专业性强、准确率高等特点，因此，这类资源将被用来构建整个学科知识图谱的核心，

通过收集汉语国际教育教学资源，以抽取知识点之间的关联信息，从而构建整个领域知识图谱的核心，

除教学资源外，还将从开放的网络百科知识库中抽取领域知识百科知识语料属于互联网上开放的知识文本数据，具有规模庞大、不断更新扩展的特点，中文的百科知识语料主要来源有中文维基百科、百度百科、搜狗百科等，这类知识百科文本一般具有较高的质量和半结构化的特点，是知识图谱扩充的重要来源，同时采用迭代方式扩充知识图谱，即首先利用知识图谱核心中的实体及实体关系，在百科知识库中进行搜索，抽取搜索结果中的实体及实体关系，然后再利用扩充的实体及实体关系进行再次搜索，从而不断扩充整个知识图谱；

3)基于自举的实体及实体关系联合识别：

实体和实体关系的抽取是知识图谱构建的核心内容，决定着知识图谱的质量，传统的实体和实体关系抽取通常需要标注大量的训练数据，或者人工提供种子实体、种子关系等。前者需要耗费大量的人工劳动，而后者往往因为种子数量有限，导致识别性能不高。为此，本项目提出一种基于自举的实体和实体关系联合识别模型，其目的在于尽可能地减少人工干预的强度，同时能充分利用已有的结构化知识，提高信息抽取的性能；