[发明专利]一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法

说明书

本发明公开一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法，包括客观学习知识的构建和主观用户意图知识的构建；在辅助学习机中对输入数据通过从知识图谱中结合知识信息和意图信息，识别获得语言识别数据；之后中再通过语言识别数据在所述教学知识图谱中找出答案集。本发明能够建立辅助学习机的专业知识图谱，所构建的知识图谱具有较强的专业性，能够使图谱构建过程效率更高；为智能辅助学习机提供基础支撑，有效支持智能辅助机实现精准化的个性化学习服务。

技术领域

本发明属于学习辅助设备技术领域，特别是涉及一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法。

背景技术

知识图谱是利用可视化技术或结构化方式来描述实体和实体关系知识，为搜索引擎用户提供高质量的知识检索服务。知识图谱是构建下一代搜索引擎的雏形，使得搜索更加语义化和智能化。目前，通用知识图谱包括谷歌的Knowledge Graph、微软的Satori、百度的知心，以及搜狗的知立方等。相对于通用知识图谱，专业领域知识图谱构建研究较少。

现有技术中，现有专业领域知识图谱构建方法难以兼顾获取知识的规模和准确率，也难以融合从多种数据源中获取的领域知识。尤其对于教育知识图谱由于其专业性较强、发展缓慢，目前并没有专业的教育知识图谱的建立方法，这也阻碍了教育中智能辅助学习机的发展。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法，能够建立辅助学习机的专业知识图谱，所构建的知识图谱具有较强的专业性，能够使图谱构建过程效率更高；为智能辅助学习机提供基础支撑，有效支持智能辅助机实现精准化的个性化学习服务。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法，包括客观学习知识的构建和主观用户意图知识的构建；

所述客观学习知识的构建，包括步骤：

S11,收集与教育领域常识知识相关的文档数据，获取教学领域知识语料集；

S12,根据所获得的教学领域知识语料集进行匹配融合构成教学知识图谱；

所述主观用户意图知识的构建，包括步骤：

S21,收集用户意图词库，获取用户意图语料集；

S22,根据所获得的用户意图语料集进行匹配融合构成用户意图知识图谱；

在辅助学习机中对输入数据通过从知识图谱中结合知识信息和意图信息，识别获得语言识别数据；之后中再通过语言识别数据在所述教学知识图谱中找出答案集。

进一步的是，在所述步骤11中，收集与教育领域常识知识相关的文档数据，获取教学领域知识语料集，包括步骤：

获取教学领域文档，通过语义理解识别文档文字信息；

从文档中提取学科特征词、课程行业特征词和知识点信息；

对所收集的所有教学领域文档进行识别后，构成教学领域知识语料集。

进一步的是，在所述步骤12中，根据所获得的教学领域知识语料集根据多级关联的方式进行匹配和融合构成教学知识图谱。

进一步的是，在所述步骤12中，根据所获得的教学领域知识语料集进行匹配融合构成教学知识图谱，包括步骤：

从所获得的教学领域知识语料集中，提取学科类别、课程节点和知识点信息；

根据教学学科类别和该学科类别下的课程节点对目标知识点进行划分，构建知识主杆；将所获得目标知识点信息匹配融入所构建好的知识主杆中，获得知识树；根据所构建的知识树，将目标知识点匹配于一个或多个学科类别之下的课程节点上，结合相关联的知识树；由多个知识树构成教学知识图谱。