[发明专利]知识图谱的匹配方法和装置

说明书

本申请提出了一种知识图谱的匹配方法和装置，其中所述方法包括：获取两个待比较知识图谱，其中，所述待比较知识图谱由有向无环图结构构建得到；提取两个所述待比较知识图谱的每个节点的特征向量以及每个所述节点的出度和/或入度；根据每个所述节点的特征向量以及每个所述节点的出度和/或入度比较任意两个来自不同的所述待比较知识图谱中的所述节点的相似度；基于所述相似度确定两个所述待比较知识图谱的节点匹配结果。本申请能够基于有向无环图的拓扑结构对两个知识图谱进行自动匹配，提高学情迁移的效率。

技术领域

本申请涉及信息技术领域和教育技术领域，特别是涉及知识图谱的匹配方法和装置。

背景技术

随着软件技术的发展，教育软件如雨后春笋般出现，越来越多的学校和培训机构选择使用电子教育软件来替代传统的纸质教学模式。然而，在教学模式转变的过程中，始终存在一个难题无法解决，即学生的历史学情无法有效继承和迁移。学情指的是学生基于知识图谱的学习过程记录、学习结果记录和相关统计指标等。知识图谱指的是学习内容所对应的教材、章节、题型、知识点、题目等信息，以及这些信息之间的连接关系。例如基于初中数学教学大纲这个知识图谱，某学生在一元一次方程这个知识点下的做题量、正确率、平均解题时长等都是该学生学情的一部分。在以书本和试卷为载体的传统教学模式下，老师、学校和培训机构都记录了大量的学生学情，老师在教学过程中会跟踪目标学生的学情变化，并调整教学策略从而进行有针对性的讲解和练习。然而，当学校向以网页和PAD等为载体的电子教学模式转变的时候，历史学生学情数据无法继承并映射到新的电子教学模式的学情中。即使纸质数据可以提取成可被计算机存储的数据，并且电子教学工具也提供数据导入功能，学生的学情依然无法被迁移，原因就是旧有模式下使用的知识图谱和新模式下使用的知识图谱无法进行匹配。类似地，当学校或机构从一个教育软件转换到另一个教育软件时，学生的学情同样无法迁移，因为两个教育软件中的知识图谱可能不同。只有将两个不同系统中的知识图谱节点进行匹配，才能够实现学情的迁移。

基于知识图谱的技术，目前主要有三个方向：

1、知识图谱的构建技术。该技术是通过人工标注或预训练模型从数据中抽取出实体、属性、关系等信息，进而构建实体的三元关系，在进行实体对齐后存入图数据库，形成知识图谱。该技术主要解决的问题是大规模的知识图谱建立，无法解决不同知识图谱间的自动匹配。

2、知识图谱的融合技术。该技术有两个分支，一种是基于外界丰富的信息来完善现有的知识图谱，另一种是将两个有差异性的知识图谱中的相同实体进行合并，新构建的知识图谱中的实体继承两个父级知识图谱中的关系、属性和属性值。该技术主要解决的问题是知识图谱的完善和扩充，无法解决不同知识图谱间的自动匹配。

3、知识图谱的实体对比技术。该技术广泛应用于知识图谱构建中的实体对齐环节，主要解决同一个知识图谱中的实体去重和消歧。因此，该对比技术并不适用于不同知识图谱之间的自动匹配。

尽管知识图谱技术已经得到了快速的进展，但是在学情迁移时旧有模式下使用的知识图谱和新模式下使用的知识图谱仍无法进行匹配，因此，当前亟需一种能够实现两个知识图谱自动匹配的方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种知识图谱的匹配方法和装置，能够基于有向无环图的拓扑结构对两个知识图谱进行自动匹配，提高学情迁移的效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种知识图谱的匹配方法，包括以下步骤：获取两个待比较知识图谱，其中，所述待比较知识图谱由有向无环图结构构建得到；提取两个所述待比较知识图谱的每个节点的特征向量以及每个所述节点的出度和/或入度；根据每个所述节点的特征向量以及每个所述节点的出度和/或入度比较任意两个来自不同的所述待比较知识图谱中的所述节点的相似度；基于所述相似度确定两个所述待比较知识图谱的节点匹配结果。