[发明专利]一种基于教育知识图谱的问答分析与处理方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于教育知识图谱的问答分析与处理的方法及系统，包括：教育知识图谱的构建模块、问题预处理模块、问答分析与处理模块、后处理模块。本发明可以解决针对教育领域问题的精准回答，适用于一般教育场景，也可以用于学生的自学辅导中，提高学习者的学习兴趣与学习效果。

技术领域

本发明涉及一种基于教育知识图谱的问答分析与处理方法及系统，属于知识图谱技术与教育的融合技术领域。

背景技术

基于知识图谱的问答系统有两大核心问题，前端语义理解和后端知识图谱构建。知识图谱以结构化的形式形象地描述客观世界中的概念、实体间的复杂关系。目前各领域的知识库在逐步构建中，但尚不存在针对中小学学科的教育知识图谱。本发明即在后端知识图谱构建方面专门针对中小学的学科构建了教育知识图谱又在前端语义理解方面发明了知识点与关系抽取算法，用来更好的从语义层面理解用户意图，查询复杂的关联信息反馈精准答案，比传统的基于全文检索的问答更精准。将知识图谱与教育进行结合对于推进面向教育的智能问答有重大意义。

发明内容

本发明要解决的问题是：克服现有技术基于关键字匹配检索问答库不能理解用户意图不能给出精准答案的不足，以及在中小学知识领域缺乏教育知识图谱的不足。发明了一种基于教育知识图谱的问答分析与处理的方法与系统，解决针对教育领域的精准问答，适用于一般教育场景下的对话，也可以用于学生的自学辅导中，提高学习者的学习兴趣与学习效果。

本发明解决其问题所采用的方案是：一种基于教育知识图谱的问答分析与处理方法，包括以下步骤：

第一步，人工构建教育知识图谱，并设计匹配规则；

第二步，接收用户的自然语言；

第三步，采用知识点与关系抽取算法处理自然语言问句，抽取出知识点、关系及知识点与关系两者的次序信息；

第四步，在第一步设计出的匹配规则中寻找能与第三步抽取出的知识点、关系及知识点与关系两者的次序信息相对应的匹配规制；

第五步，根据第三步抽取出的知识点、关系及知识点与关系两者的次序信息及第四步的匹配规则在教育知识图谱中检索答案；

第六步，根据检索答案，按照主谓宾的方式组合答案并反馈给用户，否则提示用户重新提问。

所述第三步，采用知识点与关系抽取算法处理自然语言问句，抽取出的知识点、关系及知识点与关系两者的次序信息为：当问题涉及的是知识点N1的e1关系所对应的推理答案时需要在问句中提取出知识点N1、关系e1、及N1与e1的位置次序关系信息，具体实现如下：

(1)将教育知识图谱中的所有节点和边按照词组的长度进行倒序排序，形成倒序词组表，教育知识图谱中的节点和边都是知识点；

(2)基于(1)中的词组表，依次检测自然语言问句中包含词组表中哪些词，定位出词组X在自然语言问句中的起始位置下标A^x、终止位置下标B^x，过程中保证抽取出的任意词组X、Y的位置下标构成的区间[A^x,B^x]、[A^y,B^y]不重叠；

(3)将(1)(2)中抽取出的词组X、Y和其在教育知识图谱中的节点N或边e的标识信息组成元组(X，N)、(Y，e)，按节点N或边e在问句中的出现次序组成列表[(X，N)(Y，e)]，最后将所述列表返回。

所述第四步，寻找匹配规制具体如下：

各规则互为互斥关系：

规则1：由知识点N1及一个以N1为尾节点的关系e1检索出知识点N2，此时N2满足N1+e1＝N2；

规则2：由知识点N2及一个以N2为头结点的关系e1检索出知识点N1,此时N1满足N1+e1＝N2；