[发明专利]基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法有效

专利信息
申请号: 201910593929.2 申请日: 2019-07-03
公开(公告)号: CN110287327B 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 孙雪冬 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F16/36
代理公司: 广州新诺专利商标事务所有限公司 44100 代理人: 张玲春
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 教材 目录 超图 路径 适应 性知识 图谱 自动 生成 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法。该方法分为四部分:首先,对教材进行分类;并应用目录对教材进行形式化及图形化描述,构建知识表达超图及知识表达链图;由相似教材目录的知识表达链图及知识表达图谱生成某门课程的知识图谱;基于路径适应性知识图谱,根据知识表达超图,进行知识关联度描述,生成既具有路径适应性描述,又具有知识相关性描述的知识图谱;根据教材的相关性,进行知识图谱的拼接,构建某学科的知识图谱。该方法能根据现有教材目录利用有向超图自动生成某个学科的路径适应性知识图谱,进而支持个性化知识路径及个性化学习过程的自动提取与生成;此外,该图谱可为编写教材及教学方案提供依据。

技术领域

本发明涉及信息与网络技术领域,具体涉及一种基于教材目录和有向超图的路径适 应性知识图谱自动生成方法。

背景技术

随着计算机、网络等技术的发展以及电子教学资源的日益丰富,教学过程正在发生 巨大变化。正在从传统的以教师的教为主导的教学过程转向为以学生为中心的、以学生主动学习为主的教学过程。若要实现既能充分发挥教学技术的作用,又能防止学生在学 习过程中迷航的目标,就需要解决:“如何根据学习者的具体情况及其所处的资源环境 状况,从长远、发展的角度为其学习制定个性化的、优化的学习方案”这一难题。

由于“知识图谱”是一种描述真实世界客观存在的实体、概念及它们之间关联关系的语义网络。因此,学习路径及学习过程的生成都应该以知识图谱为依据,因而建立相 应的知识图谱成为进行个性化学习路径、学习过程自动生成,进而进行个性化学习方案 创建的关键。

教材一般指大学的教学用书。各种教材都是按照一定的学科的内容体系,并结合学 生的知识水平系统编写的。它具有内容相对稳定,阐述系统完整,表达概括清楚的特点。

教材目录,是对整本教材内容的提炼和概括。每一章节的目录是每个单元的浓缩和 升华。目录不仅可用作为查找课本内容页码的参考,更主要的是通过它能大致了解一本书的内容和结构。

有向超图是描述多元子集多元关系的方法,它既具有图形学形象直观的特点,又具 有形式化的理论基础,适合用于计算机进行表达和求解。正是由于有向超图的特点和知识领域本身的特点的一致性决定了可以应用有向超图进行知识图谱描述。

发明内容

为了解决上述问题,本发明的目的是提供了一种基于教材目录和有向超图的路径适 应性知识图谱自动生成方法,该方法能根据现有教材目录利用有向超图自动生成某个学 科的路径适应性知识图谱,进而支持个性化知识路径及个性化学习过程的自动提取与生 成。

本发明的基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法。该方法分 为以下四部分:

首先,对教材进行分类;并应用目录对教材进行形式化及图形化描述,构建知识表达超图及知识表达链图;由相似教材目录的知识表达链图及知识表达图谱生成某门课程的知识图谱;首先,由多本相似教材的知识表达链图构建知识表达拓扑图;接下来,基 于知识表达拓扑图,根据语义进行逻辑关系分析、判断,生成知识逻辑关系图;基于知 识逻辑关系图,根据相应的知识表达链图进行分支选择和节点状态描述,生成路径适应 性知识图谱;基于路径适应性知识图谱,根据知识表达超图,进行知识关联度描述,生 成既具有路径适应性描述,又具有知识相关性描述的知识图谱;根据教材的相关性,进 行知识图谱的拼接,构建某学科的知识图谱。

具体而言,一种基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法,包 括以下步骤:

步骤1,给出本发明的目标是自动构建某一学科的知识图谱,即描述某一学科的所包含的知识以及知识之间的关系;确定分析对象为教材;并对分析的教材进行了限定: 选择有代表性的、中国图书馆图书分类法中的自然科学类教材进行分析;并给出分析的 基本前提假设:假设用于创建知识图谱的教材在知识编排及表达上是合理的;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学,未经中山大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910593929.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top