[发明专利]一种智能学习平台及其构建方法

权利要求书

1.一种智能学习平台，其特征在于，包括：

知识图谱模块，用于存储学科知识体系，专业学科专家或课程教师按照所属学科、知识点名称、知识点之间的关联关系三个要素进行知识点梳理，形成规范的Excel文档；通过.NET文件导入及读取程序对Excel文件进行遍历，通过SaveKnowledge函数将学科、知识点名称、知识点关联关系写入知识图谱模块；

数据收集模块，用于收集在线学习资源，形成文本文件的数据集；

数据挖掘及语义分析模块，基于知识图谱模块对数据收集模块的在线学习资源进行数据挖掘和语义分析，将在线学习资源与知识图谱模块中的学科知识体系进行关联，得到关联资源信息；

数据关联提示及呈现模块，用户使用时，呈现关联资源信息；

所述关联资源信息在用户查看学习资源时，或者在用户检索关键词时通过“智能助教机器人”以动态图文的形式呈现；

所述动态图文呈现与当前位置的关键词相关联的资源信息，包括位置信息、关联资源提示，所述位置信息指关键字在学习资源中的时间点或页码，所述关联资源提示指有哪些关联的资源以及与知识图谱的关联；或者所述动态图文呈现关键词的概要信息、关联资源信息、关键词的图谱关系；

关联资源信息数据库，包括资源和知识点之间的关联，同一知识点与不同资源之间的关联，不同知识点与不同资源之间的关联；所述不同知识点之间的关联包括知识点之间的前置关联，所述不同资源之间的关联包括资源之间的前置关联；

所述关联资源信息的呈现：当用户查看学习资源，浏览到某个位置时出现了关键词，这里的位置对视音频资源而言是时间点，对文稿资源而言是具体查看的页码，则触发了关联事件，“智能助教机器人”呈现与当前位置的关键词相关联的资源信息，包括位置信息、关联资源提示，关联资源提示指有哪些关联的资源以及与知识图谱的关联；若是同时出现多个关键词，“智能助教机器人”将一一呈现与当前位置的关键词相关联的资源信息；当用户点击“智能助教机器人”，输入关键词进行检索，可查看该关键词的概要信息、与其相关联的资源信息、关键词图谱关系，所述关键词为知识点。

2.根据权利要求1所述的一种智能学习平台，其特征在于，所述知识图谱模块中的知识图谱的节点为学科知识体系的组成内容，包括知识点、概念术语，知识图谱的边为学科的知识点、概念术语相互间的关系以及学习次序，包括拓展、延伸、先修；所述数据挖掘及语义分析模块依据学科知识图谱和数据集，构建人工智能语义分析模型，依据人工智能语义分析模型的分析结果，获知某个学习资源与某个关键词关联，从而通过该关键词挖掘与该学习资源关联的资源并使这些相关的资源和信息关联起来，构建与知识图谱相关的关联资源信息数据库。

3.根据权利要求2所述的一种智能学习平台，其特征在于，所述数据挖掘及语义分析模块所构建的人工智能语义分析模型包括：

数据预处理单元，对文件进行检查，清洗掉文本中隐藏的分隔字符、封闭错误数据、转义字符，然后将文本统一调整编码为utf-8编码，经过多轮的清洗及数据格式化工作，最终形成格式化、结构化的数据集；

数据切分单元，根据自然语言处理模型，把数据预处理单元处理后的结构化数据集划分为训练集和测试集；

数据语义识别和模型训练单元，依据知识图谱，利用自然语言处理模型对结构化的数据集中的训练集进行语义识别分析，包括切词、词性标注、专有名词识别；所述切词是将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程；所述词性标注是为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程；所述专有名词识别是识别专业概念术语、知识点的关键词；并进行样本标注，得到语义识别分析结果同时对自然语言处理模型进行训练；

测试及验证单元，利用训练后的自然语言处理模型对测试集的数据进行语义识别分析，得到模型的输出结果，根据输出结果评估模型训练前后的准确率；

所述数据语义识别和模型训练单元识别出的关键词，返回的结果为json格式，包括：“content”为这个关键词所在学习资源的摘要，“File”为所在的资源位置，“Idx”为索引位置，“Time”为所在学习资源中起点和结束点时间/页码。