[发明专利]深度知识追踪方法和系统

权利要求书

1.深度知识追踪方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，对纸件课本进行扫描，以此获得对应的纸件课本图像，并对所述纸件课本图像进行处理，从而将所述纸件课本包含的知识内容转换为可编辑形式的数字知识数据；

步骤S2，判断所述数字知识数据包含的字符对应的语言类型，并根据所述语言类型，选择相匹配的知识数据库，再对所述数字知识数据进行字符语义识别处理，从确定所述数字知识数据包含的所有知识点内容；

步骤S3，从所述知识数据库中选择与所述知识点内容相关联的知识点数据，并根据选择的相关联的知识点数据的难易程度，对所有相关联的知识点进行排列，再根据排列的结果形成关于所述知识点内容的深度知识图谱。

2.如权利要求1所述的深度知识追踪方法，其特征在于：

在所述步骤S1中，对纸件课本进行扫描，以此获得对应的纸件课本图像，并对所述纸件课本图像进行处理，从而将所述纸件课本包含的知识内容转换为可编辑形式的数字知识数据具体包括：

步骤S101，对所述纸件课本进行扫描拍摄，以此获得对应的纸件课本图像；

步骤S102，对所述纸件课本图像依次进行图像卡尔曼滤波处理和像素二值化处理，从而将所述纸件课本图像转换为二值化图像；

步骤S103，识别所述二值化图像包含的所有字符内容，并将识别得到的所述字符内容转换为可编辑电子文本形式的数字知识数据。

3.如权利要求1所述的深度知识追踪方法，其特征在于：

在所述步骤S2中，判断所述数字知识数据包含的字符对应的语言类型，并根据所述语言类型，选择相匹配的知识数据库，再对所述数字知识数据进行字符语义识别处理，从确定所述数字知识数据包含的所有知识点内容具体包括：

步骤S201，从所述数字知识数据中随机选取若干不相邻的字符，并确定选取的每一个字符为中文字符还是外文字符，再确定所有选取的字符中属于中文字符的实际占比是否超过预设占比阈值，若是，则确定所述数字知识数据为中文类型知识数据；否则，确定所述数字知识数据为外文类型知识数据；

步骤S202，当所述数字知识数据为中文类型知识数据，则选择相应的中文知识数据库，当所述数字知识数据为外文类型知识数据，则选择相应的外文知识数据库；

步骤S203，对所述数字知识数据进行字符语义识别处理，从而得到所述数字知识数据对应的字符语义信息，并从所述字符语义信息提取得到所有知识点内容。

4.如权利要求1所述的深度知识追踪方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，从所述知识数据库中选择与所述知识点内容相关联的知识点数据，并根据选择的相关联的知识点数据的难易程度，对所有相关联的知识点进行排列，再根据排列的结果形成关于所述知识点内容的深度知识图谱具体包括：

步骤S301，从所述知识数据库中提取与所述知识点内容属于同一学科的所有学科知识数据，并确定每个学科知识数据与所述知识点内容在字符内容之间的字符内容相似度，再将字符内容相似度超过预设相似度阈值的学科知识数据作为所述相关联的知识点数据；

步骤S302，按照步骤S301确定出的相关联的知识点数据由易到难的顺序，对步骤S301确定出的所有相关联的知识点进行排列，从而得到相应的知识点数据序列；

步骤S303，对所述知识点数据序列包含的每一知识点内容标注其对应的公式注释或者背景资料注释，从而形成关于所述知识点内容的深度知识图谱。