一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及教育领域，特别涉及一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法及系统。具体包括以下步骤：建立知识体系；开始；选定计划；形成计划库；对计划库内知识信息个性化排序，并将计划库的知识信息提取形成个人知识体系；开始记忆；提供多手段辅助记忆；语音录入信息；语义分析；调整知识信息的属性；形成个人记忆特征；更新个人知识体系展示个性化学习计划。本发明专利技术快速向使用者反馈背诵结果；针对文字类学科的遗忘曲线算法，帮助使用者科学有效的进行背诵，提升背诵效果；根据知识图谱和个人知识体系建立个性化学习方案，并利用知识图谱，深层次追溯背诵知识相关节点，全面提升背诵效率。

A method and system for extracting knowledge map base and memory curve

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法及系统
本专利技术涉及教育领域，特别涉及一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法及系统。
技术介绍
当前市场上有很多软件针对英语单词背诵提供了解决方案，但对文字类科目提供背诵解决方案的软件相对较少。如图1所示，英语单词背诵的软件，通常的使用模式为：用户根据选定的词库，每天选出一定数量单词，系统会以遗忘曲线为判定标准，向用户推送需学习和复习的单词。这一过程虽可以起到帮助用户记忆的作用，但仅是从点上进行片面的的记忆，无法从知识架构、认知层面、个人记忆感知等多方面的帮助使用者，也缺乏有效的录入手段，更无法帮助使用者进行个性化的学习，没有将录入信息和知识体系进行有效关联。如图2所示，文字类科目背诵软件，通常使用模式为：利用文字、图像以及声音辅助用户进行文字类科目的背诵。用户虽在一定程度掌握了该背诵内容，但软件并没有将用户背诵的实时情况进行监控，获取反馈，也没有根据人的遗忘曲线对相关知识进行推送。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法及系统，对语音录入转换的文字信息，进行关键字智能匹配，查询知识图谱，快速向使用者反馈背诵结果；针对文字类学科的遗忘曲线算法，帮助使用者科学有效的进行背诵，提升背诵效果；根据知识图谱和个人知识体系建立个性化学习方案，并利用知识图谱，深层次追溯背诵知识相关节点，全面提升背诵效率。根据本专利技术实施例的第一方面，本专利技术一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，具体包括以下步骤：步骤一、建立知识体系；步骤二、开始，使用者开始使用；步骤三、使用者从知识体系中选取需要学习的知识信息；步骤四、将使用者选取的知识信息，构建计划库；步骤五、使用者对计划库内知识信息个性化排序，并将计划库的知识信息提取形成个人知识体系；步骤六、开始记忆，并更新计划库知识信息的属性，属性包括掌握度数据；步骤七、提供多手段辅助记忆；步骤八、语音录入信息，将背诵的语音录入，并将录入的语音解析为文字；步骤九、语义分析，获取知识点的掌握度数据；步骤十、调整知识信息的属性，更新计划库知识信息的属性；步骤十一、形成个人记忆特征，针对知识信息的属性拟合计算出其个性化记忆特征参数，与遗忘特征算法结合，形成个人记忆特征；步骤十二、更新个人知识体系，结合计划库的知识信息的属性将个人知识体系的所有知识信息的属性进行更新，并将更新好的用户知识属性来更新计划库的知识信息属性；步骤十三、展示个性化学习计划，根据知识信息属性对计划库进行比对查找，发现薄弱环节，并根据步骤十一的个人记忆特征，输出符合需求的个性化学习计划。所述知识信息的属性还包括学习次数、遗忘度。所述步骤九中，语义分析具体为：将读取的计划库中的参考答案进行分句处理；然后对分句后语句按照其中词语的含义进行切分，并为其中分词结果中的每个单词标注一个正确的词性；得到参考答案各字句的各语义块；抽取出参考答案的关键词；对参考答案再词向量提取，生成参考答案词向量数据；将使用者答案进行分句处理，然后对分句后语句按照其中词语的含义进行切分，并为其中分词结果中的每个单词标注一个正确的词性，得到使用者答案各字句的各语义块；然后抽取出使用者答案的关键词作为得分点；对使用者答案的关键词进行词向量提取，生成使用者词向量数据；提取参考答案和使用者答案中每个题的词向量；将两个答案中的词向量进行对比，得到知识点的掌握度数据。所述步骤五中，知识信息个性化排序包括智能排序、遗忘排序、重点排序以及手动调整学习顺序。所述步骤七中的多手段辅助记忆，具体包括在记忆过程中，提供以下记忆方式，针对单个知识信息的原文，提示单个知识信息的关键字；根据记忆方式，根据不同记忆方式下的学习次数、掌握度的百分比、上次记忆的时间，对比后向用户提供最优的记忆方式。所述步骤十中，根据个人记忆特征和遗忘算法计算知识点的掌握度，使知识信息的掌握度随时间衰减。所述步骤六中，根据计划库的知识图谱，将每个正在记忆的知识信息的相关知识通过学习模块展示。一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的系统，该系统包括个人端包括设置模块、计划模块、学习模块、学情展示模块；服务端包括学习计划模块、个人知识体系模块；公共端包括知识体系模块、遗忘算法模块；其中，设置模块用以用户设置选取信息，并将选取的信息从服务端的个人知识体系模块传递给服务端的学习计划模块，形成计划库；计划模块为使用者提供排序选择，对服务端的学习计划模块计划库内知识信息排序；学习模块为使用者提供学习界面，且提供多手段辅助记忆，并接收服务端的学习计划模块计划库知识点；学情展示模块展示真正符合使用者需求的个性化学习方案，具体为根据用户学习单个知识点掌握度确认使用者的知识体系，且根据构建的计划库进行比对查找，发现使用者薄弱环节，并根据个性化遗忘特征，输出符合使用者需求的个性化学习方案；学习计划模块用以存放计划库，且接收个人端计划模块对计划库内知识信息排序；且可以根据计划库的知识图谱，将每个正在记忆的知识信息的相关知识通过个人端的学习模块展示给使用者，方便使用者成体系的进行学习；更新相关掌握度、遗忘度、学习次数；学习计划模块将计划库的相关掌握度、遗忘度、学习次数数据传递给服务端的个人知识体系模块，用以信息的更新；个人知识体系模块将调动公共端的知识体系模块，并将结果通过个人端学习模块呈现给使用者，并存放服务端学习计划模块中计划库的知识点；知识体系模块用以存放知识体系，并将知识体系传递给服务端的个人知识体系模块；遗忘算法模块以时间为变量，按照遗忘函数，提供对应的遗忘程度值，给服务端的个人知识体系模块提供遗忘度。所述服务端还包括语音识别模块，语音识别模块接收个人端学习模块的语音录入，并将录入的语音解析为文字，将语义分析，得到知识点的掌握度数据，并将掌握度数据传递给计划库。所述服务端还包括个性化推荐模块，个性化推荐模块用以保存在针对知识点的学习次数、掌握百分比、遗忘度拟合计算出的个性化记忆特征，并与公共端的遗忘算法模块结合提供新的遗忘算法，用以更新个人知识体系模块的遗忘度。本专利技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：1)语音高效录入检验成果：采用语音识别，语音录入的方法，快速收集使用者针对某个信息的记忆情况，并且系统自动判断其记忆结果，实时给与真实反馈。2)多手段辅助背诵，提升效率：该方法和系统，提供题干、关键字、原文等多种记忆模式，采用多种辅助记忆手段对记忆合理引导提示，帮助使用者快速记忆。3)个性化遗忘特征算法：对每个独立知识信息，根据用户每次记忆情况，以及其个人遗忘特征，进行掌握度计算，并结合知识体系，对用户进行个性化推荐。使用户优先记忆符合自己需求的内容，达到快速提分效果。4)个性化知识体系：利用文字智能拆分标注，确定知识体系内各信息的实体、属性、重要度等属性，建立整体知识体系。随着用户的使用，记录用户使用数据，可逐渐形成个性化知识体系，即用户针对整体知识体系中内容的掌握情况，从而进行个性化定制。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1为现有英语类记忆应用流程图；图2为现有文字类学科记忆应用流程图；图3为本专利技术的一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法流本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一、建立知识体系；步骤二、使用者开始使用；步骤三、使用者从知识体系中选取需要学习的知识信息；步骤四、将使用者选取的知识信息，构建计划库；步骤五、使用者对计划库内知识信息个性化排序，并将计划库的知识信息提取形成个人知识体系；步骤六、开始记忆，并更新计划库知识信息的属性，属性包括掌握度数据；步骤七、提供多手段辅助记忆；步骤八、语音录入信息，将背诵的语音录入，并将录入的语音解析为文字；步骤九、语义分析，获取知识点的掌握度数据；步骤十、调整知识信息的属性，更新计划库知识信息的属性；步骤十一、形成个人记忆特征，针对知识信息的属性拟合计算出其个性化记忆特征参数，与遗忘特征算法结合，形成个人记忆特征；步骤十二、更新个人知识体系，结合计划库的知识信息的属性将个人知识体系的所有知识信息的属性进行更新，并将更新好的用户知识属性来更新计划库的知识信息属性；步骤十三、展示个性化学习计划，根据知识信息属性对计划库进行比对查找，发现薄弱环节，并根据步骤十一的个人记忆特征，输出符合需求的个性化学习计划。

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一、建立知识体系；步骤二、使用者开始使用；步骤三、使用者从知识体系中选取需要学习的知识信息；步骤四、将使用者选取的知识信息，构建计划库；步骤五、使用者对计划库内知识信息个性化排序，并将计划库的知识信息提取形成个人知识体系；步骤六、开始记忆，并更新计划库知识信息的属性，属性包括掌握度数据；步骤七、提供多手段辅助记忆；步骤八、语音录入信息，将背诵的语音录入，并将录入的语音解析为文字；步骤九、语义分析，获取知识点的掌握度数据；步骤十、调整知识信息的属性，更新计划库知识信息的属性；步骤十一、形成个人记忆特征，针对知识信息的属性拟合计算出其个性化记忆特征参数，与遗忘特征算法结合，形成个人记忆特征；步骤十二、更新个人知识体系，结合计划库的知识信息的属性将个人知识体系的所有知识信息的属性进行更新，并将更新好的用户知识属性来更新计划库的知识信息属性；步骤十三、展示个性化学习计划，根据知识信息属性对计划库进行比对查找，发现薄弱环节，并根据步骤十一的个人记忆特征，输出符合需求的个性化学习计划。2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，所述知识信息的属性还包括学习次数、遗忘度。3.如权利要求2所述的一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，所述步骤九中，语义分析具体为：将读取的计划库中的参考答案进行分句处理；然后对分句后语句按照其中词语的含义进行切分，并为其中分词结果中的每个单词标注一个正确的词性；得到参考答案各字句的各语义块；抽取出参考答案的关键词；对参考答案再词向量提取，生成参考答案词向量数据；将使用者答案进行分句处理，然后对分句后语句按照其中词语的含义进行切分，并为其中分词结果中的每个单词标注一个正确的词性，得到使用者答案各字句的各语义块；然后抽取出使用者答案的关键词作为得分点；对使用者答案的关键词进行词向量提取，生成使用者词向量数据；提取参考答案和使用者答案中每个题的词向量；将两个答案中的词向量进行对比，得到知识点的掌握度数据。4.如权利要求3所述的一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，所述步骤五中，知识信息个性化排序包括智能排序、遗忘排序、重点排序以及手动调整学习顺序。5.如权利要求4所述的一种基于知识图谱库与记忆曲线结合提分的方法，其特征在于，所述步骤七中的多手段辅助记忆，具体包括在记忆过程中，提供以下记忆方式，针对单个知识信息的原文，提示单个知识信息的关键字；根据记忆方式，根据不同记忆方式下的学习次数、掌握度的百分比、上次记忆的时间，对比后向用户提供最优的记忆方式。6.如权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌云，谢维义，黎盼，何茂，
申请(专利权)人：成都佳发安泰教育科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51