一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法技术

本发明专利技术公开了一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法，该方法包括以下步骤：1)数据获取：将课堂学生行为转换为描述学生对当前知识的理解程度的文本；2)命名实体识别和关系抽取，对课堂文本数据同时做实体识别和关系抽取得到一个有关系的实体三元组；3)将实体和关系嵌入通过带权图卷积网络汇聚邻居节点的信息学习到实体和关系更加丰富的语意表示形成最终的实体嵌入表示；4)通过多尺度卷积神经网络对知识图谱三元组中的备选尾实体评分，选取评分最高尾实体作为推理结果，进一步推理出隐含的知识，对知识图谱进行更新；所述备选尾实体为步骤3)中所更新的所有实体。本发明专利技术能够构建每个学生特定的知识图谱，进行学习和教学评价反馈。学评价反馈。学评价反馈。

【技术实现步骤摘要】
一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法


[0001]本专利技术涉及人工智能教育技术，尤其涉及一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法。

技术介绍

[0002]线下课堂是学生主体学习知识的主要途径，但是在学习过程中学生只能根据自己的不足点单一的进行学习补充，不能及时的找到问题的根源，进而循序渐进的补充基础知识。教师也只能通过考试摸底和作业完成情况来判断学生对知识的掌握情况。
[0003]随着教育信息技术的高速发展，教学的方式和手段也发生的很大的变化。为提高线下课堂的学习效率，个性化学习行为是一个被关注的方式，而这需要学习者的行为数据和学科知识点的关系作为依托。知识图谱旨在描述真实世界中各种真实存在的实体概念以及它们之间的关系，是支撑推理的关键，同时也为构建线下课堂学习行为关系的一种很好的信息组织方式，随着数据处理方式的发展，挖掘各种非结构化的知识用于构建知识图谱也变成了可能。利用语音识别，图像萃取等方式处理各种课堂行为信息，进而抽取线下课堂中的知识单元和知识单元之间的联系，从而构建线下课堂知识图谱，用以指导学生能够及时找到自己问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1)数据获取：将课堂学生行为转换为描述学生对当前知识的理解程度的文本；1.1)获取教育部考试大纲，课标教材，试题集数据并转化为文本数据，获取知识点集合；1.2)根据课堂教学视频和知识点集合使用语音识别技术识别出教师讲解的知识点，并在相应时间的课堂图像信息中标注该知识点标签；1.3)根据课堂教学视频采用预训练好的图像萃取模型，萃取相应知识点下的课堂学生表情活动，获得知识点下图像萃取模型输出对应学生表情图片的文本信息；1.4)结合步骤1.2)和1.3)，将某一知识点下的课堂学生表情行为图片数据，转换为一段描述学生对当前知识点的理解程度的课堂文本；2)命名实体识别和关系抽取，对课堂文本数据同时做实体识别和关系抽取得到一个有关系的实体三元组；3)将实体和关系嵌入通过带权图卷积网络汇聚邻居节点的信息学习到实体和关系更加丰富的语意表示形成最终的实体嵌入表示；4)通过多尺度卷积神经网络对知识图谱三元组中的备选尾实体评分，选取评分最高尾实体作为推理结果，进一步推理出隐含的知识，对知识图谱进行更新；所述备选尾实体为步骤3)中所更新的所有实体。2.根据权利要求1所述的融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法，其特征在于，所述步骤1.3)具体如下：用预训练好的图像萃取模型，萃取相应知识点下的课堂学生表情活动，对学生表情活动有如下定义：1.3.1)学生表情活动为高兴，判断学生理解当前知识点，图像萃取模型输出为理解；1.3.2)学生表情活动为惊讶，判断学生不完全理解当前知识点，图像萃取模型输出为学生不完全理解；1.3.3)学生表情活动为恐惧或悲伤，判断学生不理解当前知识点，图像萃取模型输出为不理解；1.3.4)学生表情活动为厌恶或愤怒，判断学生对当前知识点没有兴趣，图像萃取模型输出为没有兴趣；获得知识点下图像萃取模型输出对应学生的理解程度的文本信息。3.根据权利要求1所述的融入教学反馈与习得理解的知识图谱构建方法，其特征在于，所述步骤2)具体如下：2.1)采用语言技术平台对采集的文本信息进行中文分词和词性标注；2.2)实体识别，采用时间记忆网络获取上下文中标注词的向量表示，然后通过条件随机场模型的计算，预测实体为该词的概率；2.3)关系抽取，根据词性标注的句子采用基于依存句法的构建规则以动词为起点，对节点上的词性和边上的依存关系进行限定，进而根据句子依存语法树结构上的匹配规则，每匹配一条规则就生成一个三元组；2.4)线下课堂知识图谱构建，在步骤2)的基础上对抽取的知识进...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海，张昭理，童宇航，吴远芳，李林峰，赵万里，张胜强，时振武，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：