[发明专利]一种引入语义约束条件的课程知识图谱联合嵌入方法

权利要求书

1.一种引入语义约束条件的课程知识图谱联合嵌入方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

S1：定义课程知识图谱的实体和关系形成结构化数据并进行结构信息嵌入；

S2：编码课程背景信息中的目录文本信息形成目录信息嵌入；

S3：根据课程的简介信息提出相同课程类别下语义约束条件；

S4：在结构嵌入、目录嵌入和语义约束条件下设计新的损失函数，提出联合嵌入方法。

2.根据权利要求1所述的一种引入语义约束条件的课程知识图谱联合嵌入方法，其特征在于：所述课程知识图谱中的三元组以课程为实体，课程实体间的关系定义为递进、互补、包含和平行四种关系：

递进关系指同专业同课程分类下，一门课程分为上下册的递进学习关系，两门课程既是时间上的先后顺序，也是内容之间的连续；

互补关系指同专业同课程分类下，一门课程与其附属实验课程之间的关系，两门课程从理论和实践两个方面互相补充，使得学生更好理解和掌握课程知识；

包含关系指两门课程名称相同，在课程名称后追加A或B等进行区分，但其中一门为必修，学时较长，另一门为选修，学时较短；

平行关系是指在相同课程分类、相同授课学期条件下，除去递进关系、互补关系和包含关系后的关系。

3.根据权利要求2所述的一种引入语义约束条件的课程知识图谱联合嵌入方法，其特征在于：所述三元组定义为(h,r,t)，其中h,t∈ε，ε表示所有课程实体的集合，|ε|＝N表示实体的数量，一门课程表示为头实体h，或表示为尾实体t；r表示头实体和尾实体之间的实际关系，表示所有课程关系的集合；

一个三元组的评分函数f_r＝(h_s,t_s)表示为：

其中h_s和t_s分别表示课程实体h和t结构信息的向量化表示，M_r表示课程之间逻辑关系矩阵，d表示向量的维度；

基于边际的排名损失作为训练目标，损失函数为：

其中[x]₊＝max(0,x)，γ为边际参数；训练过程中，课程结构信息嵌入模块不断更新实体和关系的嵌入，并最终得到课程知识图谱的实体和关系的嵌入表示h_s,M_r,t_s。

4.根据权利要求3所述的一种引入语义约束条件的课程知识图谱联合嵌入方法，其特征在于：所述三元组为正三元组，标签y_i＝1表示三元组为正，在训练过程中需要随机产生负三元组，负三元组不存在于数据集中，用标签y_i＝0表示；正三元组集合表示为Δ＝{(h_j,r_j,t_j)|y_j＝1}，负三元组集合表示为Δ′＝{(h_k,r_j,t_j)|h_k≠h_j∩y_j＝0}∪{(h_j,r_j,t_k)|t_k≠t_j∩y_j＝0}；模型训练过程中，要求正三元组的评分高，而负三元组的评分低。