[发明专利]一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法在审

专利信息
申请号: 202210555029.0 申请日: 2022-05-20
公开(公告)号: CN114896417A 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 朱颢东;李红婵;路延通;韩朝阳;李展鹏;王建文;朱状;马钰;马紫帅 申请(专利权)人: 郑州轻工业大学
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06F16/26;G06F16/24
代理公司: 郑州晟佳专利代理事务所(普通合伙) 41205 代理人: 张心龙
地址: 450000 河南省郑州*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 知识 图谱 构建 计算机教育 方法
【权利要求书】:

1.一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:构建教育知识图谱;

S1:进行数据获取,运用爬虫技术获取网络上的数据;

S2:进行知识抽取,从结构化、半结构化和非结构化的资源中进行实体提取、关系提取和属性提取;

S3:进行知识标识,采用三元组进行标识;

S4:进行知识存储,将爬取到的知识存储到Neo4j图数据库中;

S5:进行知识融合,对初步构建成的知识图谱中缺失实体的三元组进行补全,然后添加到知识图谱当中;

S6:进行质量控制,采用知识消歧、知识补全和知识更新进行教育知识图谱质量控制;

步骤二:教育知识图谱的平台建设:

搭建网页,所述搭建网页包括教育知识图谱展示模块、智能问答模块和知识点查询模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述S1中数据来自于书籍、文献和技术网站,所述S1中爬虫技术是通过浏览器向服务器发送请求,获取到需要的数据,所述S1中使用Scrapy框架来实现数据爬取,Scrapy框架包含request、下载器、解析器和twisted。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述S2中实体抽取是从文本中识别人名、地名和机构名并对其分类,所述S2中关系抽取是从一个文本数据中抽取两个实体的关系,所述S2中属性抽取是对时间和常量进行抽取。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述S3中三元组表示为:

数据结构、包括、数组。

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述S4中采用Py2neo工具包来对数据进行存取操作,Py2neo应用程序与命令行能够与Neo4j建立连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述S5中补全方式是检测出当前知识图谱中缺失的三元组对于头和尾实体进行补全,需给定三元组的头和尾的实体以及关系,然后组成正确三元组的实体。

7.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述步骤二中搭建网页采用B/S架构;

所述步骤二中教育知识图谱展示模块使用Echarts来实现知识图谱的可视化,Echarts可视化开源框架是采用JavaScript技术,底层依靠矢量图形库ZRender,采用Canvas进行绘图,Echarts的关系图采用力引导布局算法,两节点较远时相互吸引,达到阈值又会相互排斥;

所述步骤二中知识点查询模块运用Python语言得到实体识别后的目标数组,并进行判断是实体查询还是关系查询,再执行Neo4j数据库的Cypher查询语句,将返回的数据处理成JSON格式并用ECharts关系图展示到前端;

所述步骤二中智能问答模块使用jieba分词中文分词来解析问题,并从知识图谱当中获取问题的回答然后返回到前端界面给以解答。

8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述步骤二中网页使用步骤:

a:利用Cypher语句查询所有关系的数据;

b:数据处理,将数据转化成JSON格式;

c:点击知识图谱全貌选项卡时调用数据,以关系图的形式展示到前端。

9.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱构建计算机教育知识图谱的方法,其特征在于,所述步骤二中页面采用Layui提供的弹出框组件实现了点击图谱知识点弹出知识结构的功能,当点击图谱中的知识点时,界面右侧会弹出一个知识框,以input框的形式显示该知识的词条,同时获得修改权限后还能对其进行自由编辑;

所述步骤二中页面的右端采用css和js技术,在搜索框的下边展示了一个知识点球,点击计算机常见知识就可以展示知识图谱。

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