[发明专利]利用群体学习行为促进结构化知识图谱构建系统及方法

摘要

本发明公开了一种利用群体学习行为促进结构化知识图谱构建的系统及方法，所述系统包括信息提取模块，个体知识图谱构建模块，群体知识图谱构建模块，知识点图谱构建模块，反馈模块。本发明适用于中小学教学和在线学习，学习者在知识点Ki的学习过程中，通过对知识点相关内容的操作建立知识点Ki和Ki所属主题知识点集合K{K1,K2,K3…Ki‑1,Ki…Kt}的关联，形成个体知识图谱，所述知识关联均以三元组concept,relation,property形式表示；多个学习者的个体知识图谱聚合形成群体知识图谱Gc；对群体知识图谱中所有三元组进行可信度分析，去除没有达到可信度阈值的三元组，得到知识点Ki权威的知识点图谱Gk，专家可以对形成的知识点图谱进行完善；最终的知识点图谱又可以为学习者的学习提供反馈。

主权项

1.一种利用群体学习行为促进结构化知识图谱构建系统，其特征在于：所述系统包括信息提取模块、个体知识图谱构建模块、群体知识图谱构建模块、知识点图谱构建模块、反馈模块，其中：信息提取模块：用于提取学习者的基本信息、学习者学习特定主题知识点Ki的过程信息和相关学习资源的信息，提取学习者在知识点Ki的学习过程中建立的与知识点Ki相关的知识点集合K{K1,K2,K3…Ki-1,Ki…Kt}，建立如下关系：(1)学习者与知识点Ki之间的关系、(2)该主题下知识点Ki与知识点集合K之间的关系(3)学习者与知识点集合K关联的相关学习资源的关系；并将(1)(2)(3)中的关系作为构建知识图谱的依据；所述学习者学习特定学科主题知识点Ki的过程信息包括学习者基本信息、学习者关联信息和操作行为，所述学习者基本信息为：BasicInfo{学习者领域、学科、学习者权威度、信任度}；所述学习者关联信息为：RelationInfo{学习者关联专家、学习者关联的其他学习者、知识和资源}；所述操作行为为：Operation{浏览、收藏、协作、编辑、批注、评论、关联、标注、分享推荐}；所述学习者操作行为的对象为学习者所学知识点，包括知识点Ki以及集合K中的知识点及相关资源；(1)(2)(3)中所述关系均通过三元组triple{concept，realtion，property}形式表示，且所有关系均会以关系三元组数据集形式输入到个体知识图谱构建模块；个体知识图谱构建模块：本模块接收信息提取模块输入的关系三元组数据集，建立个体知识图谱，个体知识图谱是指可视化的学习者、知识点和知识相关资源的关系图；本模块将建立所有学习者在特定主题内知识点学习的个体知识图谱G{Gi,1,…Gi,j,…Gi,n}，并将其输入到群体知识图谱构建模块；群体知识图谱构建模块：本模块接收个体知识图谱构建模块输入的所有学习者在当前主题内知识点学习的个体知识图谱G{Gi,1,…Gi,j,…Gi,n}，所述Gi,j为学习者j学习知识点Ki形成的个体知识图谱；将所有个体学习者关于知识点Ki的个体知识图谱求并集形成当前主题的群体知识图谱Gc，Gc＝Gi,1∪Gi,2∪…∪Gi,n，并以可视化的形式呈现给所有学习者；然后将生成的群体知识图谱Gc输入到知识点图谱构建模块；知识点图谱构建模块：本模块接收群体知识图谱构建模块输入的群体知识图谱Gc，用于构建知识点图谱；在构建知识点图谱过程中，首先抽取群体知识图谱所有三元组数据{Triple1，Triple2,…Triplen}，然后通过可信度分析公式对其中的每一条三元组进行可信度计算，超过可信度阈值S的三元组将被纳入知识点图谱，不可信的三元组暂时不会纳入知识点图谱；所述可信度分析公式主要依据学习者j(用Sj表示)对三元组Triplei的投票数据Voteij、学习者Sj的可信度Trustj，可信度分析公式描述为TRUST(Triplei)＝Votei1*Trust1+Votei2*Trust2+…+Voteij*Trustj，其中Voteij为-1或1，0<＝Trustj<＝1，如果TRUST(Triplei)>0则表示三元组可被纳入到最终知识点图谱中；经过可信度分析后，本模块构建成一个初步的知识点图谱；之后，专家或教师对初步的知识点图谱进行修正形成更完善的知识点图谱Gk；本模块形成的知识点图谱以可视化的反馈形式呈现给所有学习者，从而为学习者的个体学习提供参考；反馈模块：本模块用于对前述各个模块构建的信息进行反馈传递；在知识点图谱构建模块，初步形成的知识点图谱进行修正后通过反馈模块反馈给所有相关的学习者，学习者进行学习调整或者对自己的个体知识图谱进行修改和完善；同时，学习者判断修正后的知识点图谱是否符合自己特定的应用情境，对该反馈给出质疑和修正，促进不同情境下的个体知识图谱的更新；而不同学习者在不同情境下的个体知识图谱的更新不断反馈给群体知识图谱构建模块，使群体知识图谱得到更新；最后在群体知识图谱的更新推动下，知识点图谱不断更新，形成更加完整、权威的知识点图谱。