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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114969365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210574577.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建方法及系统是由谢永红;何昕宇设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建方法及系统，涉及人工智能及知识工程技术领域。包括：预处理模块用于对教材进行预处理；课程术语集构建模块用于根据预处理后的教材构建课程术语集；共现关系抽取模块用于抽取教材中术语间的共现关系；训练数据生成模块用于根据教材中的术语间共现关系及预定义的数学类课程术语间基础关系类别生成基础关系类别训练数据；关系集构建模块用于构建关系集；课程知识图谱构建模块用于构建课程知识图谱。本发明能够借助现有的开源知识库，实现低资源场景下基于教材的数学类课程知识图谱的高效自动构建。

本发明授权一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于教材的数学类课程知识图谱自动构建系统，其特征在于，所述系统包括预处理模块、课程术语集构建模块、共现关系抽取模块、训练数据生成模块、关系集构建模块以及课程知识图谱构建模块： 其中，所述预处理模块，用于对教材进行预处理； 所述课程术语集构建模块，用于根据预处理后的教材构建课程术语集； 所述共现关系抽取模块，用于基于所述课程术语集抽取教材中术语间的共现关系； 所述训练数据生成模块，用于根据所述术语间的共现关系及预定义的数学类课程术语间基础关系类别生成基础关系类别训练数据； 所述关系集构建模块，用于根据所述基础关系类别训练数据以及剩余未标注基础关系类别的共现关系构建关系集；其中，所述剩余未标注基础关系类别的共现关系为所述术语间的共现关系中除去所述基础关系类别训练数据的共现关系； 所述课程知识图谱构建模块，用于根据关系集构建课程知识图谱；所述预处理模块包括冗余信息删除模块、目录层级结构获取模块以及分段分句模块； 所述课程术语集构建模块包括爬虫程序设计模块、分词模块以及课程术语集输出模块； 所述训练数据生成模块包括关系类型预定义模块、聚类模块以及基础关系类别训练数据生成模块； 所述关系类型预定义模块用于对数学类课程术语间多种基础关系类型进行预定义，并对每种基础关系类型定义种子数据；其中，所述多种基础关系类型，包括：同义、并列、派生正、派生负、因果、无关以及其他； 所述聚类模块，用于将所述种子数据作为高维空间的聚类中心，将所述共现关系映射到聚类中心的维数的空间中，选择与所述聚类中心距离最近的k个共现关系，并对所述k个共现关系标注关系类别标签，得到标注数据； 所述基础关系类别训练数据生成模块，用于根据远程监督的思想以及所述标注数据进行自动化生成术语间关系类型标注数据，得到基础关系类别训练数据； 所述关系集构建模块包括数据预处理模块、向量化表示模块、句子向量化表示模块、关系向量拼接模块、训练模块以及关系集模块； 所述数据预处理模块，用于将开始标志[CLS]和结束标志[SEP]添于句首和句尾，并使用#和$标记头实体和尾实体； 所述向量化表示模块，用于使用Bert模型提取文本的向量化表示； 所述句子向量化表示模块，用于对头实体和尾实体对应的向量平均池化并使用全连接层得到实体的向量化表示，对句首的特殊标记[CLS]使用全连接层得到句子的向量化表示； 所述关系向量拼接模块，用于将实体向量和句向量拼接得到关系向量； 所述训练模块，用于使用softmax分类器进行分类，将预测结果与真实结果使用交叉熵损失函数进行训练； 所述关系集模块，用于将训练好的关系分类模型持久化到硬盘中，使用保存好的模型预测未标注数据的关系类别，得到关系集； 所述课程知识图谱构建模块，进一步用于根据所述课程术语集、关系集以及统计结果构建课程知识图谱，包括： 将术语集作为图谱的节点，关系集作为图谱的边；并将统计的全文词频、首次出现章节、最多出现章节作为术语的属性；将各个关系所属的章节和具体分句作为边的属性，构建课程知识图谱。

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