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龙图腾网获悉周口师范学院申请的专利用于英语教学的知识图谱生成方法、系统及存储介质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：CN120316185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510506035.0，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权用于英语教学的知识图谱生成方法、系统及存储介质是由张博设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于英语教学的知识图谱生成方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于英语教学的知识图谱生成方法、系统及存储介质，涉及教育信息化技术领域，解决的是英语教学时，专业术语抽取准确率低，并且无法构建符合CEFR的层级化能力图谱，英语教育领域实体关系识别精度低的问题；知识图谱生成方法，包括依据所有英语的课本教材和教辅材料，构建学科知识数据集；对学科知识数据集进行清洗、分类和分级，生成若干综合学科内容库；采用实体显隐关联机制将所有学科内容库结构化，得到教学领域内容表；采用动态知识融合模型结合教学领域模式，将教学领域内容表构建为初始英语教学图谱；基于学员的训练测试反馈结合专家先验机制，优化及更新初始英语教学图谱，得到最优英语教学图谱。

本发明授权用于英语教学的知识图谱生成方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于英语教学的知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：多模采集模块依据所有英语的课本教材和教辅材料，构建学科知识数据集； S2：信息处理模块对学科知识数据集进行清洗、分类和分级，生成若干综合学科内容库； S3：抽取填充模块采用实体显隐关联机制将所有学科内容库结构化，得到教学领域内容表； 其中，S3包括以下步骤： 抽取填充模块根据三级标签在学科内容库中，提取知识点结构化实体，并通过正则表达式绑定固有属性至配套习题集，得到辅助知识实体； 采用图神经网络根据学员的学习行为结合配套习题集和混淆分类权重矩阵对学科内容库进行挖掘，得到学员的行为衍生实体和知识点的上下文关联实体； 根据实体显隐关联机制将知识点结构化实体和辅助知识实体进行层级关联，结合教学逻辑链进行拓扑排序，生成教学路径，完成显性关联建模； 同时将行为衍生实体和上下文关联实体进行跨模态关联，结合学员错误率进行关联修正，得到多模映射关联权重，完成隐形关联推理； S4：图谱构建模块采用动态知识融合模型结合教学领域模式，将教学领域内容表构建为初始英语教学图谱； 其中，S4包括以下步骤： 动态知识融合模型的扩展约束层采用表达式规则语言，结合网络本体描述语言对教学领域内容表进行扩展及约束，得到难度-模态映射库； 动态知识融合模型的显性嵌入层采用随机游走算法，根据显性关联建模将三维张量动态表结合知识点中心度，生成主干学习路径； 动态知识融合模型的隐形推理层采用关系图卷积网络，根据隐形关联推理将三维张量动态表结合权重衰减因子，预测潜在教学路径； S5：知识验证模块基于学员的训练测试反馈结合专家先验机制，优化及更新初始英语教学图谱，并整合欧洲语言共同框架进行图谱拆分及边缘适配，得到最优英语教学图谱。

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