本发明涉及人工智能和教育，特别是涉及一种基于人工智能的教育知识图谱生成方法及系统。
背景技术：
1、随着信息技术的迅猛发展和普及，知识图谱作为一种高效、直观的知识表示和组织方式，逐渐受到了各行各业的青睐。知识图谱以图结构为基础，将现实世界中的概念、实体以及它们之间的关系以网络状的形式展现出来，从而提供了一种全新的知识获取、管理和应用模式。特别是在教育、医疗、金融等关键领域，知识图谱的应用已经产生了深远的影响。
2、在教育领域，知识图谱的应用尤为突出。传统的教育方式往往侧重于知识点的线性传授，而知识图谱则能够将各个知识点以图的形式相互连接，形成一个全面、系统的知识网络。这样的表示方式不仅有助于教师更好地组织和讲解知识，还能够帮助学生更加清晰地理解知识点之间的内在联系，从而提高学习效率和学习质量。例如，在历史学科中，通过知识图谱，学生可以直观地看到不同历史事件之间的时间线、因果关系和影响范围，从而更好地把握历史发展的脉络和规律。
3、然而，尽管知识图谱在教育领域具有巨大的应用潜力，但现有的教育知识图谱生成方法却存在一些问题。最主要的问题是，这些方法大多依赖于人工编制，需要领域专家花费大量的时间和精力进行知识点的提取、分类和关联。这不仅使得知识图谱的构建成本高昂，而且难以保证知识图谱的准确性和完整性。此外，由于人工编制的方法难以实时更新，导致知识图谱无法及时反映新知识、新观点和新发现，从而限制了其在教育领域的实际应用效果。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于人工智能的教育知识图谱生成方法及系统，能够自动化地构建和更新教育知识图谱，提高知识图谱的生成效率和准确性。
2、为实现上述目的，第一方面，提供一种基于人工智能的教育知识图谱生成方法，所述方法包括以下步骤：
3、数据收集步骤：从教育资源中收集多模态数据，将所述多模态数据统一转换为文本数据；
4、数据预处理步骤：对所述文本数据进行预处理，获得预处理后的文本；
5、实体识别步骤：使用基于深度学习的命名实体识别模型，从所述预处理后的文本中识别出教育领域的关键实体；
6、关系抽取步骤：使用基于深度学习的关系抽取模型，从所述预处理后的文本中抽取实体之间的关系；
7、知识图谱构建步骤：根据识别出的所述关键实体和抽取出的所述关系，构建教育知识图谱。
8、在一些可能的实施方式中，所述教育资源包括：教科书、论文、在线课程中的任意多个；
9、所述预处理包括：对收集的文本数据进行分词、去停用词、词性标注中的任意多项处理；
10、所述关键实体包括：概念、事件、人物中的任意多个；
11、所述关系包括：定义关系、因果关系、同义关系中的任意多个；
12、所述教育知识图谱中，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
13、在一些可能的实施方式中，所述数据收集步骤具体包括以下步骤：
14、关键词列表设定：预设一组教育领域的关键词列表；
15、自适应数据爬取：根据所述关键词列表，实时获取教育领域的多模态数据，所述多模态数据包括文本数据、图像数据、音频数据和视频数据中的任意多个；
16、多模态数据转化：将收集到的图像数据、音频数据和视频数据转化为文本数据；
17、初步数据筛选：对转化后的文本数据进行初步数据筛选处理，并排除与教育领域无关的文本数据；
18、数据质量检测：对初步数据筛选后的文本数据进行质量检测，设定质量标准，仅允许满足所述质量标准的文本数据进入下一步的数据分类与标注处理；
19、数据分类与标注：根据所述文本数据的内容和性质，将所述文本数据分类为不同的类别，并为所述文本数据标注标签；
20、数据存储与管理：将筛选、质量检测、分类和标注后的文本数据存储在数据库中。
21、在一些可能的实施方式中，所述初步数据筛选处理包括：语言检测和/或去除噪声；
22、所述质量检测包括：检测文本数据的准确性、完整性和一致性中的任意多个；
23、所述文本数据的类别包括：理论知识、案例分析、教学方法中的任意多个；
24、所述标签用于描述教育级别、学科领域中的任意一个属性。
25、在一些可能的实施方式中，所述数据预处理步骤具体包括以下步骤：
26、数据清洗：去除与教育不相关噪声数据；对文本数据进行标准化处理，统一不同来源数据的格式；识别并处理文本数据中的缺失值或不完整记录；
27、文本标准化：将文本数据转换为统一的大小写格式；对文本数据进行词干提取或词形还原，以获得单词的基本形式；以及去除文本数据中的停用词；
28、分词与词性标注：将文本数据分解为单词或短语，对每个单词进行词性标注；
29、语义分析：识别文本数据中的重要实体；对文本数据进行依存分析，确定单词之间的依存关系；
30、特征提取：从文本数据中提取文本特征；
31、数据增强：使用同义词替换或者句子重写对文本数据进行扩展；
32、序列化与向量化：将处理后的文本数据转换为适合机器学习模型处理的格式。
33、在一些可能的实施方式中，所述文本数据中的重要实体包括：人名、地名、机构名中的任意多个；所述从文本数据中提取文本特征，具体包括：从文本数据中提取词袋、tf-idf、word2vec中的任意一种文本特征。
34、在一些可能的实施方式中，所述实体识别步骤具体包括以下步骤：
35、选择预训练模型：选定与教育领域匹配的预训练深度学习模型，并获取教育领域数据集用于预训练深度学习模型的微调；
36、数据标注和微调：利用自动化工具对教育领域文本数据进行标注，标注出关键实体，并使用标注好的数据集对预训练深度学习模型进行微调，以适应教育领域的实体识别任务；
37、实体识别与提取：将微调后的模型应用于预处理后的文本数据，通过命名实体识别算法自动识别和提取教育领域的关键实体；
38、实体归一化和消歧：对识别出的关键实体进行归一化处理，并且应用实体消歧算法区分同名或相似名的不同实体。
39、在一些可能的实施方式中，所述预训练深度学习模型包括：bert或gpt模型；所述实体识别步骤还包括以下步骤：
40、实体链接：将识别的实体与现有的知识库或知识图谱中的实体进行链接，建立实体之间的关联，实现知识的整合和扩展；
41、模型评估和优化：对实体识别模型的性能进行评估，并根据评估结果对模型参数和训练过程进行优化；
42、实体验证和校对：通过自动化验证方法对识别的实体进行验证和校对，并根据反馈调整实体识别策略和模型参数。
43、在一些可能的实施方式中，所述关系抽取步骤具体包括如下步骤：
44、准备训练数据：从预处理后的文本中提取实体对，并标注它们之间的关系类型；
45、选择模型和特征：选择关系抽取模型，以及定义并提取用于关系抽取的特征；
46、模型训练和微调：利用标注好的训练数据对所选关系抽取模型进行训练，根据训练结果对关系抽取模型进行微调，优化关系抽取模型的参数和结构；
47、关系抽取和分类：将训练好的关系抽取模型应用于新的文本数据，识别和抽取实体之间的关系；对识别的实体之间关系进行分类，确定关系类型；
48、因果推理和关系丰富：应用因果推理算法，识别文本数据中的因果关系；对识别的因果关系进行分析和验证。
49、在一些可能的实施方式中，所述关系抽取模型包括：基于深度学习的图注意力网络gat；
50、所述的用于关系抽取的特征包括：词汇特征、句法特征和语义特征中的任意多个。
51、在一些可能的实施方式中，所述知识图谱构建步骤具体包括如下步骤：
52、设计知识图谱结构：定义知识图谱的模式，包括实体类型、关系类型和属性类型；确定实体间的关联关系，以及各实体和关系的属性；
53、选择并配置图数据库：选择图数据库算法，用于存储和管理所述知识图谱；配置图数据库环境，设置存储参数和查询参数；
54、实体去重与合并：利用语义相似度计算算法和聚类算法，识别并处理重复或相似的实体；合并所述重复或相似的实体；
55、构建知识图谱：将处理后的实体和关系数据导入图数据库中，形成知识图谱的初步结构；在图数据库中创建实体节点和关系边，并为所述实体节点和关系边添加适当的标签和属性；
56、优化和丰富知识图谱：分析知识图谱的结构和内容，发现并修正缺失或错误的信息；引入外部知识源，对知识图谱进行内容上的丰富和扩展；
57、索引创建：为知识图谱创建索引。
58、在一些可能的实施方式中，所述知识图谱构建步骤，还包括如下步骤：
59、更新和维护知识图谱：实现增量更新机制，定期向知识图谱中添加新的实体和关系数据；监控知识图谱的状态，及时发现并修复错误和不一致信息。
60、第二方面，提供一种基于人工智能的教育知识图谱生成系统，所述系统包括：
61、数据收集模块，用于从教育资源中收集多模态数据，将所述多模态数据统一转换为文本数据；
62、数据预处理模块，用于对所述文本数据进行预处理，获得预处理后的文本；
63、实体识别模块，用于使用基于深度学习的命名实体识别模型，从所述预处理后的文本中识别出教育领域的关键实体；
64、关系抽取模块，用于使用基于深度学习的关系抽取模型，从所述预处理后的文本中抽取实体之间的关系；
65、知识图谱构建模块，用于根据识别出的所述关键实体和抽取出的所述关系，构建教育知识图谱。
66、上述技术方案具有如下有益技术效果：
67、本发明实施例通过从多模态教育资源中统一转换为文本数据，该方法能够更有效地整合和利用教育资源。这意味着，无论是文字、图片、视频还是音频等形式的教育资源，都可以被统一处理并转化为知识图谱中的信息，极大地扩展了知识图谱的信息来源和覆盖范围。
68、本发明实施例通过使用深度学习技术进行实体识别和关系抽取，该方法可以更准确地识别出教育领域的关键实体和它们之间的关系，从而为教育内容提供更加丰富和精确的语义信息。这种深层次的内容理解，有助于实现更加智能的教育内容检索和推荐，提高教育资源的可发现性和可访问性。
69、本发明实施例构建的教育知识图谱可以被用来支持个性化学习推荐系统，根据学习者的学习历史、兴趣和需求，推荐最适合其学习路径的资源和内容。这种个性化的学习体验不仅可以提高学习者的学习效率，还可以增强学习者的学习动机和满意度。
70、本发明实施例的教育知识图谱的构建为教育研究者提供了一个强大的工具，可以用来探索教育领域的各种现象、规律和趋势。基于知识图谱的分析和挖掘，研究者可以发现教育内容之间的新关联，提出新的教学方法或理论，从而推动教育领域的创新与发展。
1.一种基于人工智能的教育知识图谱生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据收集步骤具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据预处理步骤具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实体识别步骤具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练深度学习模型包括：bert或gpt模型；所述实体识别步骤还包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关系抽取步骤具体包括如下步骤：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱构建步骤具体包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述知识图谱构建步骤，还包括如下步骤：
10.一种基于人工智能的教育知识图谱生成系统，其特征在于，所述系统包括：
