本发明涉及电网，尤其涉及一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法。
背景技术：
1、在教育领域，知识图谱作为一种重要的工具，能够有效地组织和管理大量的教育资源、课程信息以及学习者的行为数据。传统的知识图谱主要依赖于人工构建和维护，效率低且易出错，难以满足大规模、动态变化的教育数据需求。随着自然语言处理和图神经网络技术的发展，自动化构建和更新教育知识图谱成为可能。然而，现有的技术仍存在诸多局限，难以充分应对教育领域中复杂多样的实体和关系。
2、传统的实体识别方法，如基于规则的命名实体识别和基于统计学习的实体识别方法，在面对教育领域高度复杂的实体和关系时，往往表现出较低的准确性和效率。这些方法难以处理多层次、多维度的关系，无法有效地识别和处理涉及多个实体的复杂情境。此外，普通的图神经网络虽然在处理图结构数据方面显示出一定的优势，但其仅能处理简单的节点和边的关系，无法充分捕捉教育领域中实体之间的多重关系和相互依赖性，导致在实际应用中效果不佳。
3、目前，教育知识图谱的动态更新和优化也是一大难题。传统方法在图谱的动态更新和优化方面效率低下，响应速度慢，无法及时反映最新的教育数据和学习者反馈。随着教育资源和学习数据的不断增加，知识图谱需要频繁地进行更新和优化，以保证其准确性和实用性。然而，现有技术在动态更新知识图谱时，往往需要大量的人工干预，更新过程复杂且耗时，难以实现实时性和高效性。
4、因此，如何提供一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的在于提出一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，本发明通过构建超图模型，将教育领域中的实体及其复杂关系表示为超节点和超边，有效地捕捉了多维度、多层次的关系。
2、根据本发明实施例的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，包括以下步骤：
3、s1、构建超图模型，将教育领域中的实体及其复杂关系表示为超图中的超节点和超边，其中，超节点代表课程、概念、教师、学习行为模式以及学习者之间社交互动，超边表示包括知识依赖、情绪影响和行为模式传播在内的多维度关系；
4、s2、使用超图神经网络处理超图数据，超图神经网络通过自定义的消息传递机制在超节点之间传递信息，捕捉实体间的关系和相互依赖性；
5、s3、训练超图神经网络，使用无标注的教育实体数据进行无监督学习，自动识别和归纳实体类别及其关系，优化网络权重；
6、s4、应用训练好的超图神经网络对未标注的教育材料进行实体识别，自动检测和分类文本中的关键实体和关系，实现教育知识的自动化更新和扩展；
7、s5、动态更新教育知识图谱，根据新识别的实体和关系调整图谱结构，以支持教育决策和学习过程的需求。
8、可选的，所述s1包括：
9、s11、定义教育领域中课程、概念、教师、学习行为模式和学习者之间的社交互动的实体集合e＝{e1，e2，...，en}：
10、
11、s12、定义教育领域中知识依赖、情绪影响和行为模式传播多维度关系的关系集合r＝{r1，r2，...，rm}：
12、
13、s13、对每个实体ei进行属性分析，提取实体ei名称、类型、关联课程、教师信息、学习者互动记录特征信息f(ei)；
14、
15、s14、构建超节点集合：
16、h＝{h1，h2，…，hn}；
17、其中，每个超节点hi表示一个实体或一组相关实体，并将其特征信息f(ei)映射到超节点特征向量x(hi)中：
18、
19、s15、对每个关系rj进行关系分析，提取关系rj的关系类型、关联实体、关系强度、时间维度特征信息f(rj)；
20、
21、s16、构建超边集合：
22、l＝{l1，l2，...，lm}；
23、其中，每个超边lj表示一个关系或一组相关关系，并将其特征信息f(rj)映射到超边特征向量y(lj)中：
24、
25、s17、利用超图g＝(h，l)表示教育领域中的实体及其复杂关系：
26、
27、其中，超节点集合h代表所有的实体及其特征，超边集合l代表所有的关系及其特征；
28、s18、对超图g进行结构化表示，生成节点特征矩阵x和边特征矩阵y：
29、
30、其中，节点特征矩阵x＝[x(h1)，x(h2)，...，x(hn)]，边特征矩阵y＝[y(l1)，y(l2)，…，y(lm)]。
31、可选的，所述s2包括：
32、s21、初始化超图神经网络模型的参数，包括节点嵌入矩阵wh和边嵌入矩阵wl，并定义损失函数l用于后续训练；
33、
34、
35、其中，为损失函数；
36、s22、将超图g的节点特征矩阵x和边特征矩阵y作为输入，进行前向传播计算，生成初始节点嵌入向量hinit和边嵌入向量linit：
37、hinit＝σ(whx)；
38、linit＝σ(wly)；
39、其中，σ为激活函数；
40、s23、根据超图神经网络的创新消息传递机制，迭代更新节点嵌入向量和边嵌入向量，直到收敛或达到预设的迭代次数，得到优化后的节点嵌入向量hopt和边嵌入向量lopt；
41、s24、将优化后的节点嵌入向量和边嵌入向量作为最终的超图表示，完成超图模型的构建：
42、gfinal＝(hopt，lopt)；
43、
44、
45、可选的，在每次迭代中，消息传递通过高阶邻接矩阵引入全局信息，采用自适应权重机制动态调整每条边的影响力，定义如下：
46、
47、高阶邻接矩阵：通过高阶邻接矩阵a(k)引入全局信息，定义为：
48、
49、其中，ap为邻接矩阵的p次幂；
50、自适应权重机制：利用高阶邻接矩阵计算自适应权重，更新公式为：
51、
52、
53、
54、
55、
56、可选的，所述s3包括：
57、s31、初始化训练集，收集无标注的教育实体数据，构建包含多样化教育实体和关系的超图数据集d＝{g1，g2，...，gk}；
58、s32、定义无监督学习目标函数l，包括基于节点和边的嵌入相似性损失lsim、结构保持损失lstruct、自适应学习率调整机制ladaptive和基于多层次图聚合的混合损失lhybrid：
59、l＝lsim+lstruct+ladaptive+lhybrid；
60、s33、相似性损失lsim的定义：
61、lsim＝∑i，j(1-cos(hi，hj))∑u，v(1-cos(lu，lv))；
62、其中，hi和hj分别为节点i和节点j的嵌入向量，lu和lv分别为边u和边v的嵌入向量，cos表示余弦相似度；
63、s34、结构保持损失lstruct的定义：
64、lstruct＝∑i，jaij||hi-hj||2+∑u，vbuv||lu-lv||2；
65、其中，aij为节点i和节点j之间的邻接矩阵元素，buv为边u和边v之间的邻接矩阵元素，||·||表示欧氏距离；
66、s35、自适应学习率调整机制ladaptive的定义：
67、
68、其中，ηi和ηj分别为节点i和边j的自适应学习率，基于梯度变化动态调整；
69、s36、多层次图聚合机制的混合损失lhybrid的定义：
70、
71、其中，agg(l)表示第l层的聚合函数，和分别为第l层节点和边的嵌入表示；
72、s37、采用梯度下降算法优化目标函数，迭代更新超图神经网络的参数θ，最小化无监督学习目标函数：
73、
74、其中，η为基础学习率，为目标函数l对参数θ的梯度；
75、s38、通过多轮迭代，逐步优化超图神经网络的节点嵌入向量和边嵌入向量，直到无监督学习目标函数收敛，得到优化后的节点嵌入向量hfinal和边嵌入向量lfinal；
76、s39、根据优化后的节点嵌入向量hfinal和边嵌入向量lfinal，自动识别和归纳实体类别及其关系，更新教育知识图谱的结构和内容。
77、可选的，所述s4包括：
78、s41、将未标注的教育材料进行文本分割、分词和去除停用词，生成标准化的文本数据集t＝{t1,t2,…,tm}；
79、s42、将预处理后的文本数据集t转换为节点特征矩阵xt和边特征矩阵yt，将文本中的关键术语、句子或段落映射为超图节点，文本中术语间的关联映射为超图边：
80、
81、其中，表示节点特征映射函数，ψ表示边特征映射函数；
82、s43、将节点特征矩阵xt和边特征矩阵yt输入到训练好的超图神经网络模型中，进行前向传播计算，生成节点嵌入向量ht和边嵌入向量lt：
83、ht＝σ(whxt)；
84、lt＝σ(wlyt)；
85、s44、根据节点嵌入向量ht和边嵌入向量lt，利用分类器对文本中的关键实体和关系进行自动检测和分类，生成实体类别标签ch和关系类型标签cl：
86、ch＝classifier(ht)；
87、cl＝classifier(lt)；
88、s45、根据检测和分类结果，自动更新教育知识图谱的结构和内容，将新识别的实体和关系添加到知识图谱中，并调整现有节点和边的属性：
89、gupdated＝(hupdated,lupdated)；
90、
91、
92、其中，hupdated和lupdated分别为更新后的节点集合和边集合；
93、s46、对更新后的教育知识图谱进行验证。
94、可选的，所述s5包括：
95、s51、接收新识别的实体集合enew和关系集合rnew，其中enew包括新识别的课程、概念、教师、学习行为模式和学习者之间的社交互动，rnew包括新识别的知识依赖、情绪影响和行为模式传播关系；
96、s52、将新识别的实体和关系添加到现有的教育知识图谱g＝(h,l)中，更新后的节点集合hupdated和边集合lupdated定义如下：
97、hupdated＝h∪enew；
98、lupdated＝l∪rnew；
99、s53、对更新后的节点集合hupdated和边集合lupdated进行特征向量化，生成新的节点特征矩阵xupdated和边特征矩阵yupdated：
100、
101、s54、将新的节点特征矩阵xupdated和边特征矩阵yupdated输入到超图神经网络中，进行前向传播计算，生成更新后的节点嵌入向量hopt和边嵌入向量lopt：
102、hopt＝σ(whxupdated)；
103、lopt＝σ(wlyupdated)；
104、s55、根据更新后的节点嵌入向量hopt和边嵌入向量lopt，对教育知识图谱的结构进行动态调整，以优化图谱的实用性和准确性，包括以下操作：
105、根据节点嵌入向量的相似性，合并相似度高的节点，更新其关联的边；
106、根据边嵌入向量的强度，调整边的权重或删除弱连接的边；
107、根据学习过程中的反馈信息，动态调整节点和边的属性，优化知识图谱的整体结构；
108、s56、验证更新后的教育知识图谱gfinal＝(hfinal,lfinal)的准确性和一致性，确保其能够支持教育决策和学习过程的需求：
109、hfinal＝hopt；
110、lfinal＝lopt。
111、本发明的有益效果是：
112、(1)本发明通过构建超图模型，将教育领域中的实体及其复杂关系表示为超节点和超边，有效地捕捉了多维度、多层次的关系，在超图神经网络中引入自定义的消息传递机制，迭代更新节点和边的嵌入向量，通过高阶邻接矩阵引入全局信息，并采用自适应权重机制动态调整每条边的影响力，能够更好地捕捉实体间的复杂依赖性，提高网络的表示能力，确保在处理复杂教育数据时，信息传递更为高效和准确。
113、(2)本发明通过定义无监督学习目标函数，包含相似性损失、结构保持损失、自适应学习率调整机制和多层次图聚合的混合损失，采用梯度下降算法进行优化。在无标注的数据上进行训练，自动识别和归纳实体类别及其关系，优化超图神经网络的参数，显著提升了实体识别的性能和效率。
114、(3)本发明应用训练好的超图神经网络，对未标注的教育材料进行实体识别，自动检测和分类文本中的关键实体和关系，实现教育知识的自动化更新和扩展。通过接收新识别的实体和关系，动态调整知识图谱的结构，使其能够实时反映最新的教育数据和学习者反馈。
115、(4)本发明基于优化后的教育知识图谱，能够更准确地推荐个性化的学习资源，如针对学生学习风格和需求推荐适合的课程和学习材料。此外，还可以优化学习路径，帮助学生更有效地进行学习，提高学习效率和效果。
1.一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，在每次迭代中，消息传递通过高阶邻接矩阵引入全局信息，采用自适应权重机制动态调整每条边的影响力，定义如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述s3包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述s4包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于超图神经网络的教育知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述s5包括：
