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一种基于知识图谱的资源推荐系统及方法
摘要文本
本发明公开了一种基于知识图谱的资源推荐系统及方法，涉及教学资源推荐技术领域，包括：获取原始数据；对原始数据进行预处理，得到文本数据；训练得到基于BERT的全监督场景命名实体识别模型；抽取文本数据中的实体，并对抽取得到的实体进行标注分类后，存储至知识图谱实体库；获取输入的检索文本，并提取待匹配关键词；基于待匹配关键词，计算相似度得分；基于相似度得分输出与待匹配关键词相似度得分大于0的所有知识图谱中的实体资源。本发明的优点在于：利用学科知识图谱可以把知识点间的关系通过可视化的形式进行展示，进行构建完整的知识体系，并将输入的关键词在知识图谱中搜索一遍，找到直接相关的实体，进行基于词义的知识资源推荐。 更多数据：搜索
申请人信息
- 申请人:北京文华在线教育科技股份有限公司
- 申请人地址:100124 北京市朝阳区东四环中路82号2座2-1座9层2单元1001
- 发明人: 北京文华在线教育科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于知识图谱的资源推荐系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410051839.1 |
| 申请日 | 2024/1/15 |
| 公告号 | CN117573894A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F16/36 |
| 权利人 | 北京文华在线教育科技股份有限公司 |
| 发明人 | 唐伟; 孟磊; 陈斌 |
| 地址 | 北京市朝阳区东四环中路82号2座2-1座9层2单元1001 |
专利主权项内容
1.一种基于知识图谱的资源推荐方法，其特征在于，包括：获取原始数据，所述原始数据至少包括课件资源、视频资源、教材资源以及学生个性化数据；对原始数据进行预处理，得到文本数据；训练得到基于BERT的全监督场景命名实体识别模型；将文本数据输入全监督场景命名实体识别模型，抽取文本数据中的实体，并对抽取得到的实体进行标注分类后，存储至知识图谱实体库；获取输入的检索文本，从检索文本中提取至少一个关键词，作为待匹配关键词；基于待匹配关键词，计算待匹配关键词与知识图谱中的实体资源的相似度得分；按照相似度得分从大到小的顺序，依次输出与待匹配关键词相似度得分大于0的所有知识图谱中的实体资源。