基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统

专利主权项内容

1.基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集；基于所述初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集；利用所述优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱；基于所述初步知识图谱，采用生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱；基于所述优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间的动态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；根据所述具有动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述初步特征向量集具体为从多模态资源中抽取的原始特征组合，包括图像的像素强度、色彩分布、形状信息，以及音频的频率、节奏、强度特征，所述注意力机制具体指根据特征的重要性，为其分配权重，所述初步知识图谱包括实体、属性、关系，所述智能化的多媒体教学资源推荐系统包括用户行为分析、内容分析、上下文感知模块。