申请/专利权人：重庆广播电视大学重庆工商职业学院

申请日：2020-09-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112015921B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F16/332;G06F16/33;G06F40/30;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.12.18#实质审查的生效;2020.12.01#公开

摘要：本发明公开一种基于学习辅助知识图谱的自然语言处理方法，包括将学习者输入的课程问题文字与语音数据转变为机器的内部表示数据，得到输入数据，通过边缘计算访问服务器中教育领域知识图谱，在教育领域知识图谱的辅助下，解析输入数据，获取语言识别数据。本发明利用知识图谱作为对输入数据的解译基础，能够快速识别语义，提取出精确的课程问题表述意思。

主权项：1.一种基于学习辅助知识图谱的自然语言处理方法，其特征在于，包括步骤：S10,将学习者输入的课程问题文字与语音数据转变为机器的内部表示数据，得到输入数据；S20,通过边缘计算访问服务器中教育领域知识图谱，在教育领域知识图谱的辅助下，解析输入数据，获取语言识别数据；在步骤S20中所述的教育领域知识图谱的辅助下，解析输入数据，获取语言识别数据，包括步骤：对输入数据在知识图谱模块进行实体识别、实体链接、指代消解和语义理解，得到最终解析的语言识别数据；所述解析过程包括步骤：S21,先对输入数据进行实体识别并识别出该输入数据文本数据；S22,根据在文本数据中提取的特征值，通过实体链接在知识图谱中匹配提取相关联的知识信息和意图信息，构成关联数据集；S23,将获得的关联数据根据神经网络模型进行深度学习优化处理提取出准确关联数据，完成指代消解；建立两个神经网络模型包括知识信息识别网络模型和意图信息识别网络模型；通过知识信息识别网络模型提取出准确知识信息数据；通过意图信息识别网络模型提取出准确意图信息数据；将上述两个模型的提取结果通过融合计算进行加权融合，归一化并排序得到语言识别数据；S24,通过语义理解，结合意图信息，将准确关联数据进行精确提取和匹配，获得语言识别数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆广播电视大学重庆工商职业学院 一种基于学习辅助知识图谱的自然语言处理方法

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