面向语言智能教学系统的领域知识图谱构建.pdf

【摘要】中提到的智能教学系统面临的主要问题是知识库有限且难以扩充，而知识图谱作为解决方案，可以为系统提供丰富的知识来源和利用手段。本文介绍了一种针对语言智能教学系统的领域知识图谱构建方法，该方法通过创建汉语教学本体知识库来获取核心知识图谱，并利用实体及实体关系联合识别迭代模型来扩展知识图谱，以解决智能教学系统中知识获取和有效利用的难题。 智能教学系统，作为一种计算机辅助教学工具，借助模仿人类教学方式与学习者互动，以提高学习效率。尽管已有显著进步，但知识获取和利用仍然是其核心挑战。现有的知识库多采用一次性构建，难以适应信息爆炸时代的学习需求。同时，知识规则的表示方式在处理新知识时需要复杂分析，更新困难。 为解决这些问题，文章提出了引入知识图谱的概念。知识图谱以图形形式表示客观世界的概念及其相互关系，便于快速准确地获取信息。本文的方法首先构建了语言教学本体，以汉语教学为例，涵盖了语言知识（如汉字、词汇、句法、语义）、汉语学习（如言语技能、学习策略）和汉语教学（如教学原则、教学实践）等方面。这些本体概念构成了知识图谱的基础。 接着，通过实体抽取和关系抽取技术，从大量教学资源中识别出实体和它们之间的关系，进而不断扩展知识图谱。实体识别迭代模型使得知识图谱能持续增长和更新，适应不断变化的教学需求。 这一方法的应用将有助于自动化获取和分析领域知识，弥补现有智能教学系统知识匮乏的不足，提升系统性能。通过建立领域知识图谱，不仅可以更有效地支持教学过程，还能为个性化学习、教学策略优化提供支持。 面向语言智能教学系统的领域知识图谱构建是通过构建教学本体、识别实体和关系、迭代扩展来实现的。这种方法有望解决智能教学系统知识更新和获取的挑战，促进教学系统的智能化和个性化发展。同时，文章还提到了相关研究背景和智能教学系统的结构，强调了知识图谱在教育领域的潜在价值。未来，这一领域的研究将继续探索如何更好地结合自然语言处理、大数据和人工智能技术，以构建更加完善和动态的知识图谱，服务于智能教学系统。