【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识结构分析，特别涉及一种知识结构自动生成系统及方法。
技术介绍
1、在大数据时代背景下，面对浩如烟海的信息/知识和快速更新的现状，通过传统的知识体系积累方式大量人工将花费在数据搜集和整理上，对于科研和情报人员的研究价值更是一种极大的浪费，采取机器智能手段挖掘已有的公共开放知识库，自动汇聚特定主题/知识主体的知识，形成一基础的知识体系，从而让科研和情报人员能够快速了解掌握其框架轮，并结合自身认知进行进一步的修正完善，演变成特定的知识体系。
2、因此，本专利技术提供了一种知识结构自动生成系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术一种知识结构自动生成系统及方法，能够自动生成具有结构化的知识关联关系，提高教学及学习效率。
2、本专利技术提供了一种知识结构自动生成系统，包括：
3、数据采集模块，用于在大数据中采集每一预设学科对应的更新教学数据，生成每一所述预设学科对应的教学数据知识集；
4、知识匹配模块，用于分别解析每一所述教学数据知识集，得到每一所述教学数据知识集对应的知识提纲，根据所述知识提纲建立对应教学数据知识集对应的知识逻辑结构；
5、语义分析模块，用于基于所述知识逻辑结构建立整体语义模型，利用所述整体语义模型对每一所述教学数据知识集进行语义分析，得到每一所述预设学科对应的知识图谱；
6、图谱补充模块，用于分别解析每一所述知识图谱，得到每一知识图谱中包含的若干个知识点，对知识点进行知识补充得到每一
7、在一种可实施的方式中，
8、还包括：
9、信息显示模块，用于根据用户下发的查找指令调取对应的目标教学知识结构，并进行显示。
10、在一种可实施的方式中，
11、所述数据采集模块，包括：
12、数据采集单元，用于采集当前时刻下所述大数据中的第一更新数据，并分别获取每一所述第一更新数据对应的数据来源；
13、数据筛选单元，用于利用历史数据来源遍历所述数据来源，得到与所述历史数据来源一致的目标数据来源，以及所述目标数据来源对应的第二更新数据；
14、学科匹配单元，用于分别获取每一所述第二更新数据对应的数据特征，基于所述数据特征确定每一所述第二更新数据对应的预设学科；
15、整理统计单元，用于统计每一所述预设学科对应的若干个所述第二更新数据，建立每一所述预设学科对应的教学数据知识集。
16、在一种可实施的方式中，
17、所述知识匹配模块，包括：
18、章节匹配单元，用于利用预设教学版本的版本信息分别对每一所述教学数据知识集进行知识章节识别，得到每一所述教学数据知识集对应的章节信息，基于所述章节信息为对应的教学数据知识集建立章节引导标签；
19、框架建立单元，用于基于每一所述教学数据知识集对应的若干个所述章节引导标签，根据所述版本信息得到不同章节引导标签之间的章节逻辑关系，基于所述章节逻辑关系和所述章节引导标签建立知识框架；
20、提纲建立单元，用于基于所述知识框架得到对应教学知识集中每一教学知识对应的章节知识，根据所述章节知识建立对应教学知识集的知识提纲；
21、逻辑确定单元，用于在所述知识提纲中生成不同教学知识之间的知识关联信息，基于所述知识关联信息不同教学知识之间的知识逻辑关系。
22、在一种可实施的方式中，
23、所述语义分析模块，包括：
24、模型建立单元，用于基于所有的所述知识逻辑结构结合预设模型样本建立整体语义模型，在所述整体语义模型中标记每一所述预设学科对应的子语义模型；
25、语义分析单元，用于分别将每一所述教学数据知识集输入到对应的子语义模型中进行语义分析，得到每一所述教学数据知识集对应的语义描述信息；
26、知识总结单元，用于根据所述预设学科调取对应所述教学数据知识集的教学大纲，训练所述语义描述信息得到所述教学数据知识集中包含的若干个描述教学知识；
27、图谱生成单元，用于将所述描述教学知识输入到对应的教学大纲中生成，对应预设学科的知识图谱。
28、在一种可实施的方式中，
29、所述图谱补充模块，包括：
30、图谱解析单元，用于分别解析每一所述知识图谱，得到每一所述知识图谱对应的年级段，基于所述年级段调取每一所述预设学科对应的教学信息，基于所述教学信息建立对应预设学科的整体知识逻辑图；
31、预设分析单元，用于解析每一所述知识图谱得到对应的中心知识点，在对应的所述整体知识逻辑图中查找所述中心知识点对应的知识点位，基于所述知识点位将所述知识图谱映射到所述整体知识逻辑图中得到所述知识图谱与对应的整体知识逻辑图之间的重合信息；
32、知识查找单元，用于基于所述重合信息得到对应知识图谱中包含的若干个知识点，在对应的所述整体知识逻辑图中查找每一所述知识点对应的相关信息；
33、结构生成单元，用于根据同一所述知识图谱对应的重合信息建立第一信息集合，同一所述知识图谱对应的相关信息建立第二信息集合，根据所述第一信息集合与所述第二信息集合之间的交集判断所述第二信息集合是否完整，若不完整，将所述第一信息集合与所述第二信息集合之间的非交集补充到对应的知识点上，得到每一所述预设学科对应的教学知识结构。
34、在一种可实施的方式中，
35、所述知识查找单元，包括：
36、第一查找子单元，用于在所述整体知识逻辑图中标记所述重合信息，根据标记结果得到所述重合信息中包含的若干个知识点，在所述整体知识逻辑图中查找每一所述知识点对应的相关知识点；
37、第二查找子单元，用于分别获取每一所述知识点与对应相关知识点之间的相关度，提取相关度大于预设相关度阈值的目标相关知识点；
38、第三查找子单元，用于基于所述目标相关知识点建立对应知识点的相关信息。
39、本专利技术提供了一种知识结构自动生成方法，包括：
40、步骤1：在大数据中采集每一预设学科对应的更新教学数据，生成每一所述预设学科对应的教学数据知识集；
41、步骤2：分别解析每一所述教学数据知识集，得到每一所述教学数据知识集对应的知识提纲，根据所述知识提纲建立对应教学数据知识集对应的知识逻辑结构；
42、步骤3：基于所述知识逻辑结构建立整体语义模型，利用所述整体语义模型对每一所述教学数据知识集进行语义分析，得到每一所述预设学科对应的知识图谱；
43、步骤4：分别解析每一所述知识图谱，得到每一知识图谱中包含的若干个知识点，对知识点进行知识补充得到每一所述预设学科对应的教学知识结构。
44、在一种可实施的方式中，
45、所述步骤4，包括：
46、步骤41：分别解析每一所述知识图谱，得到每一所述知识图谱对应的年级段，基于所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种知识结构自动生成系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
4.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述知识匹配模块，包括：
5.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述语义分析模块，包括：
6.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述图谱补充模块，包括：
7.如权利要求6所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述知识查找单元，包括：
8.一种知识结构自动生成方法，其特征在于，包括：
9.如权利要求8所述的一种知识结构自动生成方法，其特征在于，所述步骤4，包括：
10.如权利要求9所述的一种知识结构自动生成方法，其特征在于，所述步骤43，包括：
【技术特征摘要】
1.一种知识结构自动生成系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
4.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述知识匹配模块，包括：
5.如权利要求1所述的一种知识结构自动生成系统，其特征在于，所述语义分析模块，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郑永柏，厉刚，程举林，
申请(专利权)人：北京华乐思教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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