基于知识图谱的智慧教育系统研究

薛辉?徐智渊?刘时佐?刘时佑

摘要：智慧教育是将人工智能、大数据等技术应用于教育的重要方向。通过知识图谱可以管理不同的知识点，并基于此进行智能问答、知识搜索、学习路径推荐等。

關键词：知识图谱；智慧教育；智能问答

智慧教育是应用新一代信息技术，提升教学系统的效率和智能化程度。随着信息化在教育中的普及，“互联网+教育”逐渐在教育领域得到推广，未来教育将可以利用信息技术进行教学，让学生能够个性化学习。这将改变教育服务方式，有助于更好地实现教育的核心目标。知识图谱能够构建不同领域知识要素之间的关联关系，通过知识图谱，学生以及教师能够提高学习的效率。知识图谱不仅为师生提供知识的快速检索方式，同时也将各类知识要素进行结构化的组织，能够帮助师生系统性地掌握相关学科的内容。

一、知识图谱的理论基础

知识图谱是一种结构化数据的形式，用于表达实体、概念以及它们之间的关系。其构建原理基于三个核心要素：实体、属性和关系。实体代表现实世界中的个体，可以是人、地点、物品、概念等。每个实体都有一个唯一的标识符，并与一些属性相关联。属性是描述实体特征或性质的信息，如姓名、年龄、性别等。属性用于描述实体的各个方面。关系表示实体之间的连接或交互方式，如“工作于”“位于”“拥有”等。知识图谱通过将这些要素组织成图形结构，构建了一个网络，其中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。这种结构有助于提取、理解和推理出有关实体之间关系的信息，从而实现更高层次的知识表达和应用。

知识图谱的建立有两种方法：自上而下和自下而上。自上而下的方法是通过构建不同领域知识的系统性结构，根据系统性的知识结构来搜集相关数据，并组成知识图谱。自下而上的方式是直接针对数据集合进行处理，通过数据集合之间的关联关系，逐渐建立不同知识要素之间的关联，并最终形成知识图谱。

（一）知识获取

知识图谱中的知识获取通过多种渠道和方法，将信息整合到一个系统化的知识库中。通常，可以从多个来源收集原始数据，包括网络、数据库、文档、半结构化或非结构化数据等。采集数据后，要进行清理、去重、格式化处理，以确保数据的质量和一致性。此外，需要识别并抽取出文本中的实体（例如人物、地点、事件等），同时识别实体之间的关联、联系或描述它们之间的关系。

（二）知识表示

知识图谱中的知识表示指的是如何以结构化的方式表示各种信息和实体，使计算机能够理解和处理。在知识图谱中，常用的知识表示方法是采用三元组。三元组是一种基本的知识表示方式，由主体（Subject）、谓词（Predicate）、客体（Object）组成，形如（实体1，关系，实体2）。举例来说，“苹果是一种水果”可以表示为（苹果，属于，水果）。这种表示方式能够清晰地表达实体之间的关系，为计算机的理解和处理提供了便利。

（三）知识管理

知识图谱的存储方式可以采用多种方法，取决于数据的结构、规模和使用场景。图数据库是专门用于存储和处理图结构数据的数据库，它们以图的形式存储数据，利用节点和边表示实体和实体之间的关系。这种存储方式可以提供高效的图查询和图算法操作。常见的图数据库包括Neo4j、Amazon Neptune和OrientDB等。资源描述框架（RDF）是一种用于描述资源的语义网数据模型，它使用三元组（Subject-Predicate-Object）的形式表示知识。RDF存储方式采用三元组来组织和存储数据，例如将数据存储在三元组数据库中，常见的包括Virtuoso和Stardog等。在某些情况下，知识图谱可以存储为文档型数据库，使用文档来表示实体和关系。这种方式适合于部分结构化和半结构化数据，如JSON或XML格式的数据。

RDF（Resource Description Framework）是一种用于描述资源关系的语义网络数据模型。SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）是用于查询RDF数据的标准化查询语言，它类似于SQL对于关系型数据库的作用。SPARQL提供了灵活和强大的查询机制，允许用户对RDF数据进行复杂的查询操作。SPARQL使用类似于SQL的语法结构，包括SELECT、WHERE、FILTER和OPTIONAL等关键字，用于描述查询的模式和条件。SPARQL允许对三元组模式进行查询，其中包括主语、谓语和宾语。用户可以通过这些模式来获取特定实体的属性或者实体之间的关联关系。

二、基于知识图谱的智慧教育系统构建

首先，需要收集不同学科的教材，如历史、初中等。收集到数据后，运用词法模型提取概念及其关系。这些信息经过可视化呈现知识图谱，并应用于知识问答、查询和推荐等方面。数据是建立知识图谱的基础，构建学科知识图谱需要大量学科数据。因此，获取数据是建立图谱的首要步骤。获得数据后，需要进行自然语言处理。分词在自然语言处理中是一项重要的预处理步骤，尤其是针对中文等字符没有明显分隔符的语言。分词的目的是将连续的文本序列切分为有意义的词语或词组，这是许多NLP任务的基础，包括文本分类、信息检索、命名实体识别等。LTP（Language Technology Platform）是一个自然语言处理平台，其中包含分词作为其基础功能之一。它可以执行中文文本的分词处理，将文本切分为词语或词组，并标注它们的词性等信息。

识别实体词是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定含义的专有名词、实体或术语。这些实体可以是人名、地名、组织机构、日期、时间、数字、专业术语等，对于文本理解和信息提取非常关键。将文本分解成词语或短语的序列是实体识别的基础，因为实体通常由多个词构成。对于分词后的每个词语，词性标注有助于区分不同词语在句子中的功能，从而更好地判断其是否为实体。命名实体识别是实体识别的核心步骤，利用机器学习算法或深度学习模型，根据上下文语境识别出文本中的命名实体。NER包括对文本中的实体进行分类，如人名、地名、机构名等，并标注它们的边界。 在识别出实体后，可能会对它们进行更详细的分类，比如人名可能进一步区分为政治人物、艺术家等。

本文采用如公式（1）所示的启发性方法进行实体词识别：A表示形容词，N表示名词，P表示介词，通过公式（1）形成用不同类型词汇形成的句法类型。

（（AA|NN）+|（（AA|NN）×（NNP）？ ）（AA|NN）×）NN   （1）

句法分析旨在识别句子中的语法成分，如“主谓宾”“定状补”等，并分析它们之间的关系，通常用依存句法树表示。句子中的实体在依存结构中占据重要地位，实体之间的语义关系可以通过语义成分的依存结构推断得出。

在此基础上，本文采用Neo4j存储知识图谱。Neo4j是一套图形数据库管理系统，专注于图形数据的存储和处理。它适用于存储和处理复杂的关联数据，特别适用于处理知识图谱中实体之间存在多重关系的场景。在Neo4j中，知识图谱的数据以节点和关系的形式存储。节点表示知识图谱中的实体，例如人物、地点、概念等，关系表示这些实体之间的关联和连接。每个节点和关系都可以具有属性，这些属性可以提供关于实体和关系的更多信息。例如，一个人物节点可以有姓名、年龄等属性。节点可以被赋予标签，这样可以根据标签对节点进行分类。标签有助于快速识别节点所属的类别。Neo4j使用Cypher查询语言进行图形数据库的查询，这种查询语言专门针对图形数据模型设计。Cypher通过指定节点的标签或属性，可以查询满足特定条件的节点。 Cypher还能查询节点之间的关系，包括特定类型的关系、关系的方向等，以及查找节点之间的路径，如查找两个节点之间的最短路径或特定条件下的路径。在此基础上，形成了如图1所示的知识结构模型。

三、基于知识图谱的智慧教育系统的应用

基于知识图谱的智慧教育系统可以应用在不同的方向，主要如下。

（一）智能问答

知识图谱中的智能问答是指利用知识图谱的信息结构和关联性来回答用户提出的问题。这种智能问答系统可以通过对知识图谱中的实体、关系和属性进行搜索和推理，为用户提供准确、个性化的答案。系统需要理解用户提出的问题。这包括分析问题的语义、关键词提取和语法分析。通过自然语言处理技术，将问题转化为计算机能够理解的形式。在知识图谱中进行信息检索，系统会根据问题的内容在图谱中寻找相关的实体、关系或属性。这可以通过图查询语言（例如SPARQL）或图数据库提供的API来实现。从图谱中检索到的信息需要进一步分析和推断，以生成最终的答案。这可能涉及对实体之间的关系推理、答案的排名或过滤等。最终的答案以易于理解和接受的方式呈现给用户。这可以是文本形式的答案、图表甚至是语音回答，取决于系统的设计和用户的需求。

（二）知识搜索

知识图谱中的知识搜索是指通过使用图数据库或图形查询语言等技术，在用户提出的问题或关键字的基础上，在知识图谱中进行信息检索，并返回与查询相关的知识点、实体或关系。系统需要理解并分析用户提出的问题或关键字的含义，包括语义、上下文等。在知识图谱中，信息需要被索引，这样才能快速地进行搜索。索引可以是实体、属性、关系等。搜索引擎会针对查询在这些索引中查找匹配的内容。根据用户的查询，在知识图谱中进行图查询操作。这可能涉及使用图数据库提供的查询语言（例如SPARQL）或者利用图数据库的API进行查询操作。检索到的信息将被组织和呈现给用户。这可以是简单的文本输出、图形展示，或者其他用户友好的展示形式，以便用户理解和使用。基于知识图谱的搜索能够提供更为准确、精确的结果，因为它基于事实和关系而不是简单的关键词匹配。知识图谱搜索可以展示实体之间的关联关系，帮助用户更全面地理解相关信息的上下文和关联。部分系统可以根据用户的历史查询、兴趣等信息，提供个性化的搜索结果。某些系统整合了自然语言处理和智能推荐技术，能够理解语义、解析查询，并针对查询进行智能推荐或修正。例如，根据给定实体s1，可以使用公式（2）来解析与其三度关联的实体。

?xr（s1，x）??xr2（x，s2） and ?x，y r1（s1，x）?r2（x，y）r3（y，s2）

（2）

通过组合不同的条件，最后返回公式（3）表示的三元组。

?x，y r（x，y）                   （3）

（三）學习路径推荐

在智慧教育中，发现知识点之间的相互联系对于自动整合知识结构和提供优质教育服务至关重要。这些联系多种多样，例如，先修知识点关系。学生在学习某个知识点前，通常需要先了解其他相关知识点。课程大纲内的章节、小节之间就隐含着知识点的上下级关系，在智慧教育素材中起着重要作用。首先提取课程大纲中的知识点，再利用通用信息，形成课程大纲的基础架构。然后将提取自课程视频的每个小节知识点加入课程大纲的基础结构中，形成基于课程大纲的知识点上下级关系。知识点的先后顺序决定了学生在学习后续知识前应掌握的先导知识。在智慧教育背景下，有许多特征影响着知识概念的先后顺序，这些特征来自多个方面，包括语义、文本和结构等。通过学习这些特征来提取知识点的先修关系，以推荐学习路径。

四、结束语

知识图谱在在线教育中扮演着关键的角色，它提供了智能化、个性化的学习体验，从而提升了教学效果和学习体验。 基于知识图谱对课程内容和知识点的结构化，系统可以为学习者创建个性化学习路径，根据学习者的水平、兴趣和目标，提供合适的学习路线。基于知识图谱的智能问答系统可以回答学生提出的问题，提供实时支持和解答，能够帮助学生更快速地理解概念和解决问题。

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