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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116028647A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202310095091.0(22)申请日2023.02.07(71)申请人中科乐听智能技术(济南)有限公司地址251699山东省济南市先行区崔寨街道中科新经济科创中心3-1号楼622室(72)发明人张庆啟蒋鑫龙潘召(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221专利代理师于凤洋(51)Int.Cl.G06F16/36(2019.01)G06F16/35(2019.01)G06F16/901(2019.01)G06Q50/20(2012.01)G06N5/02(2023.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称基于知识图谱的融合教育智能评语方法及系统(57)摘要本公开提供了一种基于知识图谱的融合教育智能评语方法及系统,涉及人工智能技术领域,方法包括获取所有特殊学生的特殊教育的评估量表及其评估摘要数据元信息;将所述获取的特殊教育的评估量表及其评估摘要的数据元信息进行细粒度化拆分,形成评估量表、评语类型、评估摘要、发展现状及优弱势分析知识实体;根据形成的知识实体建立知识点层级关系以及知识点之间的关联关系,再根据建立的知识点层级关系及关联关系构建评语知识图谱;用户通过所选择的待分析学生的评语知识实体及评语知识图谱,智能化分析自动生成学生现状描述及优弱势并存储。本公开有效解决特殊教育领域多种评估量表数据异构、孤岛及不易使用的问题。CN116028647ACN116028647A权利要求书1/2页1.基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,包括:获取所有特殊学生的特殊教育的评估量表及其评估摘要数据元信息;将所述获取的特殊教育的评估量表及其评估摘要的数据元信息进行细粒度化拆分,形成评估量表、评语类型、评估摘要、发展现状及优弱势分析知识实体;根据形成的知识实体建立知识点层级关系以及知识点之间的关联关系,再根据建立的知识点层级关系及关联关系构建评语知识图谱;用户通过所选择的待分析学生的评语知识实体及评语知识图谱,智能化分析自动生成学生现状描述及优弱势并存储。2.如权利要求1所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,所述将获取的特殊教育的评估量表及其评估摘要数据元信息进行细粒度化拆分中,具体将评估摘要拆分成最短句作为评语知识图谱的评语知识实体。3.如权利要求1所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,将形成的所述评估量表、评语类型、评估摘要、发展现状及优弱势分析知识实体存储在NEO4J图数据库中。4.如权利要求1所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,所述智能化分析自动生成学生现状描述及优弱势的过程为:基于用户在终端选择的评估摘要及在评语知识图谱中的关系,关联相应的发展现状和优弱势知识实体。5.如权利要求4所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,通过所述评语知识图谱提供评估量表、评语类型、评估摘要知识实体查询功能。6.如权利要求1所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,所述评估摘要表包括评估工具、评估摘要、施测者及日期类别字段,所述评估工具为评估知识图谱的评估量表名称,评估摘要包括评语知识图谱中的评语类型和评语实体。7.如权利要求1所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法,其特征在于,所述发展现状包括发展现状领域、现状描述、优弱势分析的类别字段,通过用户在评估摘要表选择的数据通过评语知识图谱智能化生成发展现状的描述和优弱势分析。8.基于知识图谱的融合教育智能评语系统,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取所有特殊学生的特殊教育的评估量表及其评估摘要数据元信息;数据处理模块,用于将所述获取的特殊教育的评估量表及其评估摘要的数据元信息进行细粒度化拆分,形成评估量表、评语类型、评估摘要、发展现状及优弱势分析知识实体;根据形成的知识实体建立知识点层级关系以及知识点之间的关联关系,再根据建立的知识点层级关系及关联关系构建评语知识图谱;评语生成模块,用于使用户通过所选择的待分析学生的评语知识实体及评语知识图谱,智能化分析自动生成学生现状描述及优弱势并存储。9.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,实现如权利要求1‑7任一项所述的基于知识图谱的融合教育智能评语方法。10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器以及计算机程序;其中,处理器与存储器连接,计算机程序被存储在存储器中,当电子设备运行时,所述处理器执行所述存储2CN116028647A权利要求书2/2页器存储的计算机程序,以使电子设备执行实现如权利要求1‑7任一项所述的基于知识图谱