(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210688945.1 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 瀚云瑞科技 （北京） 有限公司 地址 100000 北京市海淀区西四环北路158 号1幢七层279号 (72)发明人 虞忠诚　 (74)专利代理 机构 北京世誉鑫诚专利代理有限 公司 11368 专利代理师 郭官厚 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06Q 50/20(2012.01) (54)发明名称 一种考试知识图谱关系建立方法及系统 (57)摘要 本发明提供的一种考试知识图谱关系建立 方法及系统， 方法包括： 获取知识图谱数据源； 从 所述知识 图谱数据源的相关语料中抽取出实体 之间的关联关系； 根据所述关联关系将多个知识 库中的知识进行整合， 形成一个整体知识库； 对 所述整体知识库进行知 识加工。 解决领域内数据 分散在多个系统， 数据多样、 复杂， 孤岛化， 且单 一数据价值不高的应用场景， 构建起可视化的、 结构化的知识， 让学习者明确自己的目标、 进度、 路径、 反馈， 提高学习效率。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115080762 A 2022.09.20 CN 115080762 A 1.一种考试知识图谱关系建立方法， 其特 征在于， 所述建立方法包括： 获取知识图谱数据源； 从所述知识图谱数据源的相关语料中抽取 出实体之间的关联关系； 根据所述关联关系将多个知识库中的知识进行整合， 形成一个整体知识库； 对所述整体知识库进行知识加工 。 2.根据权利要求1所述的一种考试知识图谱关系建立方法， 其特征在于， 所述对所述整 体知识库进行知识加工具体包括： 经过质量评估， 将合格的部分纳入知识体系中， 用于确保知识库的质量。 3.根据权利要求1所述的一种考试知识图谱关系建立方法， 其特征在于， 所述获取知识 图谱数据源具体包括： 所述知识图谱数据源按照来源渠道分为两种， 包括： 一种是业务本身的数据， 包含在行 业内部数据库表并以结构化的方式存储， 是一种非公开或半公开的数据； 另一种 是网络上 公开、 抓取的数据， 数据通常是以网页的形式存在， 是非结构化的数据； 所述知识图谱数据源按照数据 结构不同分为结构化数据、 半结构化数据和非结构化数 据； 根据不同的数据类型采用对应的方法进行处 理。 4.根据权利要求1所述的一种考试知识图谱关系建立方法， 其特征在于， 所述从所述知 识图谱数据源的相关语料中抽取 出实体之间的关联关系具体包括： 从所述知识图谱数据源的相关语料中获取文本语料； 所述文本语料 经过实体抽取 得到一系列离 散的命名实体节点； 从所述相关语料中提取出实体之间的关联关系， 将多个实体或概念联系起来， 形成网 状的知识结构。 5.根据权利要求1所述的一种考试知识图谱关系建立方法， 其特征在于， 所述根据 所述 关联关系将多个知识库中的知识进行整合， 形成一个整体知识库具体包括： 将多个知识库中的知识进行整合， 形成一个知识库的过程， 整合的关键技术包括指代 消解、 实体消歧和实体链接； 不同的知识库， 收集知识的侧重点不同， 将不同知识库对实体的描述进行整合， 获得实 体的完整 描述。 6.一种考试知识图谱关系建立系统， 其特 征在于， 所述建立系统包括： 图谱数据源获取模块， 用于获取知识图谱数据源； 关系抽取模块， 用于从所述知识图谱数据源的相关语料中抽取出实体之间的关联关 系； 知识整合模块， 用于根据所述关联关系将多个知识库中的知识进行整合， 形成一个整 体知识库； 知识加工模块， 用于对所述整体知识库进行知识加工 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115080762 A 2一种考试知识图谱关系建立方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及在线考试培训领域， 尤其涉及一种考试知识图谱关系建立方法及系 统。 背景技术 [0002]面向职业教育在线考试培训领域， 通过清晰的知识图谱、 智能的学习安排、 灵活的 按需付费， 解决职场人在技能考试培训上 经济负担 重、 学习效果差的问题。 [0003]如何让职场人轻松高效地掌握知识技能、 取得职业认证成为现有技术中亟待要解 决的技术问题。 发明内容 [0004]鉴于上述问题， 提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问 题的一种考试知识图谱关系建立方法及系统。 [0005]根据本发明的一个方面， 提供了一种考试知识图谱关系建立方法包括： [0006]获取知识图谱数据源； [0007]从所述知识图谱数据源的相关语料中抽取 出实体之间的关联关系； [0008]根据所述关联关系将多个知识库中的知识进行整合， 形成一个整体知识库； [0009]对所述整体知识库进行知识加工 。 [0010]可选的， 所述对所述整体知识库进行知识加工具体包括： [0011]经过质量评估， 将合格的部分纳入知识体系中， 用于确保知识库的质量。 [0012]可选的， 所述获取知识图谱数据源具体包括： [0013]所述知识图谱数据 源按照来源渠道分为两种， 包括： 一种是业务本身的数据， 包含 在行业内部数据库表并以结构化的方式存储， 是一种非公开或半公开的数据； 另一种 是网 络上公开、 抓取的数据， 数据通常是以网页的形式存在， 是非结构化的数据； [0014]所述知识图谱数据源按照数据结构不同分为结构化数据、 半结构化数据和非结构 化数据； [0015]根据不同的数据类型采用对应的方法进行处 理。 [0016]可选的， 所述从所述知识图谱数据源的相关语料 中抽取出实体之间的关联关系具 体包括： [0017]从所述知识图谱数据源的相关语料中获取文本语料； [0018]所述文本语料 经过实体抽取 得到一系列离 散的命名实体节点； [0019]从所述相关语料中提取出实体之间的关联关系， 将多个实体或概念联系起来， 形 成网状的知识结构。 [0020]可选的， 所述根据所述关联关系将多个知识库 中的知识进行整合， 形成一个整体 知识库具体包括： [0021]将多个知识库 中的知识进行整合， 形成一个知识库的过程， 整合的关键技术包括说　明　书 1/4 页 3 CN 115080762 A 3