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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118193701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410335371.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法及装置是由马华;黄培纪;符湘茹;黄琼;唐文胜;赵文;熊超设计研发完成，并于2024-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法及装置，该方法包括：获取学生的问题文本，并获取问题文本的检索知识点集合；从问题文本中提取主题实体集合，从预设的知识图谱中检索各主题实体相关的数据并生成回答文本；根据检索知识点集合从预设的学习资源数据库中获取与问题相关的相关学习资源，根据从学生信息数据库中获取的学生的个性化信息分别对相关学习资源和回答文本进行评分并排序，将排序后的相关学习资源和回答文本展示给学生。通过上述方式，本发明实施例能够精准地评估学生的知识点掌握情况与学习偏好特征，个性化地展示知识图谱生成的回答与相关学习资源，为学生提供个性化、多样化的智能答疑服务。

本发明授权基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识追踪和知识图谱的个性化智能答疑方法，其特征是，所述方法包括：获取学生的问题文本，并获取所述问题文本的检索知识点集合；从所述问题文本中提取主题实体集合，从预设的知识图谱中检索各所述主题实体相关的数据并生成回答文本；根据所述检索知识点集合从预设的学习资源数据库中获取与问题相关的相关学习资源，根据从学生信息数据库中获取的学生的个性化信息分别对所述相关学习资源和所述回答文本进行评分并排序，将排序后的所述相关学习资源和所述回答文本展示给学生；所述获取学生的问题文本，并获取所述问题文本的检索知识点集合之前，包括：根据学生所选择的课程以及对应的答题数据获取学生的认知状态，并保存至学生信息数据库中；根据各学生的行为数据基于学习风格理论应用K-means聚类算法将学生划分为多个类别，并保存至学生信息数据库中；根据配置文档采集多种学习资源，并对采集的多种所述学习资源进行处理获取所述学习资源的相关文本和嵌入向量，将所述嵌入向量存储至学习资源数据库中；根据所述相关文本应用BERT-BiLSTM-CRF模型提取包括头实体、关系、尾实体的三元组，并存入知识图谱中；通过知识追踪模型评估学生的学习状态，其中知识追踪模型采用DKT应用循环神经网络，公式如下：y＝RNNX,WRNNK＝MLPy,WM其中，X为整理后的完整答题数据；y为RNN的输出；WRNN为RNN的权重；WM为多层感知器MLP的权重，K＝{η1,η2,…,ηn}为学生的知识点掌握情况，亦即学生的认知状态，ηi代表学生对知识点i的掌握程度，大小在0到1之间，RNN为循环神经网络。

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