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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于GLM-4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统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：CN119474406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510052674.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于GLM-4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统是由陈洁;张吴扬;谭思雨;赵姝;张燕平设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GLM-4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于GLM‑4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统，方法包括：生成知识点图谱的第一层次结构；根据第一层次结构，对章节及下属各级标题进行文档分割操作，得到章节独立单元、分级标题独立单元；进行数据清洗操作，得到预处理章节独立单元、预处理标题独立单元；进行知识点获取操作，调用GLM‑4模型的应用程序编程接口API，并给定prompt指令，据以利用GLM‑4模型，从预处理章节独立单元、预处理标题独立单元中，提取得到符合大纲知识点；利用GLM‑4模型进行噪声去除操作，得到去噪数据；通过余弦相似度算法进行比对；构建知识图谱。本发明解决了知识点图谱在粒度上过于细化，导致知识难以理解的技术问题。

本发明授权基于GLM-4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于GLM-4的无标注课程知识点图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：S1、进行框架生成操作，从文档的目录中提取课程内容层次结构，作为知识点图谱的第一层次结构；S2、获取文档中的各个章节以及下属各级标题，根据第一层次结构，对章节及下属各级标题进行文档分割操作，得到章节独立单元、分级标题独立单元；S3、对章节独立单元、分级标题独立单元进行数据清洗操作，得到预处理章节独立单元、预处理标题独立单元；S4、进行知识点获取操作，调用GLM-4模型的应用程序编程接口API，并给定prompt指令，从预处理章节独立单元、预处理标题独立单元中，提取得到符合大纲知识点；S5、进行噪声去除操作，将符合大纲知识点，送入GLM-4模型进行处理，以去除噪声、补充缺损数据，得到去噪数据；S6、进行数据核对操作，通过余弦相似度算法将去噪数据与大纲的内容进行比对，使大纲中的所有知识点被提取，得到核对后数据；所述S6中，构建BERT模型，利用CourseKG优化所述BERT模型，进行特征提取，得到语义特征序列向量；利用递归神经网络RNN，捕获语义特征序列向量中的依赖关系；利用MHSA模型，根据MHSA机制结合不同层次、角度的语义特征序列向量，得到综合交互表示；根据余弦相似度算法，计算大纲的数据与符合大纲知识点的相似度，以判定所述大纲的知识点状态；S7、进行知识图谱构建，利用Python工具批量处理核对后数据，并存储至Neo4j数据库，以构建得到知识点图谱。

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