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摘要：本发明一种知识领域题目的解题思路识别方法，属于智能教育技术领域。本发明包括以下步骤，先选择需要进行题目解题思路识别的知识领域并通过该知识领域中公认的定理、推论、性质、公理、法则或公式作为关系节点建立了一个特殊的知识图谱然后将需要进行解题思路识别的题目通过所述中文命名的实体识别方法进行实体提取并将提取的识别知识实体与知识图谱中的所有知识实体进行匹配，并对所有的识别知识实体进行匹配标记，最后将进行匹配标记后的所有素数索引识别知识实体生成的集合依次与知识图谱中的所有关系知识实体集合计算相似度，根据相似度的排序，来确认题目的解题思路。

主权项：1.一种知识领域题目的解题思路识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：选择需要进行题目解题思路识别的知识领域并建立所述知识领域的知识图谱，知识图谱的具体建立过程如下：步骤1.1：通过中文命名的实体识别方法将所述知识领域内的全部知识实体提取出来形成知识实体集合A，如下式1所示，A＝{A1、A2、...、An}1，式1中，A1是所述知识领域所提取的第一个知识实体，A2是所述知识领域所提取的第二个知识实体，An所述知识领域所提取的最后一个知识实体；将所述知识实体集合A中的所有实体按照提取顺序采用不同的素数p进行素数索引，形成素数索引知识实体集合Ap，如下式2所示， 式2中，是经过素数p1进行索引的所述知识领域所提取的第一个知识实体，是经过素数p2进行索引的所述知识领域所提取的第二个知识实体，是经过素数pn进行索引的所述知识领域所提取的最后一个知识实体；步骤1.2：将所述知识领域内公认的定理、推论、性质、公理、法则或公式全部提取出来作为关系知识形成关系知识集合B，如下式3所示，B＝{B1、B2、...、Bm}3，式3中，B1是所述知识领域所提取的第一个关系知识，B2是所述知识领域所提取的第二个关系，Bm所述知识领域所提取的最后一个关系知识；通过Jieba分词器对所述关系知识集合B中的第一个关系知识进行实体划分并将划分后的结果收集起来形成第一个关系知识实体集合如下式4所示， 式4中，a1、a2、...、aq均是大于等于1同时小于等于n的自然数，且a1≠a2≠...≠aq；然后将所述关系知识集合B中剩余的所有关系知识依次进行实体划分并将划分后的结果依次收集起来形成对应的关系知识实体集合，将所有的关系知识实体集合收集起来形成关系知识实体集合矩阵BA，如下式5所示， 步骤1.3：将关系知识集合B中的第一关系知识B1和所述第一关系知识实体集合中的所有关系知识实体提取出来形成构建所述知识领域知识图谱的第一关系节点C1，然后按照第一关系节点C1的构建方法依次将所述关系知识集合B中剩余的关系知识所对应的关系节点构建出来，并将所有的关系节点收集起来形成关系节点矩阵C，如下式6所示， 式6中，C2是所述第二关系知识B2和所述第二关系知识实体集合中的所有关系知识实体提取出来形成构建所述知识领域知识图谱的第二关系节点；Cn是所述最后一个关系知识Bn和所述最后关系知识实体集合中的所有关系知识实体提取出来形成构建所述知识领域知识图谱的最后一个关系节点；依次将所有的所述关系节点所包含的所有关系知识实体上的素数索引相乘形成所述关系节点的标记，并将标记后的所有标记关系节点收集起来形成标记关系节点矩阵Cq，如下式6所示， 式6中，是带有标记的第一标记关系节点；q1是所述C1的标记且是所述C1中所有关系知识实体的素数索引相乘的结果；是带有标记的第二标记关系节点；q2是所述C2的标记且是所述C2中所有关系知识实体的素数索引相乘的结果；是带有标记的最后一个标记关系节点；qn是所述Cn的标记且是所述Cn中所有关系知识实体的素数索引相乘的结果；步骤1.4：将所述关系节点矩阵Cq中所有标记关系节点依次两两进行连接判断，看进行判断的两个标记关系节点各自所包含的关系知识实体集合之间是否有交集，若有交集，则将两个标记关系节点连接起来；若无交集，则说明两个标记节点之间并无联系不用连接；当所述关系节点矩阵Cq中所有标记关系节点均依次两两进行连接判断后，所述知识领域的知识图谱构建完成；步骤2：将需要进行解题思路识别的题目通过所述中文命名的实体识别方法进行实体提取，将提取出的所有识别知识实体收集起来形成，识别知识实体集合D，如下式7所示，D＝{D1、D2、...、Dn}7，式7中，D1是所述知识领域所提取的第一个识别知识实体，D2是所述知识领域所提取的第二个识别知识实体，Dn所述知识领域所提取的最后一个识别知识实体；将所述识别知识实体集合D中的所有知识实体与所述知识实体集合A中的所有知识实体进行匹配，匹配完成后形成多个识别知识实体和知识实体的匹配对，将匹配对中的所述知识实体的素数索引同时匹配标记给匹配对中的识别知识实体，重复上述步骤将所有匹配对中未进行素数索引标记的识别知识实体均进行匹配标记，形成素数索引识别知识实体，将所有进行匹配标记后的素数索引识别知识实体收集起来形成素数索引识别知识实体集合如下式8所示， 式8中，是所述进行匹配标记后的第一个素数索引识别知识实体，是所述进行匹配标记后的第二个素数索引识别知识实体，是所述进行匹配标记后的最后一个素数索引识别知识实体；步骤3：将素数索引识别知识实体集合依次与关系知识实体集合矩阵BA中的所有关系知识实体集合计算两者之间的相似度，计算公式如下式9所示， 式9中，i是大于等于1小于等于n的自然数；是第i个关系知识实体集合与素数索引识别知识实体集合之间的交集元素个数；是第i个关系知识实体集合的元素个数；是素数索引识别知识实体集合的元素个数；并将计算出的相似度由高到低排列，输出排序前X的相似度所对应的关系知识实体集合的关系知识，X是经验值，取值范围为1到7之间的自然数，将输出的关系知识作为知识点代表所述需要进行解题思路识别的题目的解题思路。

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