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申请/专利权人：寰越创新技术(广州)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于元宇宙的职业教育具身场景构建方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：获取职业教育课程的描述信息；对职业教育课程的描述信息进行解析，抽取出物品信息以及位置信息；根据物品信息，构建虚拟物品；以位置信息为约束，以培训效率最高为目标，确定各个虚拟物品的摆放位置，构建出职业教育场景；在职业教育场景中引导学习者进行动作输入，识别学习者的动作输入，以进行职业教育培训。在本发明中，可以自动化构建出职业教育场景，无需完全依赖工程师进行人工的建模与编程，降低职业教育课程开发成本，降低对元宇宙进行扩展或更新的难度，可以及时更新职业教育课程内容。

主权项：1.一种基于元宇宙的职业教育具身场景构建方法，其特征在于，包括：S1：获取职业教育课程的描述信息；S2：对所述职业教育课程的描述信息进行解析，抽取出物品信息以及位置信息；S3：根据所述物品信息，构建虚拟物品；S4：以所述位置信息为约束，以培训效率最高为目标，确定各个虚拟物品的摆放位置，构建出职业教育场景；S5：在所述职业教育场景中引导学习者进行动作输入，识别学习者的动作输入，以进行职业教育培训；所述S2具体包括：S201：对所述职业教育课程的描述信息进行分词；S202：通过实体识别技术，从分词结果中识别出物品信息以及位置信息；所述S201具体包括：S2011：通过正向最大匹配法对当前语句进行分词；S2012：通过逆向最大匹配法对当前语句进行分词；S2013：判断所述正向最大匹配法与所述逆向最大匹配法的分词结果是否相同，若是，输出当前语句的分词结果，否则，进入下一步；S2014：基于条件随机场，对当前语句进行分词；所述S2014具体包括：基于条件随机场，计算当前语句x在各个分词标记yi下的条件概率： 其中，x表示当前语句，yi表示第i个分词标记，Y表示分词标记集合，F1表示转移函数，ω1表示转移函数的权重系数，F2表示状态函数，ω2表示状态函数的权重系数，exp表示以e为底的指数函数；根据当前语句x在各个分词标记yi下的条件概率，选择条件概率最大的分词标记，对当前语句进行分词；所述S202具体包括：S2021：通过BERT预训练模型，提取词语的分词特征，得到分词特征序列H＝[h1,h2,L,hN]，hi表示第i个分词特征，i＝1,2,L,N，N表示分词特征总数；S2022：根据以下公式，确定各个分词特征的权重： 其中，wi表示第i个分词特征的权重，V表示第一参数矩阵，W表示第二参数矩阵，U表示第三参数矩阵，tanh表示tanh函数，c表示当前事件类型，e表示矩阵点乘运算，T表示矩阵转置运算，d表示嵌入维度；S2023：根据以下公式，确定词语嵌入向量： 其中，S表示词语嵌入向量，Softmax表示Softmax函数；S2024：根据以下公式，计算在各种事件类型下的条件概率： 其中，pc表示事件类型c下的条件概率，Sigmoid表示Sigmoid函数；S2025：根据当前词语在各个事件类型下的条件概率，选择条件概率最大的事件类型，对当前词语进行实体识别，从分词结果中识别出物品信息以及位置信息；所述S4具体包括：S401：以培训效率最高为目标，设置职业教育场景构建模型的培训效率目标函数： 其中，F表示目标函数，θ表示物品摆放向量，T表示学习时长，λ表示学习时长的权重系数，ρ表示吸收率；吸收率是指学员通过课程学习之后知识的掌握程度，通过已学会知识点数量与总知识点数量的比值进行计算得到吸收率；S402：以所述位置信息，设置职业教育场景构建模型的约束条件；S403：在所述约束条件的约束下，以所述培训效率目标函数的函数值最大为目标，对所述职业教育场景构建模型进行寻优，确定出最佳物品摆放向量；S404：根据所述最佳物品摆放向量，确定各个虚拟物品的摆放位置，构建出职业教育场景。

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