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龙图腾网获悉上海卓越睿新数码科技股份有限公司申请的专利一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法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：CN117251579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311153236.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法是由王晖;苗旭东设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法，属于信息填充技术领域，结合教材结构化信息构建知识点树状，利用教材片段查询定位、文本摘要提取以及别名反向查询等技术手段，主要对教学场景中的知识点概念或者专业术语的别名、描述以及教材和视频资源的自动挂载，以此来完善知识图谱构建的完整性，加速知识图谱构建在教育教学场景中的实际应用。

本发明授权一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的知识点信息自动填充的方法，其特征在于，包括下列步骤： S1：对教材上知识信息的来源进行结构化处理，划分多层级目录结构； S2：通过目录结构构建知识树状图； S3：通过知识点反向查询定位最小粒度教材片段； S4：通过大规模迁移本地抽取式模型提取片段描述； S5：结合教材片段和模型生成描述查询的知识点别名； S6：通过句子向量矩阵计算相似度，将反向划选教材和慕课片段挂载； 所述S3中，基于知识点名称和学科限制，通过反向查询知识点所在教材章节； 所述S4中，还包括下列步骤： S41：将反向查询到的教材片段发送至文本生成模型，其中文本生成模型引用大模型LLM； S42：通过微调指令获取训练样本发送至大模型LLM，得到训练完成的文本生成模型； S43：文本生成模型根据输入输出至少一段的知识点片段； 所述S6还包括下列步骤： S61：将知识点描述按照句子切分，得到描述句子列表QL，长度为m，结构化后的知识点数据集句子切分，得到SL，长度为n； S62：采用预训练模型bert获取QL和SL的句子嵌入向量矩阵A（m*L）和矩阵B（n*L），其中L为向量的维度； S63：通过矩阵计算得到两个句子列表的相似度矩阵M（m*n），相似度计算公式如下： cosθ=A·B|A|·|B| S64：通过设定相似度的阈值，选取教材片段与描述中最接近的句子； S65：分别利用教材或慕课片段所在的最大近似句子去反向定位教材片段的启示位置，得到教材与视频的资源挂载。

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