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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法及相关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：CN120561272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510733083.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法及相关装置是由尹乾;蒋金鹏;唐聪;杨子孚;刘宇昂;李舒乐;郑新;杨栋设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法及相关装置，包括：获取多模态数据，并实时获取外源数据，通过多模态数据融合外源数据，构建多模态领域知识图谱；将所述多模态领域知识图谱转换为树状数据结构；通过TreeRetrieve‑Hybrid算法对树状数据结构进行信息检索；通过大语言模型对信息检索结果进行理解和转换，得到教师备课的教学资源。

本发明授权一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和大语言模型的教师备课辅助方法，其特征在于，包括： 获取多模态数据，并实时获取外源数据，通过多模态数据融合外源数据，构建多模态领域知识图谱； 通过Graph2Tree-HD算法将所述多模态领域知识图谱转换为树状数据结构，其中：对所述多模态领域知识图谱进行图分解，得到节点和对应关系，根据节点和对应关系进行主干链提取、得到主干链，根据所述主干链上的节点，对所有的节点进行层次语义聚类及剪枝，得到树状数据结构； 通过TreeRetrieve-Hybrid算法对树状数据结构进行信息检索，过程包括： 根据所述树状数据结构，构建双层索引，并通过温度向量记录树状数据结构中节点的访问频率，其中双层索引包括每个节点对应的索引指纹和路径编码； 获取查询指纹，根据所述查询指纹和索引指纹进行节点筛选，得到候选集；在候选集中对根据路径编码进行相似度计算，根据相似度计算结果，得到候选路径； 对候选路径的路径相似度和语义相似度进行加权计算，根据加权计算结果，得到信息检索结果； 温度向量的更新过程为： 其中，为衰减因子，为访问指示函数，表示温度向量，上标t表示 对应时刻，表示节点； 候选集的获取过程包括： 根据所述查询指纹和索引指纹通过汉明距离计算函数进行计算，当计算结果小于阈值时，则对对应的节点进行保留，得到候选集； 阈值，其中，为当前平均温度，，为可调参数； 通过大语言模型对信息检索结果进行理解和转换，得到教师备课的教学资源。

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