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龙图腾网获悉北京大智汇领教育科技有限公司申请的专利基于语法教学内容的知识图谱构建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：CN121119087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511292790.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于语法教学内容的知识图谱构建方法是由杨波设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语法教学内容的知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语法教学内容的知识图谱构建方法，本发明涉及知识图谱构建技术领域，解决了同类语法边界模糊、关联关系梳理困难，难以形成结构化的知识体系的问题，本发明通过采用"分区构建‑整合优化"的两步策略，先依据赋值列排序在各同类分区内构建树状分支图谱，使相同语法内容形成统一分支、差异内容形成层级化子分支，确保单分区内语法知识的脉络清晰；再通过分区特征均值排序实现多分区图谱的有机整合，最终形成的完整知识图谱既呈现了各语法单元的独立性，又凸显了不同语法体系间的关联性，为用户提供了从微观语法点到宏观语法体系的全景式认知框架，大幅提升了语法知识的系统性和可理解性。

本发明授权基于语法教学内容的知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.基于语法教学内容的知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对语法教学内容不同类型的特征语法进行赋值处理，确认不同特征语法所关联的不同赋值列，再对所确认的赋值列进行特征分类，同步对所关联的特征语法进行分类，确认若干个不同的同类分区； 步骤二、对每个同类分区所关联特征语法进行图谱构建，根据每个同类分区内所关联的不同特征语法，根据不同特征语法所关联的不同赋值列，对若干个特征语法进行图谱分类构建，完成每个同类分区所关联的知识图谱构建进程； 步骤三、对所构建的完整的知识图谱进行再处理，从上至下确认不同特征语法所关联的所在列，并根据所在列对每个特征语法所关联的赋值列进行标示，从中确定最强关联列，并对最强关联列进行记录； 其中，对最强关联列进行确认的具体方式为： 从完整的知识图谱中，从上至下确认不同特征语法的所在列，其所在列标记为Zq，其中q代表不同的特征语法，且Zq=1、2、……、n； 将对应特征语法所关联的赋值列以及所在列Zq进行校验处理：从赋值列内确认不同语法关键词所关联的赋值，并将所关联的若干个赋值进行随机求和，确认总和值，执行若干个随机求和进程，并将每个随机求和进程所关联的总和值与所在列Zq进行差值处理，采用Czq=|Zq-总和值|确认不同总和值所关联的差值Czq，再从所确认的若干个差值Czq中，选定最小值Czqmin，并将Czqmin所关联的随机求和进程记作确认进程，将确认进程中所求和的赋值记作选定赋值，并将选定赋值按照从前至后的方式进行排序，生成属于对应特征语法所关联的最强关联列； 所述步骤三还包括后续的检索步骤，其具体包括： 优先确认每个特征语法所记录的最强关联列，并将最强关联列内不同的赋值进行求和处理，确认求和参数； 从完整的知识图谱内确认与求和参数一致的所在列，并以所在列为索引源头，从上或从下进行语法索引，锁定对应的特征语法； 再将锁定的特征语法所关联的相关内容进行展示。

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