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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的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：CN115840805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211605555.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的构建方法是由王利琴;杨树帆;王旭;许智宏;董永峰设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的构建方法，首先构建计算机学科本体，然后利用爬虫技术采集电子图书和百度百科等非结构化数据，基于Colabeler工具、BiLSTM‑CRF、BiLSTM‑ATT完成知识加工，将抽取到的实体、关系等数据存储到Neo4j，最后基于后端Flask框架和前端React框架建立智能问答系统。首先对问题进行关键词抽取、模版匹配，若没有匹配到答案，则对问题进行相关度分析，并将问题存储至关系数据库，由教师解答，采用知识抽取模型抽取教师答案有效信息，补充至知识图谱中，实现知识图谱更新。本发明具有数据结构化、存储精细化、问答智能化三大特点，解决计算机学科数据零散不规则、学科知识粒度粗、搜索结果不准确等痛点问题。

本发明授权基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的构建方法在权利要求书中公布了：1.基于计算机学科知识图谱的智能问答系统的构建方法，其特征在于，应用于计算机学科知识的辅助学习，构建方法为： 1本体构建：采用自顶向下的方法确定计算机学科领域实体类型为课程类实体、概念类实体、操作类实体和方法类实体，确定关系为概念层级关系、前后序关系和关联关系； 2计算机学科数据获取：数据源一部分为计算机学科电子图书数据，另一部分为基于Python网络爬虫在百度百科上爬取的相关数据，初步过滤和整合后，得到原始文本数据集； 3知识加工：通过Colabeler工具及python标注部分的原始数据集，生成实体数据集和关系数据集；采用BiLSTM‑CRF，即Bi Long Short‑Term Memory‑Conditional Random Field模型完成实体识别；采用BiLSTM‑ATT，即Bi Long Short‑Term Memory‑Attention模型完成关系抽取； 4计算机学科知识图谱构建：将抽取到的实体和关系进行去重和对齐操作，生成实体列表和关系列表并存入图数据库Neo4j； 5智能问答系统构建：基于后端Flask框架和前端React框架建立智能问答系统，通过问答的众包模式进行数据不间断扩充更新，在智能问答中，首先对学生问题进行关键词抽取、模版匹配，在系统查询到数据后，以对话方式可视化返回结果；若没有匹配到数据，则对问题进行相关度分析，返回与问题相关的知识点，并将该问题存储至关系型数据库，扩充原始数据源；然后教师对未匹配到答案的学生问题进行解答，采用知识抽取模型抽取教师答案有效信息，补充至知识图谱中，实现知识图谱更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300000 天津市北辰区双口镇西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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