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龍圖騰網獲悉上海卓越睿新數碼科技股份有限公司申請的專利一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117251579B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311153236.4，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法是由王暉;苗旭東設計研發完成，并于2023-09-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法，屬于信息填充技術領域，結合教材結構化信息構建知識點樹狀，利用教材片段查詢定位、文本摘要提取以及別名反向查詢等技術手段，主要對教學場景中的知識點概念或者專業術語的別名、描述以及教材和視頻資源的自動掛載，以此來完善知識圖譜構建的完整性，加速知識圖譜構建在教育教學場景中的實際應用。

本發明授權一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識圖譜的知識點信息自動填充的方法，其特征在于，包括下列步驟： S1：對教材上知識信息的來源進行結構化處理，劃分多層級目錄結構； S2：通過目錄結構構建知識樹狀圖； S3：通過知識點反向查詢定位最小粒度教材片段； S4：通過大規模遷移本地抽取式模型提取片段描述； S5：結合教材片段和模型生成描述查詢的知識點別名； S6：通過句子向量矩陣計算相似度，將反向劃選教材和慕課片段掛載； 所述S3中，基于知識點名稱和學科限制，通過反向查詢知識點所在教材章節； 所述S4中，還包括下列步驟： S41：將反向查詢到的教材片段發送至文本生成模型，其中文本生成模型引用大模型LLM； S42：通過微調指令獲取訓練樣本發送至大模型LLM，得到訓練完成的文本生成模型； S43：文本生成模型根據輸入輸出至少一段的知識點片段； 所述S6還包括下列步驟： S61：將知識點描述按照句子切分，得到描述句子列表QL，長度為m，結構化后的知識點數據集句子切分，得到SL，長度為n； S62：采用預訓練模型bert獲取QL和SL的句子嵌入向量矩陣A（m*L）和矩陣B（n*L），其中L為向量的維度； S63：通過矩陣計算得到兩個句子列表的相似度矩陣M（m*n），相似度計算公式如下： cosθ=A·B|A|·|B| S64：通過設定相似度的閾值，選取教材片段與描述中最接近的句子； S65：分別利用教材或慕課片段所在的最大近似句子去反向定位教材片段的啟示位置，得到教材與視頻的資源掛載。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海卓越睿新數碼科技股份有限公司，其通訊地址為：200030 上海市徐匯區欽州北路1188號科匯大廈9-10樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。