AI辅助知识图谱生成

通过AI辅助知识图谱生成可以快速构建课程、微单元的知识图谱基础框架、知识点，自动形成以章节、重要知识点为知识实体的知识图谱，这会大大减轻老师构建完整、有效的课程知识图谱的工作量，实现知识图谱的可视化管理。

知识图谱的构建通常包括以下几个步骤：

• 数据采集：从互联网、数据库、文本等来源获取原始数据。
• 实体识别与抽取：识别出其中的实体（如人名、地名、组织机构等）。
• 关系抽取：识别实体之间的关系（如“北京—首都—中国”）。
• 知识融合：将不同来源的知识进行整合，消除重复和冲突。
• 学习路径规划：结合课程资源体系、课程教材和能力模型，为学生规划学习路径。
• 知识存储与推理：使用图数据库（如Neo4j、Apache Jena）进行存储，并支持推理机制。

 

知识图谱的构建，通常由数据源、知识抽取、关系抽取等步骤组成。

通过AI辅助生成，可以把数据源中的知识点抽取出具有层次关系、关联关系的知识结构和关系信息。 

如图是使用UpHub AI抽取知识点和关系的举例：