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申请/专利权人：北京市农林科学院

摘要：本发明涉及智慧教育技术领域，提供一种农业流媒体课件的智能出题方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：将流媒体课件的视频文件转化为目标文本并与视频文件的时间点关联；根据目标文本和预先构建的学科知识图谱确定流媒体课件中包含的目标知识点，并将目标文本与目标知识点关联；图谱中包含流媒体课件的学科的知识点实体以及各知识点实体的属性信息；根据目标知识点、学科知识图谱以及预设的出题规则，确定目标知识点对应的目标题目，并将目标题目与目标知识点进行关联；将流媒体课件、目标知识点和目标知识点对应的目标题目打包成流媒体课件数据包，并将其发送给目标发布平台。本发明有效地实现了流媒体课件的智能出题。

主权项：1.一种农业流媒体课件的智能出题方法，其特征在于，包括：将流媒体课件的视频文件转化为目标文本，并将所述目标文本与所述视频文件的时间点进行关联；根据所述目标文本和预先构建的学科知识图谱，确定所述流媒体课件中包含的目标知识点，并将所述目标文本与所述目标知识点进行关联；所述学科知识图谱中包含所述流媒体课件的学科对应的知识点实体以及各所述知识点实体对应的属性信息；所述根据所述目标文本和预先构建的学科知识图谱，确定所述流媒体课件中包含的目标知识点，并将所述目标文本与所述目标知识点进行关联，包括：将所述学科知识图谱中包含的各所述知识点实体转化为各所述知识点对应的各第一文本；将所述目标文本与各所述第一文本进行实体链接计算匹配，确定所述目标文本对应的候选知识点实体集合；所述候选知识点实体集合中包含至少一个所述目标文本的候选知识点实体，所述候选知识点实体为基于各所述第一文本确定的；计算各所述候选知识点实体与所述目标文本的目标计算结果；各所述候选知识点实体与所述目标文本的目标计算结果包含初步相似度计算结果和主题分布匹配结果；所述计算各所述候选知识点实体与所述目标文本的目标计算结果，包括：针对任一所述候选知识点实体，确定所述候选知识点实体与所述目标文本的初步相似度计算结果；所述初步相似度计算结果为基于所述候选知识点实体与所述目标文本之间的余弦相似度和皮尔逊相关系数得到的；确定各所述候选知识点实体与所述目标文本的主题分布匹配结果；主题分布匹配结果用于表征所述候选知识点实体与所述目标文本的之间的主题相关性；其中，所述确定各所述候选知识点实体与所述目标文本的主题分布匹配结果，包括：使用主题模型计算所述目标文本的主题分布以及各所述候选实体的主题分布；主题分布表示主题下各词汇出现的概率；将所述目标文本的主题分布与各所述候选实体的主题分布进行匹配计算，以找到最佳匹配的实体；根据各所述候选知识点实体与所述目标文本的初步相似度计算结果和各所述候选知识点实体与所述目标文本的主题分布匹配结果，确定各所述候选知识点实体与所述目标文本的目标计算结果；根据各所述候选知识点实体与所述目标文本的目标计算结果，确定所述目标知识点；将所述目标文本与所述目标知识点进行关联；根据所述目标知识点、所述学科知识图谱，以及预设的出题规则，确定所述目标知识点对应的目标题目，并将所述目标题目与所述目标知识点进行关联；所述根据所述目标知识点、所述学科知识图谱，以及预设的出题规则，确定所述目标知识点对应的目标题目，并将所述目标题目与所述目标知识点进行关联，包括：利用智能出题模型，根据所述目标知识点和所述学科知识图谱，确定所述目标知识点的关系密切知识点；利用智能出题模型，根据所述目标知识点、所述目标知识点的关系密切知识点、所述目标知识点对应的实体属性信息、所述关系密切知识点对应的实体属性信息以及预设的出题规则，确定所述目标知识点对应的目标题目；其中，所述预设的出题规则中包含至少一个类型题目对应的出题规则，任一所述类型题目对应的出题规则用于表征利用所述目标知识点的关系密切知识点和所述目标知识点的属性信息构建所述题目对应的题干和答案的规则；所述利用智能出题模型，根据所述目标知识点、所述目标知识点的关系密切知识点、所述目标知识点对应的实体属性信息、所述关系密切知识点对应的实体属性信息以及预设的出题规则，确定所述目标知识点对应的目标题目，包括：利用所述智能出题模型，根据所述目标知识点、所述目标知识点的关系密切知识点、所述目标知识点对应的实体属性信息、所述关系密切知识点对应的实体属性信息以及预设的出题规则，确定所述目标知识点各题目类型的题目；按照题目类型的分布比例抽取确定数量的题目，得到所述目标知识点对应的目标题目；所述按照题目类型的分布比例抽取确定数量的题目，包括：将各题目类型的题目的编号放入数组或列表对象中；通过选取随机数的方法在所述数组或所述列表对象进行随机定位，通过随机方向确定向前或向后折半，直到找到规定数量的题目为止，完成各题目类型的智能出题；将所述目标题目与所述目标知识点进行关联；所述智能出题模型为多元关系数据嵌入模型；所述利用智能出题模型，根据所述目标知识点和所述学科知识图谱，确定所述目标知识点的关系密切知识点，包括：利用多元关系数据嵌入模型，根据所述目标知识点和所述学科知识图谱中所述目标知识点的关联关系，生成所述目标知识点对应的正例三元组实例和负例三元组实例；所述负例三元组实例为随机替换掉所述正例三元组实例中的任意元素后得到的混淆选项，所述目标知识点对应的正例三元组实例和负例三元组实例中的关系为所述三元组实例中头部知识点实体到尾部知识点实体的翻译；利用多元关系数据嵌入模型，对所述目标知识点对应的正例三元组实例和负例三元组实例进行筛选，得到所述目标知识点的关系密切知识点；将所述流媒体课件、所述目标知识点和所述目标知识点对应的目标题目打包成流媒体课件数据包，并将所述流媒体课件数据包发送给目标发布平台；题目类型包含以下至少一项：判断题、单选题和填空题；所述方法还包括：在所述题目类型为判断题的情况下，将第一出题规则确定为所述预设的出题规则；所述第一出题规则表示在所述题目的题干为所述目标知识点的属性信息和所述关系密切知识点的情况下，将所述题目的答案确定为错误；在所述题目的题干为所述目标知识点的属性信息和所述目标知识点，将所述题目的答案确定为正确；在所述题目类型为单选题的情况下，将第二出题规则确定为所述预设的出题规则；所述第二出题规则表示在所述题目的题干为所述目标知识点的属性信息、所述目标知识点和至少两个所述关系密切知识点的情况下，将所述题目中各所述关系密切知识点对应的答案确定为错误，将所述题目中所述目标知识点对应的答案确定为正确；在所述题目类型为填空题的情况下，将第三出题规则确定为所述预设的出题规则；所述第三出题规则表示在所述题目的题干为所述目标知识点的属性信息，并且所述题目的题干不包含所述目标知识点的文本内容，将所述目标知识点的文本内容对应的答案确定为正确。

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