尊龙凯时人生就是搏

客户案例

Customer Case

高档教育出版社-智能服务平台知识图谱构建和利用系统

项目客户及案例简介:

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尊龙凯时人生就是搏量身打造了服务于高教社智能服务平台的知识图谱构建和利用系统 ,搭建结构一致、可拓展的知识图谱 ,并在此基础上 ,利用大数据、人为智能等技术建设一系列服务于讲授和进建的智能副手工具 ,以数字化积极服务教育现代化。

项目客户及案例简介:

该项目服务于高档教育出版社(以下简称高教社) ,是以出版通常高档教育、职业教育、持续教育等教育类和专业学术类出版物为主的大型综合性出版社。从上世纪90年代起 ,高教社就承担了教育部若干个教育数字化项目 ,目前已组成新状态教材、数字教材、数字课程、试题库、电子书、有声书、学术资源库、虚构仿真尝试等新型教育出版系统 ,堆集了各类状态的数字化内容和资源。

当下 ,响应国度教育数字化战术行动 ,高教社拟对这些数字产品、内容及资源进行整合建设 ,构建数字出版“新图景”。为此 ,尊龙凯时人生就是搏量身打造了服务于高教社智能服务平台的知识图谱构建和利用系统 ,搭建结构一致、可拓展的知识图谱 ,并在此基础上 ,利用大数据、人为智能等技术建设一系列服务于讲授和进建的智能副手工具 ,以数字化积极服务教育现代化。


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建设内容:

平台使用云原生技术进行微服务化架构设计 ,并选取Kubernetes及容器化技术进行云端部署 ,具备高不变性、高靠得住性、高机能的个性。其建设内容具体分为以下四层:


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1. 数据层

数据层是知识图谱的底层支持 ,利用高扩大能力的通用接口 ,对接蕴含测试系统、讲授系统等已有的产品平台 ,并接入大量非结构化资源文件及已有的图谱数据 ,为上层智能服务利用提供数据基础和推算凭据。

2. 知识图谱层

知识图谱层是平台的主题 ? ,成立在数据层之上 ,掌管对知识图谱的结构进行建模。通过抽取数据层中的各类数据 ,选取智能化伎俩结合人为调整的方式 ,将内容数据转化为知识图谱 ,并叠加知识点与进建指标、进建能力、进建资源等之间的关联关系 ,组成学科知识图谱。

3. 利用层

利用层是平台的工具箱 ,重要提供知识图谱的通用挪用工具和挪用接口。搭载有智能决策、智能推荐、专家系统、语义检索、谍报分析蹬爪用 ,多方面辅助知识图谱构建。

4. 智能副手

智能副手是基于知识图谱的通用能力 ,利用大数据、人为智能等技术搭建的蕴含进建蹊径规划、进建诊断、智能进建推荐等一系列服务于讲授和进建的工具 ,与社内已有平台进行对接 ,为各平台提供智能助力。


项目成就与价值:

高教社知识图谱的建设 ,基于对其现罕见字产品、内容及资源的利用 ,依附学科专家和最新的智能技术 ,实现了现有产品系统的赋能升级 ,深刻推动高教社数字资源和数字化产品建设 ,并为后续讲授工作提供支持。

  • 赋能升级现有产品系统

此前 ,高教社每年出产的各类产品资源散落在平台、光盘和数据库产品中。这次系统建设基于已有的内容资源构建知识图谱 ,依附学科专家和最新的智能技术 ,建设以知识图谱为基础的智能服务副试旖台 ,赋能并升级高教社现有产品系统、提升服务质量、提高工作效能、优化用户履历。


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  • 对症下药推进“教”与“学”

针对高教社产品重要面向知识点多、概想抽象及逻辑性强等特点的高档教育阶段的特点 ,引入知识图谱的建设不仅有助于整合教育资源 ,还能推进个性化进建和智能教育服务的发展。借助知识图谱 ,可援手老师提升讲授质量 ,加强讲授的针对性和有效性 ,推进“因材施教”;推进学生对于知识的理解和把握 ,理清知识点逻辑脉络 ,成立整体的知识系统 ,实现个性化进建 ,提升进建效能。


项目优势与亮点:

1. 多渠路天生知识图谱

支持手动构建、体式化构建及智能构建3种方式 ,多渠路天生知识图谱。只需上传Excel、xmind文件或电子教材文件 ,便可实现一键智能天生 ,并能实现电子教材对应页码资源关联。共同手动构建方式 ,进行矫捷批改与增删 ,确保知识图谱的正确性。


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2. 多模态资源智能挂载

平台支持多模态资源智能挂载 ,将课程资源(含ppt的课程视频或ppt课件)传入至图谱平台 ,点击“AI智能匹配资源” ,即可触发知识点与课程资源的智能匹配。同时 ,也可选择关联课程或关联资源 ,点击“起头匹配” ,智能寻找与知识点名称匹配的课程内容视频。


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3. 智能副手智能助力

提供蕴含进建蹊径规划、进建诊断、智能进建推荐等多种智能副手工具 ,为其他平台提供基于知识图谱的智能服务 ,推进老师提升讲授质量 ,援手学生实现个性化进建。

4. 专家赋能合理调整

在框架搭建阶段 ,便与学科专家、教育技术专家合作 ,结合学科特点、讲授要求、能力要求构建高教社学科知识图谱框架 ,为智能化服务的构建提供基础。在知识图谱天生阶段 ,结合讲授利用现实对其进行相应的评估指标和能力指标的配搭 ,实现全过程专家赋能 ,确保知识图谱的正确性、齐全性和靠得住性。

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