面向教育的中文知识图谱自动构建技术

随着知识图谱在教育领域的广泛应用,对根据教学内容自动构建知识图谱的需求越来越迫切。针对教育类中文知识图谱生成技术中知识点易遗漏、知识点关系准确率不高、需要人工干预等挑战性问题,文章提出了教育知识图谱的自动构建技术。该技术首先自动提取教学课本中关键知识点及关键知识点间的先后顺序,生成基于课本的知识图谱;其次,利用教学类PowerPoint演示文稿中特有的层次关系提取知识点间先后顺序,设置知识点间权重调整影响系数,生成基于PPT演示文稿的知识图谱;最后,将上述两种途径构建的知识图谱进行融合,形成准确率更高的知识图谱。在真实数据集上的实验结果表明,该技术能够实现教育领域知识图谱的自动生成,且准确率能够达到90%以上。

SQL-Detector:基于编码特征的SQL习题抄袭检测技术

结构化查询语言(SQL)是学好数据库技术的关键。然而,大量教学实践表明学生在做SQL习题时存在抄袭现象。现有针对SQL习题的抄袭检测方案或是简单将学生提交的SQL代码进行相似性匹配来发现抄袭问题,或是利用学生在SQL编码习惯上的简单差异特征来发现抄袭的作业,均没能很好地利用学生书写SQL代码时所展现出的丰富编码特征来实现高精确度的抄袭检测。鉴于此,提出了基于编码特征的SQL习题抄袭检测技术,命名为SQL-Detector。首先,从SQL特性出发提出了面向特定SQL习题的学生习题编码特征和面向编码习惯的学生泛化编码特征,从而实现对学生的画像。其次,通过对学生的习题编码特征进行聚类分析识别出抄袭群体。最后,通过比较学生的习题泛化编码特征与其历史泛化编码特征之间的一致性来判定抄袭者与被抄袭者。利用真实课堂实践收集到的SQL习题答题数据进行实验评估,结果表明SQL-Detector技术对于SQL习题的抄袭检测精确度比相关最好的技术平均提高了14.0%。