公开(公告)号：CN112734608A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011583108.X

申请日：2020-12-28

申请人： 清华大学

发明人： 李涓子 ,  于济凡 ,  罗干 ,  侯磊 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌

IPC分类号： G06Q50/20 ,  G06Q10/06

摘要： 本发明实施例提供一种扩充慕课课程概念的方法及系统，该方法包括：将在线的交互式游戏作为训练环境，训练得到强化学习模型；基于课内概念集合和所述强化学习模型进行概念扩展，并在扩展过程中获取用户反馈，所述课内概念集合是由慕课课程中需补充讲解的课程知识点内容构成的；将所述用户反馈返回所述交互式游戏中重新进行扩展，直至达到预设目标，得到扩展结果。本发明实施例通过使用强化学习的训练方法，可以在某些特定课程上进行训练后大规模应用于新设立的课程，相比传统的方法节省了大量人工标注，因此具有较强的延展性。同时，并且由于多层次的训练模式，可以在处理涉及多学科的领域的课程时，保持产生较高质量的扩展结果。

公开(公告)号：CN114567815B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202210068224.0

申请日：2022-01-20

申请人： 清华大学

发明人： 钟清扬 ,  于济凡 ,  王禹权 ,  侯磊 ,  许斌 ,  李涓子 ,  唐杰

IPC分类号： H04N21/466 ,  H04N21/442 ,  G09B5/06 ,  G06F40/295

摘要： 本发明公开了一种基于预训练的慕课自适应学习系统构建方法和装置，其中，该方法包括：获取第一预设时间内慕课平台记录的学生学习行为数据，以及预设条件下的辅助信息，辅助信息至少包括课程结构元信息和视频字幕文本；基于学生学习行为数据，以预设的粒度对学习行为日志进行聚合与处理，得到学生学习行为序列；基于辅助信息进行知识挖掘，获取课程结构元信息与视频的初始表示；基于学生学习行为序列和初始表示构建学习行为预训练模型，并采用掩码预测任务训练模型；将学习行为预训练模型应用于学习资源推荐和学习资源评估两个核心下游任务。本发明能够对慕课场景的学习行为、学习资源进行统一建模，构建出性能更强、更通用的自适应学习系统。

公开(公告)号：CN112527977A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011241251.0

申请日：2020-11-09

申请人： 清华大学

发明人： 李涓子 ,  王禹权 ,  于济凡 ,  陈凯源 ,  孙凯 ,  侯磊 ,  张鹏 ,  唐杰 ,  许斌 ,  孙茂松

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

摘要： 本发明实施例提供一种概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据预设的词表对待提取文本进行术语抽取，获取第一候选概念列表，并根据预设的知识图谱对待提取文本进行实体链接，获取第二候选概念列表；对第一候选概念列表和第二候选概念列表中的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取待提取文本的概念抽取结果；其中，待提取文本为非结构化文本。本发明实施例提供的概念抽取方法、装置、电子设备及存储介质，通过对待提取文本进行术语抽取和实体链接获取的各候选概念进行重排序，根据重排序的结果获取概念抽取结果，能在标注数据较少甚至没有标注数据的情况下，从非结构化文本中更高效、准确等抽取出概念。