《人工智能应用导论》知识图谱构建与应用研究

随着人工智能技术引发新一轮科技革命和社会进步，高职《人工智能应用导论》课程在众多院校相继开设，对其开展知识图谱的构建应用研究逐渐兴起，然而知识图谱的构建需要领域专家共同探讨、手工构建，十分严谨而繁琐，人工智能知识更新又较为快速，目前高职《人工智能应用导论》知识图谱的构建较为缺乏。本文借助机器学习和自然语言处理技术分别对《人工智能应用导论》课程文本资源进行实体识别和关系抽取，接着进行知识融合，最后基于Neo4j图数据库可视化展示并进行知识点推理。实验结果表明：构造后的课程知识图谱涵盖了《人工智能应用导论》课程所有知识点及其关系属性，助力开展知识点学习推理和学习路径推荐研究。