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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江師范大學(xué)申請(qǐng)的專利基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119322890B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411875580.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法是由黃昌勤;陳欣杰;黃瓊浩;邵新茹;蔣凡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法，屬于概念推薦領(lǐng)域。本發(fā)明的方法首先獲取學(xué)生賬戶在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和概念知識(shí)圖譜并進(jìn)行預(yù)處理；使用預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)大語言模型生成的增強(qiáng)文本進(jìn)行文本編碼，得到每個(gè)概念的最終隱藏向量，進(jìn)而構(gòu)建增強(qiáng)概念知識(shí)圖譜，基于增強(qiáng)概念知識(shí)圖譜以及雙視角交叉圖對(duì)比學(xué)習(xí)方法預(yù)訓(xùn)練GraphGPS概念編碼器；由TabDDPM模型合成教育數(shù)據(jù)，用來預(yù)訓(xùn)練深度知識(shí)追蹤模型；將問題嵌入、答案嵌入、結(jié)構(gòu)感知的概念表示以及學(xué)生知識(shí)狀態(tài)表示拼接，構(gòu)成最終表示，進(jìn)而得到編碼序列后，預(yù)訓(xùn)練序列編碼模型以及微調(diào)概念推薦矩陣，最終構(gòu)成概念推薦模型，用于進(jìn)行概念推薦。

本發(fā)明授權(quán)基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與知識(shí)表征的概念推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：從在線教育平臺(tái)中獲取學(xué)生賬戶在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和相關(guān)的概念知識(shí)圖譜，并對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和概念知識(shí)圖譜進(jìn)行預(yù)處理；S2：利用大語言模型生成概念知識(shí)圖譜中每個(gè)概念的增強(qiáng)文本，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)增強(qiáng)文本進(jìn)行文本編碼，得到每個(gè)概念的最終隱藏向量，由最終隱藏向量更新概念知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)，得到增強(qiáng)概念知識(shí)圖譜，將增強(qiáng)概念知識(shí)圖譜輸入到GraphGPS概念編碼器中，采用雙視角交叉圖對(duì)比學(xué)習(xí)方法對(duì)GraphGPS概念編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練好的GraphGPS概念編碼器；S3：隨機(jī)采樣學(xué)生賬戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)作為TabDDPM模型的輸入，通過反向擴(kuò)散過程生成合成的教育數(shù)據(jù)，將合成的教育數(shù)據(jù)與學(xué)生賬戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)合并形成知識(shí)追蹤數(shù)據(jù)集，在知識(shí)追蹤數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練深度知識(shí)追蹤模型；S4：將新的概念知識(shí)圖譜輸入到預(yù)訓(xùn)練好的GraphGPS概念編碼器中，輸出每個(gè)時(shí)間步的結(jié)構(gòu)感知的概念表示，將新的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)訓(xùn)練好的深度知識(shí)追蹤模型中，輸出每個(gè)時(shí)間步的學(xué)生知識(shí)狀態(tài)表示，對(duì)新的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入，得到每個(gè)時(shí)間步的問題嵌入以及答案嵌入，將每個(gè)時(shí)間步的問題嵌入、答案嵌入、結(jié)構(gòu)感知的概念表示以及學(xué)生知識(shí)狀態(tài)表示拼接，得到每個(gè)時(shí)間步的最終表示，由對(duì)應(yīng)每個(gè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的各個(gè)時(shí)間步的最終表示構(gòu)成一個(gè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的編碼序列；S5：將學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的編碼序列輸入到序列編碼模型中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，基于預(yù)訓(xùn)練好的GraphGPS概念編碼器、深度知識(shí)追蹤模型以及序列編碼模型微調(diào)可學(xué)習(xí)的概念推薦矩陣，由預(yù)訓(xùn)練好的GraphGPS概念編碼器、深度知識(shí)追蹤模型以及序列編碼模型以及微調(diào)好的概念推薦矩陣構(gòu)成概念推薦模型，將待進(jìn)行概念推薦的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)輸入到概念推薦模型中，計(jì)算每個(gè)概念的得分，生成在線教育平臺(tái)針對(duì)學(xué)生賬戶的概念推薦結(jié)果，并按照預(yù)設(shè)方式推送至在線教育平臺(tái)的用戶界面中。

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