人工智能驱动下的知识图谱：优化电子信息专业学习

由于人工智能（AI）的快速发展，教育领域发生了重大变革。在各种AI技术中，使用自然语言处理（NLP）的知识图谱（KGs）已经成为整合多方面信息的强大可视化工具。在大学教育的背景下，众多专业课程和复杂的学习资源的可用性往往导致学生的学习成果较差。在本文中，我们提出了一个自动化框架，用于电子信息专业的知识提取、可视化KG构建和图形融合。此外，我们进行数据分析，以调查课程之间的相关程度和关系，排名热门知识概念，并探索课程的交叉点。我们的目标是提高学生的学习效率，并探索AI所支持的新教育范例。所提出的框架预计将使学生更好地理解和欣赏他们所学领域的复杂性，为他们提供对各种概念和课程之间关系的全面理解。