CN120256590A 基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法及系统 （湖南工程学院）

(19)国家知识产权局(71)申请人湖南工程学院地址411100湖南省湘潭市福星东路88号(主校区)(72)发明人洪盼黎博李林谭浩博(74)专利代理机构四川中代知识产权代理有限公司51358专利代理师李康(54)发明名称本发明提供一种基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，首先提取用户输入提问语句的语义理解特征，基于预设创新创业辅导知识库匹配对应知识节点集合，接着，依据知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义关联路径，据此确定目标问答策略并生成优化辅导内容，最后，根据用户对优化辅导内容的反馈数据，更新创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系，由此通过深度语义理解与知识库动态优化，实现创新创提取用户输入的提问语句的语义理解特征基于预设的创新创业辅导知识库匹配与所述语义理解特征对应的知识节点集合根据所述知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义根据所述语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导根据用户对所述优化辅导内容的反馈数据更新所述创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系21.基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述方法包括：提取用户输入的提问语句的语义理解特征；基于预设的创新创业辅导知识库匹配与所述语义理解特征对应的知识节点集合；根据所述知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义关联路径；根据所述语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导内容；根据用户对所述优化辅导内容的反馈数据更新所述创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系。2.根据权利要求1所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述提取用户输入的提问语句的语义理解特征，包括：对所述提问语句进行分词处理，分割为多个语义词单元并去除所述多个语义词单元中的停用词；调用预训练的语义编码模型对所述语义词单元进行上下文编码，生成每个语义词单元的上下文向量；将所述上下文向量输入多头注意力层，计算各语义词单元之间的语义关联权重；基于所述语义关联权重对所述上下文向量进行加权融合，生成所述提问语句的全局语义特征；将所述全局语义特征输入特征降维层，提取核心意图特征与辅助逻辑特征，作为所述语义理解特征；其中，所述核心意图特征用于表示用户提问的核心目标，所述辅助逻辑特征用于描述提问语句中多个语义词单元之间的依赖关系及语义层次结构；其中，所述语义编码模型通过以下步骤训练：采集历史创新创业辅导场景中的样本提问语句及其对应的标注意图标签，构建训练数以最小化所述样本提问语句的预测意图标签与标注意图标签之间的交叉熵损失为目标，优化所述语义编码模型的参数。3.根据权利要求2所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述调用预训练的语义编码模型对所述语义词单元进行上下文编码，生成每个语义词单元的将所述语义词单元输入双向长短期记忆网络，分别获取每个语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列；拼接同一语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列，生成初始上下文向量；对所述初始上下文向量执行层归一化处理，并通过残差连接将归一化后的上下文向量与所述初始上下文向量进行融合，得到增强上下文向量；将所述增强上下文向量输入非线性变换层，生成维度统一的上下文向量集合。4.根据权利要求2所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述基于预设的创新创业辅导知识库匹配与所述语义理解特征对应的知识节点集合，包括：遍历所述创新创业辅导知识库中的候选知识节点，调用节点匹配模型计算每个候选知识节点的节点特征与所述核心意图特征之间的第一相似度评分；筛选所述第一相似度评分高于第一预设阈值的候选知识节点构成初始匹配集合；调用逻辑校验模型分析所述初始匹配集合中的候选知识节点的节点描述文本是否满3足所述辅助逻辑特征对应的依赖关系与语义层次结构，若不满足，则判定为冲突节点，并剔除所述冲突节点，得到逻辑校验后的候选知识节点；将逻辑校验后的候选知识节点按所述第一相似度评分降序排列，选取前N个节点作为优化后的知识节点集合。5.根据权利要求4所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所从历史成功匹配的问答数据中提取正样本知识节点，并记录所述正样本知识节点对应的用户提问语义理解特征；对所述正样本知识节点进行处理，生成负样本知识节点，具体包括：保留正样本知识节点的层级属性与关联标签，替换所述正样本知识节点的核心关键词以生成语义矛盾的节点描述文本，或从同一辅导领域中选取与用户提问语义无关的节点；调用初始化节点匹配模型分别计算所述正样本知识节点的节点特征与对应语义理解特征之间的正样本相似度，以及所述负样本知识节点的节点特征与所述语义理解特征之间的负样本相似度；构建对比损失函数以最大化正样本相似度与负样本相似度之间的差异，通过反向传播算法更新所述初始化节点匹配模型的参数，直至所述初始化节点匹配模型收敛，得到训练好的节点匹配模型。6.根据权利要求1所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述根据所述知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义关联路径，包括：获取所述知识节点集合中每个节点的层级属性、关联标签及历史用户交互数据；根据所述层级属性构建节点间的纵向层级连接关系；根据所述关联标签扩展节点间的横向语义关联关系；基于所述纵向层级连接关系与横向语义关联关系生成初始语义网络；调用路径生成算法遍历所述初始语义网络，生成多条候选语义路径，并基于路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标，结合所述历史用户交互数据对每条候选语义路径进行评分，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。7.根据权利要求6所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述调用路径生成算法遍历所述初始语义网络，生成多条候选语义路径，并基于路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标，结合所述历史用户交互数据对每条候选语义路径进行评分，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径，包括：以所述知识节点集合中的核心意图节点为起始点，按照纵向层级连接关系向下遍历子节点，同时根据横向语义关联关系扩展兄弟节点；在遍历过程中记录访问的节点序列及跳转关系，生成初始路径集合；对所述初始路径集合进行冗余路径过滤，得到多条候选语义路径，具体包括：合并包含相同节点序列但跳转顺序不同的路径，以及，剔除包含循环节点或重复跳转的路径；获取每条所述候选语义路径的路径长度，所述路径长度通过统计所述候选语义路径中所有节点的总数得到；计算所述候选语义路径的节点间跳转概率，所述节点间跳转概率基于历史用户交互数据中相邻节点之间的跳转次数与起始节点总跳转次数的比值确定4提取所述候选语义路径的节点语义权重，所述节点语义权重从所述创新创业辅导知识库中读取每个节点预设的权重值，所述权重值根据节点被引用频率与用户标注的语义相关度计算生成；获取用户反馈指标，所述用户反馈指标通过统计所述候选语义路径中所有节点在历史会话中被用户点击后产生的平均满意度评分及关联后续提问的匹配度得到；将每条所述候选语义路径的路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标进行标准化转换后进行加权求和，以生成每条所述候选语义路径的综合评分；选取综合评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。8.根据权利要求1所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述根据所述语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导内容，包括：解析所述语义关联路径中的节点序列，识别所述节点序列对应的辅导主题演进逻辑与关键知识点分布；根据所述辅导主题演进逻辑从预设问答策略库中匹配基础问答策略模板，所述基础问答策略模板包含内容生成规则、交互流程设计及资源引用方式；基于所述关键知识点分布对所述基础问答策略模板进行动态调整，得到调整后的基础问答策略模板；根据所述调整后的基础问答策略模板，生成所述优化辅导内容；所述优化辅导内容包含分步骤指导文本、适配用户需求的参考案例及关联知识点的扩展资源链接。9.根据权利要求8所述的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，其特征在于，所述基于所述关键知识点分布对所述基础问答策略模板进行动态调整，得到调整后的基础问识别所述关键知识点分布中每个知识节点的优先级参数，所述优先级参数基于所述知识节点的语义权重、历史用户交互频率及所属层级属性计算生成；根据所述优先级参数将所述关键知识点分布划分为核心知识点集合与辅助知识点集合，其中核心知识点集合的优先级参数高于预设优先级阈值；提取所述基础问答策略模板中的内容生成规则，将所述核心知识点集合对应的内容生成规则设置为默认激活模块，并根据所述辅助知识点集合的语义关联度生成扩展触发条分析用户历史交互数据中的未访问知识点序列，计算所述未访问知识点序列与所述辅助知识点集合之间的匹配度，筛选匹配度高于预设匹配阈值的未访问知识点作为补充案例的插入节点；根据所述语义理解特征中的辅助逻辑特征，确定所述补充案例的插入节点在所述基础问答策略模板中的逻辑嵌入位置，所述逻辑嵌入位置通过匹配所述辅助逻辑特征中的依赖关系与所述基础问答策略模板中的交互流程节点序列得到；将所述默认激活模块、扩展触发条件及逻辑嵌入位置进行参数整合，生成调整后的基础问答策略模板。10.一种基于语义理解的创新创业辅导问答匹配系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器和所述处理器连接，所述存储器用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述存储器中的程序、指令或代码，以实现上述权利要求1-9任意一项所述的基于语5义理解的创新创业辅导问答匹配方法。6技术领域[0001]本发明涉及自然语言处理技术领域，具体而言，涉及一种基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法及系统。背景技术[0002]在创新创业教育及辅导领域，随着创新创业热潮的兴起，大量创业者与潜在创业者对于个性化、精准化的辅导需求日益增长。传统创新创业辅导多依赖人工咨询、标准化课程或简单关键词检索问答系统。人工咨询虽具备一定针对性，但受限于咨询师精力与经验差异，难以保证服务标准化与及时性；标准化课程难以适配不同创业者个性化问题与需求；简单关键词检索问答系统仅能匹配字面内容，无法理解用户提问深层语义，易出现答非所问、信息冗余或缺失等问题，无法为创新创业者提供真正有效的辅导支持。因此，亟需一种能够深度理解用户语义，精准匹配知识并生成适配性辅导内容，且可基于用户反馈持续优化知识体系的方法，以提升创新创业辅导的效率与质量。发明内容[0003]鉴于上述提及的问题，结合本发明的第一方面，本发明实施例提供一种基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法，所述方法包括：提取用户输入的提问语句的语义理解特征；基于预设的创新创业辅导知识库匹配与所述语义理解特征对应的知识节点集合；根据所述知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义关联路径；根据所述语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导内容；根据用户对所述优化辅导内容的反馈数据更新所述创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系。[0004]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述提取用户输入的提问语句的语义理解对所述提问语句进行分词处理，分割为多个语义词单元并去除所述多个语义词单元中的停用词；调用预训练的语义编码模型对所述语义词单元进行上下文编码，生成每个语义词单元的上下文向量；将所述上下文向量输入多头注意力层，计算各语义词单元之间的语义关联权重；基于所述语义关联权重对所述上下文向量进行加权融合，生成所述提问语句的全局语义特征；将所述全局语义特征输入特征降维层，提取核心意图特征与辅助逻辑特征，作为所述语义理解特征；其中，所述核心意图特征用于表示用户提问的核心目标，所述辅助逻辑特征用于描述提问语句中多个语义词单元之间的依赖关系及语义层次结构；其中，所述语义编码模型通过以下步骤训练：7采集历史创新创业辅导场景中的样本提问语句及其对应的标注意图标签，构建训练数据集；以最小化所述样本提问语句的预测意图标签与标注意图标签之间的交叉熵损失[0005]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述调用预训练的语义编码模型对所述语义词单元进行上下文编码，生成每个语义词单元的上下文向量，包括：将所述语义词单元输入双向长短期记忆网络，分别获取每个语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列；拼接同一语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列，生成初始上下文向对所述初始上下文向量执行层归一化处理，并通过残差连接将归一化后的上下文向量与所述初始上下文向量进行融合，得到增强上下文向量；将所述增强上下文向量输入非线性变换层，生成维度统一的上下文向量集合。[0006]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于预设的创新创业辅导知识库匹配与所述语义理解特征对应的知识节点集合，包括：遍历所述创新创业辅导知识库中的候选知识节点，调用节点匹配模型计算每个候选知识节点的节点特征与所述核心意图特征之间的第一相似度评分；筛选所述第一相似度评分高于第一预设阈值的候选知识节点构成初始匹配集合；调用逻辑校验模型分析所述初始匹配集合中的候选知识节点的节点描述文本是否满足所述辅助逻辑特征对应的依赖关系与语义层次结构，若不满足，则判定为冲突节点，并剔除所述冲突节点，得到逻辑校验后的候选知识节点；将逻辑校验后的候选知识节点按所述第一相似度评分降序排列，选取前N个节点作为优化后的知识节点集合。[0007]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述节点从历史成功匹配的问答数据中提取正样本知识节点，并记录所述正样本知识节点对应的用户提问语义理解特征；对所述正样本知识节点进行处理，生成负样本知识节点，具体包括：保留正样本知识节点的层级属性与关联标签，替换所述正样本知识节点的核心关键词以生成语义矛盾的节点描述文本，或从同一辅导领域中选取与用户提问语义无关的节点；调用初始化节点匹配模型分别计算所述正样本知识节点的节点特征与对应语义理解特征之间的正样本相似度，以及所述负样本知识节点的节点特征与所述语义理解特征之间的负样本相似度；构建对比损失函数以最大化正样本相似度与负样本相似度之间的差异，通过反向传播算法更新所述初始化节点匹配模型的参数，直至所述初始化节点匹配模型收敛，得到训练好的节点匹配模型。[0008]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述知识节点集合的层级关系与获取所述知识节点集合中每个节点的层级属性、关联标签及历史用户交互数据；根据所述层级属性构建节点间的纵向层级连接关系；8根据所述关联标签扩展节点间的横向语义关联关系；基于所述纵向层级连接关系与横向语义关联关系生成初始语义网络；调用路径生成算法遍历所述初始语义网络，生成多条候选语义路径，并基于路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标，结合所述历史用户交互数据对每条候选语义路径进行评分，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。[0009]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述调用路径生成算法遍历所述初始语义网络，生成多条候选语义路径，并基于路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标，结合所述历史用户交互数据对每条候选语义路径进行评分，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径，包括：以所述知识节点集合中的核心意图节点为起始点，按照纵向层级连接关系向下遍历子节点，同时根据横向语义关联关系扩展兄弟节点；在遍历过程中记录访问的节点序列及跳转关系，生成初始路径集合；对所述初始路径集合进行冗余路径过滤，得到多条候选语义路径，具体包括：合并包含相同节点序列但跳转顺序不同的路径，以及，剔除包含循环节点或重复跳转的路径；获取每条所述候选语义路径的路径长度，所述路径长度通过统计所述候选语义路径中所有节点的总数得到；计算所述候选语义路径的节点间跳转概率，所述节点间跳转概率基于历史用户交互数据中相邻节点之间的跳转次数与起始节点总跳转次数的比值确定提取所述候选语义路径的节点语义权重，所述节点语义权重从所述创新创业辅导知识库中读取每个节点预设的权重值，所述权重值根据节点被引用频率与用户标注的语义相关度计算生成；获取用户反馈指标，所述用户反馈指标通过统计所述候选语义路径中所有节点在历史会话中被用户点击后产生的平均满意度评分及关联后续提问的匹配度得到；将每条所述候选语义路径的路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标进行标准化转换后进行加权求和，以生成每条所述候选语义路径的综合评分；选取综合评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。[0010]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述语义关联路径确定目标问答解析所述语义关联路径中的节点序列，识别所述节点序列对应的辅导主题演进逻辑与关键知识点分布；根据所述辅导主题演进逻辑从预设问答策略库中匹配基础问答策略模板，所述基础问答策略模板包含内容生成规则、交互流程设计及资源引用方式；基于所述关键知识点分布对所述基础问答策略模板进行动态调整，得到调整后的基础问答策略模板；根据所述调整后的基础问答策略模板，生成所述优化辅导内容；所述优化辅导内容包含分步骤指导文本、适配用户需求的参考案例及关联知识点的扩展资源链接；譬如，在第一方面的一种可能的实施方式中，所述解析所述语义关联路径中的节点序列，识别所述节点序列对应的辅导主题演进逻辑与关键知识点分布，包括：获取所述语义关联路径中每个知识节点的节点属性，所述节点属性包括节点类型9标签、历史交互频次及预设语义权重；根据所述节点类型标签划分所述节点序列中的起始节点、中间节点及终止节点，并提取相邻节点之间的层级跳转方向与语义关联类型；基于所述层级跳转方向构建纵向演进分支，并根据所述语义关联类型生成横向扩展分支，将所述纵向演进分支与横向扩展分支进行拓扑合并，生成初始主题网络；遍历所述初始主题网络中的节点连接边，计算每条连接边的综合强度值，所述综合强度值通过加权求和所述历史交互频次的归一化值、预设语义权重的对数转换值及关联类型的优先级系数得到；根据所述综合强度值筛选强度阈值以上的连接边构成核心连接边集合，并提取所述核心连接边集合对应的节点子序列作为关键知识点分布；基于所述核心连接边集合的节点子序列，提取节点类型标签的时序变化模式及语义关联类型的组合规则，生成所述辅导主题演进逻辑，所述时序变化模式通过分析节点子序列中节点类型标签的出现顺序及频次分布确定，所述组合规则通过统计语义关联类型在节点子序列中的共现频率及条件概率得到。[0011]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于所述关键知识点分布对所述基础问答策略模板进行动态调整，得到调整后的基础问答策略模板，包括：识别所述关键知识点分布中每个知识节点的优先级参数，所述优先级参数基于所述知识节点的语义权重、历史用户交互频率及所属层级属性计算生成；点集合，其中核心知识点集合的优先级参数高于预设优先级阈值；提取所述基础问答策略模板中的内容生成规则，将所述核心知识点集合对应的内容生成规则设置为默认激活模块，并根据所述辅助知识点集合的语义关联度生成扩展触发条件；分析用户历史交互数据中的未访问知识点序列，计算所述未访问知识点序列与所述辅助知识点集合之间的匹配度，筛选匹配度高于预设匹配阈值的未访问知识点作为补充案例的插入节点；根据所述语义理解特征中的辅助逻辑特征，确定所述补充案例的插入节点在所述基础问答策略模板中的逻辑嵌入位置，所述逻辑嵌入位置通过匹配所述辅助逻辑特征中的依赖关系与所述基础问答策略模板中的交互流程节点序列得到；将所述默认激活模块、扩展触发条件及逻辑嵌入位置进行参数整合，生成调整后的基础问答策略模板；譬如，在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述辅导主题演进逻辑从预设问答策略库中匹配基础问答策略模板，包括：提取所述辅导主题演进逻辑中的路径属性，所述路径属性包括路径阶段数量、节点类型分布及语义关联组合模式；将所述路径阶段数量转换为阶段划分向量，所述节点类型分布转换为类型密度矩阵，所述语义关联组合模式转换为关联编码序列；调用策略匹配模型分别计算所述阶段划分向量与预设问答策略库中各策略模板的阶段标签之间的第一匹配度、所述类型密度矩阵与各策略模板的节点兼容矩阵之间的第二匹配度，以及所述关联编码序列与各策略模板的关联规则库之间的第三匹配度；对所述第一匹配度、第二匹配度及第三匹配度进行标准化处理，并基于预设权重系数进行加权融合，生成各策略模板的综合适配评分；筛选综合适配评分高于适配阈值的策略模板构成候选策略集合，并根据所述辅导主题演进逻辑中的时序变化模式对所述候选策略集合进行排序优化，所述排序优化通过匹配时序变化模式与候选策略模板的历史应用场景中的阶段演进一致性实现；选取排序优化后的候选策略集合中排名最高的策略模板作为所述基础问答策略模板。[0012]譬如，在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据用户对所述优化辅导内容的反馈数据更新所述创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系，包括：采集用户与所述优化辅导内容的交互行为数据，所述交互行为数据包括内容点击对所述交互行为数据进行清洗与结构化处理，生成反馈数据集；根据所述反馈数据集计算所述语义关联路径中每个知识节点的贡献度评分；对贡献度评分高于第二预设阈值的节点，增加该节点与核心意图特征对应节点的连接权重；对贡献度评分低于第三预设阈值的节点，减少该节点的连接权重或移除无效连根据用户后续提问语句中提取的新增语义理解特征，在所述创新创业辅导知识库中创建新节点并与现有节点建立关联关系；譬如，在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述反馈数据集计算所述语义关联路径中每个知识节点的贡献度评分，包括：从所述反馈数据集中提取每个知识节点的交互指标集，所述交互指标集包括点击率增量、案例查阅时长、资源链接打开率变化值及后续提问匹配度；对所述点击率增量进行时间衰减加权处理，生成时间修正点击率，所述时间衰减加权处理基于点击行为发生时间与当前时间的间隔及预设衰减因子计算；将所述案例查阅时长转换为时长分布百分位数，所述资源链接打开率变化值转换为变化强度系数，所述后续提问匹配度通过语义相似度模型计算生成匹配度评分；对所述时间修正点击率、时长分布百分位数、变化强度系数及匹配度评分进行归根据预设贡献权重分配所述标准化指标集中的各指标权重，并通过线性加权生成初始贡献度评分；基于所述知识节点在语义关联路径中的位置属性对所述初始贡献度评分进行路径修正，所述路径修正通过计算节点所在路径层级的权重系数及节点与核心意图节点的跳转距离实现；将路径修正后的评分作为所述知识节点的最终贡献度评分。[0013]再一方面，本发明实施例还提供一种基于语义理解的创新创业辅导问答匹配系统，包括处理器、机器可读存储介质，所述机器可读存储介质和所述处理器连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中11[0014]基于以上方面，本发明实施例通过深度提取用户提问语句的语义理解特征，突破传统简单关键词匹配局限，精准把握用户核心需求。基于预设创新创业辅导知识库匹配对应知识节点集合，并结合节点层级关系与语义关联度生成语义关联路径，实现了从海量知识中高效筛选、精准串联相关内容，构建出符合用户提问逻辑的知识脉络，基于此语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导内容，确保输出内容高度适配用户需求，提升辅导的针对性与有效性，此外，依据用户对优化辅导内容的反馈数据，动态更新创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系，使知识体系不断进化，持续优化问答匹配效果，为创新创业辅导提供智能化、自适应的解决方案。附图说明[0015]图1是本发明实施例提供的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法的执行流程示意图。[0016]图2是本发明实施例提供的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配系统的示例性硬件和软件组件的示意图。具体实施方式[0017]下面结合说明书附图对本发明进行具体说明，图1是本发明一种实施例提供的基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法的流程示意图，下面对该基于语义理解的创新创业辅导问答匹配方法进行详细介绍。[0018]步骤S110:提取用户输入的提问语句的语义理解特征。[0019]本实施例中，在创新创业辅导的场景中，用户可能会输入各种提问语句，例如“在当前竞争激烈且政策环境不断变化的市场背景下，对于一家处于种子轮融资阶段、主要聚焦于人工智能领域中自然语言处理技术创新应用的初创企业而言，如何在控制资金成本和风险的前提下，结合企业自身的技术优势和市场定位，制定出一套高效且可持续的融资与市场拓展策略，同时还要考虑到与潜在投资者的沟通技巧以及后续企业战略转型的可能[0020]步骤S111:对提问语句进行分词处理，分割为多个语义词单元并去除多个语义词单元中的停用词。[0021]首先，使用分词工具对上述提问语句进行处理。分词工具可以基于多种算法，如基于规则的分词算法、基于统计的分词算法或者两者结合的混合算法。以混合算法为例，其先利用规则对语句进行初步切分，再通过统计模型对切分结果进行优化。经过分词后，语句被值的语义词单元集合，记为M={m1,m2,m3,…,mn},其中mi表示第i个语义词单元。[0022]步骤S112:调用预训练的语义编码模型对语义词单元进行上下文编码，生成每个语义词单元的上下文向量。[0023]步骤S1121:将语义词单元输入双向长短期记忆网络，分别获取每个语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列。依次输入到Bi-LSTM中。对于前向LSTM,其从左到右处理语义词单元，在处理第i个语义词单元mi时，可以根据之前处理过的语义词单元m1到mi-1的信息来更新自身的状态，生成前向隐状态ht_f。后向LSTM则从右到左处理语义词单元，在处理第i个语义词单元mi时，会根据之后的语义词单元mi+1到mn的信息来更新自身的状态，生成后向隐状态ht_b。具体来说，前向LSTM的更新过程可以描述为：首先，根据当前输入的语义词单元mi和上一时刻的前向隐状态ht-1_f,计算输入门it_f、遗忘门ft_f、细胞状态ct_f和输出门ot_f。输入门it_f决定了当前输入的语义词单元有多少信息会被加入到细胞状态中；遗忘门ft_f决定了上一时刻的细胞状态有多少信息会被保留；细胞状态ct_f会根据输入门和遗忘门的结果进行更新；输出门ot_f决定了当前时刻的隐状态ht_f。后向LSTM的更新过程与前向LSTM类似，只是处理顺序相反。最终，对于每个语义词单元mi,都可以得到对应的前向隐状态ht_f和后向隐状态ht_b,从而形成前向隐状态序列H_f={h1_f,h2_f,…,hn_f}和后向隐状态序列H_b={h1_b,h2_b,…,hn_b}。[0025]步骤S1122:拼接同一语义词单元的前向隐状态序列与后向隐状态序列，生成初始上下文向量。[0026]将前向隐状态序列H_f和后向隐状态序列H_b中对应同一语义词单元的隐状态进行拼接。例如，对于第i个语义词单元mi,将其前向隐状态ht_f和后向隐状态ht_b拼接在一词单元，就可以得到初始上下文向量集合V_0={v1_0,v2_0,…,vn_0[0027]步骤S1123:对初始上下文向量执行层归一化处理，并通过残差连接将归一化后的上下文向量与初始上下文向量进行融合，得到增强上下文向量。[0028]层归一化(LayerNormalization)是对每个样本的特征维度进行归一化处理。对于初始上下文向量集合V_0中的每个向量vt_0,首先计算其均值μt和方差σt,然后通过公式vt_n=(vt_0-μt)/σt进行归一化，得到归一化后的上下文向归一化后的上下文向量vt_n和初始上下文向量vt_0进行融合，增强上下文向量vt_e=vt_0+vt_n.残差连接的作用是缓解梯度消失问题，使得模型能够更好地学习到深层次的特征。经过处理后，得到增强上下文向量集合V_e={v1_e,v2_e,…,vn_[0029]步骤S1124:将增强上下文向量输入非线性变换层，生成维度统一的上下文向量集合。[0030]非线性变换层可以采用激活函数，如ReLU函数。将增强上下文向量集合V_e中的每个向量vt_e输入到ReLU函数中，ReLU函数的表达式为f(x)=max(0,x)。通过ReLU函数的作用，将输入向量中的负数部分置为0,保留正数部分，从而引入非线性特征。同时，为了保证上下文向量的维度统一，在非线性变换层之后还可以进行线性变换，通过一个权重矩阵W和偏置向量b,将向量进行变换，得到最终的上下文向量vt_c=W*vt_e+b。最终得到维度统一的上下文向量集合V_c={v1_c,v2_c,…,vn_c}。[0031]步骤S113:将上下文向量输入多头注意力层，计算各语义词单元之间的语义关联权重。[0032]多头注意力层由多个注意力头组成。对于每个注意力头，首先将上下文向量集合V_c分别通过三个线性变换矩阵W_q、W_k和W_v,得到查询向量集合Q、键向量集合K和值向量集合V。对于每个查询向量qi,计算它与所有键向量kj的相似度得分，相似度得分可以通过点积运算得到，即sij=qi*kj。然后，对相似度得分进因子√d_k(其中d_k是键向量的维度),再经过softmax函数得到注意力权重aij,aij=softmax(sij/√d_k)。最后，根据注意力权重对值向量进行加权求和，得到每个注意力头的输出向量oi。将所有注意力头的输出向量进行拼接，再通过一个线性变换矩阵W_o,得到多头注意力层的最终输出向量。在该过程中，注意力权重αij就表示了各语义词单元之间的语义关联权重。[0033]步骤S114:基于语义关联权重对上下文向量进行加权融合，生成提问语句的全局语义特征。[0034]根据计算得到的语义关联权重aij,对上下文向量集合V_c进行加权融合。对于每个上下文向量vi_c,将其按照对应的注意力权重aij进行加权。这里的加权融合是将加权后的上下文向量按照设定的规则进行拼接。具体来说，将每个加权后的上下文向量vi_c*aij依次首尾相连，形成一个新的向量，这个新向量包含了所有语义词单元的信息，并且考虑了它们之间的语义关联，最终得到全局语义特征向量v_g。通过这种拼接的方式，可以更好地保留每个语义词单元的特征信息，避免在相加过程中可能出现的信息丢失或特征模糊的问题，从而生成能够准确反映提问语句语义的全局语义特征。[0035]步骤S115:将全局语义特征输入特征降维层，提取核心意图特征与辅助逻辑特征，作为语义理解特征；其中，核心意图特征用于表示用户提问的核心目标，辅助逻辑特征用于描述提问语句中多个语义词单元之间的依赖关系及语义层次结构。[0036]特征降维层可以采用主成分分析(PCA)或者自动编码器等方法。以PCA为例，首先计算全局语义特征向量v_g的协方差矩阵C,然后对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。选择前k个最大的特征值对应的特征向量，将全局语义特征向量投影到这些特征向量构成的子空间中，得到降维后的特征向量。在降以被识别为核心意图特征，另一部分特征可以被识别为辅助逻辑特征。[0037]核心意图特征能够反映用户提问的核心目标，例如在上述提问语句中，核心目标可能是制定融资与市场拓展策略。辅助逻辑特征则描述了语义词单元之间的依赖关系和语条件依赖关系。最终，将核心意图特征记为f_c,辅助逻辑特征记为f_1,语义理解特征F={f_[0038]步骤S120:基于预设的创新创业辅导知识库匹配与语义理解特征对应的知识节点集合。[0039]步骤S121:遍历创新创业辅导知识库中的候选知识节点，调用节点匹配模型计算每个候选知识节点的节点特征与核心意图特征之间的第一相似度评分。[0040]创新创业辅导知识库中包含了大量的知识节点，每个知识节点都有其对应的节点特征。对于知识库中的每个候选知识节点，将其节点特征与步骤S115中提取的核心意图特征f_c输入到节点匹配模型中。节点匹配模型可以是一个基于深度学习的神经网络模型，其学习节点特征和核心意图特征之间的映射关系，输出一个相似度评分。假设候选知识节点的节点特征为nk,节点匹配模型的输出函数为S(nk,f_c),则第一相似度评分s1=S(nk,f_[0041]步骤S122:筛选第一相似度评分高于第一预设阈值的候选知识节点构成初始匹配集合。[0042]设定一个第一预设阈值t1,遍历所有候选知识节点的第一相似度评分s1,将评分高于t1的候选知识节点筛选出来，构成初始匹配集合I={nk1,nk2,…,nkm},其中nki表示第i个满足条件的候选知识节点。[0043]步骤S123:调用逻辑校验模型分析初始匹配集合中的候选知识节点的节点描述文本是否满足辅助逻辑特征对应的依赖关系与语义层次结构，若不满足，则判定为冲突节点，并剔除冲突节点，得到逻辑校验后的候选知识节点。[0044]逻辑校验模型会对初始匹配集合I中的每个候选知识节点的节点描述文本进行分析。辅助逻辑特征f_1中包含了提问语句中语义词单元之间的依赖关系和语义层次结构信息。逻辑校验模型会检查候选知识节点的描述文本是否符合这些依赖关系和语义层次结能被判定为冲突节点。将不满足条件的冲突节点从初始匹配集合I中剔除，得到逻辑校验后[0045]步骤S124:将逻辑校验后的候选知识节点按第一相似度评分降序排列，选取前N个节点作为优化后的知识节点集合。[0046]对逻辑校验后的候选知识节点集合I_1中的每个节点，根据其对应的第一相似度评分s1进行降序排列。然后选取排名前N个的节点，构成优化后的知识节点集合K={nk1_k,[0047]步骤S130:根据知识节点集合的层级关系与语义关联度生成语义关联路径。[0048]步骤S131:获取知识节点集合中每个节点的层级属性、关联标签及历史用户交互数据。[0049]对于优化后的知识节点集合K中的每个节点nki_k,从创新创业辅导知识库中获取其层级属性，层级属性可以表示该节点在知识库中的层次位置，如一级节点、二级节点等。同时，获取节点的关联标签，关联标签用于描述该节点与其他节点之间的语义关联，例如用户交互数据包括用户对该节点的点击次数、停留时间、后续提问等信息。[0050]步骤S132:根据层级属性构建节点间的纵向层级连接关系。[0051]根据知识节点的层级属性，构建节点间的纵向层级连接关系。如果一个节点是另这种方式，构建出一个纵向层级连接图G_1。[0052]步骤S133:根据关联标签扩展节点间的横向语义关联关系。[0053]根据知识节点的关联标签，扩展节点间的横向语义关联关系。如果两个节点具有式，构建出一个横向语义关联图G_s。[0054]步骤S134:基于纵向层级连接关系与横向语义关联关系生成初始语义网络。[0055]将纵向层级连接图G_1和横向语义关联图G_s进行合并，生成初始语义始语义网络G中，节点之间既有纵向的层级连接关系，又有横向的语义关联关系。[0056]步骤S135:调用路径生成算法遍历初始语义网络，生成多条候选语义路径，并基于路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标，结合历史用户交互数据对每条候选语义路径进行评分，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。[0057]步骤S1351:以知识节点集合中的核心意图节点为起始点，按照纵向层级连接关系向下遍历子节点，同时根据横向语义关联关系扩展兄弟节点。[0058]在知识节点集合K中确定核心意图节点，例如在上述提问语句中，核心意图节点可能是“融资与市场拓展策略”节点。以该节点为起始点，按照纵向层级连接关系向下遍历其所有子节点，同时根据横向语义关联关系扩展其兄弟节点。在遍历过程中，记录访问的节点序列及跳转关系，生成初始路径集合P_0。[0059]步骤S1352:对初始路径集合进行冗余路径过滤，得到多条候选语义路径。[0060]对初始路径集合P_0进行冗余路径过滤。首先，合并包含相同节点序列但跳转顺序不同的路径，因为这些路径本质上表达的是相同的语义信息。其次，剔除包含循环节点或重复跳转的路径，因为这些路径不符合正常的语义逻辑。经过过滤后，得到多条候选语义路径[0061]步骤S1353:获取每条候选语义路径的路径长度，路径长度通过统计候选语义路径中所有节点的总数得到。[0062]对于候选语义路径集合P中的每条路径pi,统计其中包含的节点总数，将其作为该路径的路径长度li。[0063]步骤S1354:计算候选语义路径的节点间跳转概率，节点间跳转概率基于历史用户交互数据中相邻节点之间的跳转次数与起始节点总跳转次数的比值确定。[0064]根据历史用户交互数据，统计相邻节点之间的跳转次数和起始节点的总跳转次数。对于候选语义路径pi中的相邻节点对(nj,nk),计算它们之间的跳转概率pjk,pjk=相邻节点(nj,nk)之间的跳转次数/起始节点nj的总跳转次数。对于整个候选语义路径pi,可以将其所有相邻节点对的跳转概率进行综合考虑，例如取平均值或者加权平均值，得到该路径的节点间跳转概率pi_p。[0065]步骤S1355:提取候选语义路径的节点语义权重，节点语义权重从创新创业辅导知识库中读取每个节点预设的权重值，权重值根据节点被引用频率与用户标注的语义相关度计算生成。[0066]从创新创业辅导知识库中读取候选语义路径pi中每个节点的预设权重值。节点的权重值是根据节点被引用频率与用户标注的语义相关度计算生成的。例如，一个节点被频繁引用且与用户提问的语义相关度高，那么它的权重值就会比较大。将路径中所有节点的权重值进行综合考虑，例如取平均值或者加权平均值，得到该路径的节点语义权重pi_w。[0067]步骤S1356:获取用户反馈指标，用户反馈指标通过统计候选语义路径中所有节点在历史会话中被用户点击后产生的平均满意度评分及关联后续提问的匹配度得到。[0068]统计候选语义路径pi中所有节点在历史会话中被用户点击后产生的平均满意度评分和关联后续提问的匹配度。平均满意度评分可以通过用户对节点内容的评分数据计算得到，关联后续提问的匹配度可以通过语义相似度模型计算得到。将平均满意度评分和关联后续提问的匹配度进行综合考虑，得到该路径的用户反馈指标pi_f。[0069]步骤S1357:将每条候选语义路径的路径长度、节点间跳转概率、节点语义权重及用户反馈指标进行标准化转换后进行加权求和，以生成每条候选语义路径的综合评分。[0070]对路径长度li、节点间跳转概率pi_p、节点语义权重pi_w和用户反馈指标pi_f进行标准化转换，使得它们处于相同的量纲范围内。标准化转换可以采用常见的方法，如Z-score标准化，即将每个特征值减去其均值，再除以其标准差。设标准化后的路径长度为li_s,节点间跳转概率为pi_p_s,节点语义权重为pi_w_s,用户反馈指标为pi_f_s。然后，为每个标准化后的特征分配一个权重，分别记为wl、wp、ww和wf,这些权重可以根据实际情况进行调整，以反映各个特征在综合评分中的重要程度。通过加权求和的方式，生成每条候选语义路径的综合评分si,即si=wl*li_s+wp*pi_p_s+ww*pi_w_s+wf*pi_f_s。[0071]步骤S1358:选取综合评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径。[0072]对所有候选语义路径的综合评分si进行比较，选取评分最高的候选语义路径作为目标语义关联路径p_t。这条目标语义关联路径能够最好地反映知识节点之间的层级关系和语义关联度。[0073]步骤S140:根据语义关联路径确定目标问答策略并生成优化辅导内容。[0074]步骤S141:解析语义关联路径中的节点序列，识别节点序列对应的辅导主题演进逻辑与关键知识点分布。[0075]步骤S1411:获取语义关联路径中每个知识节点的节点属性，节点属性包括节点类型标签、历史交互频次及预设语义权重。[0076]对于目标语义关联路径p_t中的每个知识节点，从创新创业辅导知识库中获取其点的主要内容性质。历史交互频次反映了该节点在历史会话中被用户访问的次数，预设语义权重则体现了该节点在知识库中的重要程度。[0077]步骤S1412:根据节点类型标签划分节点序列中的起始节点、中间节点及终止节点，并提取相邻节点之间的层级跳转方向与语义关联类型。[0078]根据节点类型标签，将目标语义关联路径p_t中的节点序列划分为起始节点、中间节点和终止节点。起始节点通常是与用户提问核心意图最相关的节点，中间节点用于进一步阐述和拓展相关内容，终止节点则给出总结或结论性的信息。同时，提取相邻节点之间的层级跳转方向，如从上级节点到下级节点的跳转表示深入细化内容，从同级节点之间的跳了节点之间的语义逻辑关系。[0079]步骤S1413:基于层级跳转方向构建纵向演进分支，并根据语义关联类型生成横向扩展分支，将纵向演进分支与横向扩展分支进行拓扑合并，生成初始主题网络。[0080]根据相邻节点之间的层级跳转方向，构建纵向演进分支。例如，如果存在从“融资联，就可以构建一条横向扩展分支。将纵向演进分支和横向扩展分支进行拓扑合并，形成一个包含节点和连接边的初始主题网络N_0。[0081]步骤S1414:遍历初始主题网络中的节点连接边，计算每条连接边的综合强度值，综合强度值通过加权求和历史交互频次的归一化值、预设语义权重的对数转换值及关联类型的优先级系数得到。[0082]对于初始主题网络N_0中的每条节点连接边，计算其综合强度值。首先，对历史交互频次进行归一化处理，将其转换到一个统一的范围。然后，对预设语义权重进行对数转换，以减少权重值之间的差异。关联类型的优先级系数是根据不同语义关联类型的重要程度预先设定的。将归一化后的历史交互频次、对数转换后的预设语义权重和关联类型的优先级系数进行加权求和，得到每条连接边的综合强度值。设历史交互频次为f,预设语义权重为w,关联类型的优先级系数为c,加权系数分别为wf、ww和wc,则连接边的综合强度值s_c=wf*归一化(f)+ww*对数转换(w)+wc*c。[0083]步骤S1415:根据综合强度值筛选强度阈值以上的连接边构成核心连接边集合，并提取核心连接边集合对应的节点子序列作为关键知识点分布。[0084]设定一个强度阈值t2,筛选出综合强度值大于t2的连接边，构成核心连接边集合E_c。核心连接边集合反映了节点之间最重要的语义关联关系。提取核心连接边集合对应的节点子序列，这些节点子序列包含了最关键的知识点，将其作为关键知识点分布K_d。[0085]步骤S1416:基于核心连接边集合的节点子序列，提取节点类型标签的时序变化模式及语义关联类型的组合规则，生成辅导主题演进逻辑，时序变化模式通过分析节点子序列中节点类型标签的出现顺序及频次分布确定，组合规则通过统计语义关联类型在节点子序列中的共现频率及条件概率得到。[0086]对核心连接边集合对应的节点子序列进行分析，提取节点类型标签的时序变化模点的顺序。同时，统计语义关联类型在节点子序列中的共现频率和条件概率，得到语义关联类型的组合规则。将节点类型标签的时序变化模式和语义关联类型的组合规则进行整合，生成辅导主题演进逻辑L_e。[0087]步骤S142:根据辅导主题演进逻辑从预设问答策略库中匹配基础问答策略模板，基础问答策略模板包含内容生成规则、交互流程设计及资源引用方式。[0088]步骤S1421:提取辅导主题演进逻辑中的路径属性，路径属性包括路径阶段数量、节点类型分布及语义关联组合模式。[0089]从辅导主题演进逻辑L_e中提取路径属性。路径阶段数量反映了辅导主题演进过程中的阶段划分，节点类型分布描述了不同类型节点在路径中的分布情况，语义关联组合模式体现了节点之间语义关联类型的组合方式。[0090]步骤S1422:将路径阶段数量转换为阶段划分向量，节点类型分布转换为类型密度矩阵，语义关联组合模式转换为关联编码序列。[0091]将路径阶段数量转换为阶段划分向量，向量的每个元素表示每个阶段的相关信息。将节点类型分布转换为类型密度矩阵，矩阵的行表示不同的节点类型，列表示不同的阶段，矩阵元素表示该节点类型在该阶段的密度。将语义关联组合模式转换为关联编码序列，序列中的每个元素表示一种语义关联类型的编码。[0092]步骤S1423:调用策略匹配模型分别计算阶段划分向量与预设问答策略库中各策略模板的阶段标签之间的第一匹配度、类型密度矩阵与各策略模板的节点兼容矩阵之间的第二匹配度，以及关联编码序列与各策略模板的关联规则库之间的第三匹配度。[0093]将阶段划分向量、类型密度矩阵和关联编码序列分别输入到策略匹配模型中。策略匹配模型会计算阶段划分向量与预设问答策略库中各策略模板的阶段标签之间的第一匹配度，类型密度矩阵与各策略模板的节点兼容矩阵之间的第二匹配度，以及关联编码序列与各策略模板的关联规则库之间的第三匹配度。设阶段划分向量为v_p,策略模板的阶段标签为t_p,类型密度矩阵为M_t,策略模板的节点兼容矩阵为M_c,关联编码序列为s_a,策略模板的关联规则库为R_a,则第一匹配度m1=策略匹配模型(v_p,t_p),第二匹配度m2=策略匹配模型(M_t,M_c),第三匹配度m3=策略匹配模型(s_a,R_a)。[0094]步骤S1424:对第一匹配度、第二匹配度及第三匹配度进行标准化处理，并基于预设权重系数进行加权融合，生成各策略模板的综合适配评分。[0095]对第一匹配度m1、第二匹配度m2和第三匹配度m3进行标准化处理，使其处于相同的量纲范围。然后，为每个标准化后的匹配度分配一个预设权重系数，分别记为wm1、wm2和wm3。通过加权融合的方式，生成各策略模板的综合适配评分s_m,即s_m=wml*标准化(m1)+[0096]步骤S1425:筛选综合适配评分高于适配阈值的策略模板构成候选策略集合，并根据辅导主题演进逻辑中的时序变化模式对候选策略集合进行排序优化，排序优化通过匹配时序变化模式与候选策略模板的历史应用场景中的阶段演进一致性实现。[0097]设定一个适配阈值t3,筛选出综合适配评分高于t3的策略模板，构成候选策略集合S_c。然后，根据辅导主题演进逻辑L_e中的时序变化模式，对候选策略集合S_c进行排序优化。匹配时序变化模式与候选策略模板的历史应用场景中的阶段演进一致性，优先选择阶段演进一致性高的策略模板。[0098]步骤S1426:选取排序优化后的候选策略集合中排名最高的策略模板作为基础问答策略模板。[0099]对排序优化后的候选策略集合S_c中的策略模板进行排名，选取排名最高的策略模板作为基础问答策略模板T_b。该基础问答策略模板包含了内容生成规则、交互流程设计及资源引用方式等信息。[0100]步骤S143:基于关键知识点分布对基础问答策略模板进行动态调整，得到调整后的基础问答策略模板。[0101]步骤S1431:识别关键知识点分布中每个知识节点的优先级参数，优先级参数基于知识节点的语义权重、历史用户交互频率及所属层级属性计算生成。[0102]对于关键知识点分布K_d中的每个知识节点，计算其优先级参数。优先级参数是基于知识节点的语义权重、历史用户交互频率及所属层级属性计算生成的。语义权重反映了该节点在知识库中的重要程度，历史用户交互频率体现了该节点的受欢迎程度，所属层级属性表示该节点在知识库中的层次位置。可以通过加权求和的方式计算优先级参数，设语义权重为w,历史用户交互频率为f,所属层级属性为1,加权系数分别为ww、wf和wl,则优先[0103]步骤S1432:根据优先级参数将关键知识点分布划分为核心知识点集合与辅助知识点集合，其中核心知识点集合的优先级参数高于预设优先级阈值。[0104]设定一个预设优先级阈值t4,根据优先级参数p将关键知识点分布K_d划分为核心知识点集合K_c和辅助知识点集合K_a。核心知识点集合中的知识节点优先级参数高于t4,这些节点包含了最关键的信息。辅助知识点集合中的知识节点优先级参数低于t4,用于进一步补充和拓展核心知识点。[0105]步骤S1433:提取基础问答策略模板中的内容生成规则，将核心知识点集合对应的内容生成规则设置为默认激活模块，并根据辅助知识点集合的语义关联度生成扩展触发条件。[0106]从基础问答策略模板T_b中提取内容生成规则。将核心知识点集合K_c对应的内容生成规则设置为默认激活模块，这些模块会在生成优化辅导内容时首先被调用。根据辅助知识点集合K_a的语义关联度，生成扩展触发条件。例如，如果辅助知识点与某个核心知识点存在因果关联，那么当核心知识点被提及且满足设定条件时，就触发辅助知识点的内容生成。[0107]步骤S1434:分析用户历史交互数据中的未访问知识点序列，计算未访问知识点序列与辅助知识点集合之间的匹配度，筛选匹配度高于预设匹配阈值的未访问知识点作为补充案例的插入节点。[0108]分析用户历史交互数据，提取未访问知识点序列U。计算未访问知识点序列U与辅助知识点集合K_a之间的匹配度，可以通过语义相似度模型进行计算。设定一个预设匹配阈值t5,筛选出匹配度高于t5的未访问知识点，将其作为补充案例的插入节点I_n。[0109]步骤S1435:根据语义理解特征中的辅助逻辑特征，确定补充案例的插入节点在基础问答策略模板中的逻辑嵌入位置，逻辑嵌入位置通过匹配辅助逻辑特征中的依赖关系与模板中的交互流程节点序列得到。[0110]根据语义理解特征F中的辅助逻辑特征f_1,确定补充案例的插入节点I_n在基础问答策略模板T_b中的逻辑嵌入位置。通过匹配辅助逻辑特征中的依赖关系与模板中的交互流程节点序列，找到合适的嵌入位置。例如，如果辅助逻辑特征表明某个知识点与另一个知识点存在先后顺序关系，那么补充案例的插入节点就应该在相应的位置插入。[0111]步骤S1436:将默认激活模块、扩展触发条件及逻辑嵌入位置进行参数整合，生成调整后的基础问答策略模板。[0112]将默认激活模块、扩展触发条件和逻辑嵌入位置进行参数整合，生成调整后的基础问答策略模板T_a。该模板在基础问答策略模板的基础上，根据关键知识点分布进行了动态调整，能够更好地满足用户的需求。[0113]步骤S144:根据调整后的基础问答策略模板，生成优化辅导内容；优化辅导内容包含分步骤指导文本、适配用户需求的参考案例及关联知识点的扩展资源链接。[0114]根据调整后的基础问答策略模板T_a,生成优化辅导内容C。优化辅导内容包含分步骤指导文本，按照辅导主题演进逻辑和关键知识点分布，为用户提供详细的指导。同时，包含适配用户需求的参考案例，这些案例可以来自历史成功案例或者实际应用场景。此外，还提供关联知识点的扩展资源链接，方便用户进一步深入学习相关知识。[0115]步骤S150:根据用户对优化辅导内容的反馈数据更新创新创业辅导知识库中的节点连接权重与关联关系。[0116]步骤S151:采集用户与优化辅导内容的交互行为数据，交互行为数据包括内容点击位置、案例查阅次数、资源链接打开率及后[0117]通过监测用户与优化辅导内容C的交互过程，采集交互行为数据。内容点击位置反映了用户对不同内容的关注重点，案例查阅次数体现了用户对案例的兴趣程度，资源链接打开率表示用户对扩展资源的利用情况，后续提问语句则反映了用户在学习过程中遇到的问题和进一步的需求。[0118]步骤S152:对交互行为数据进行清洗与结构化处理，生成反馈数据集。[0119]对采集到的交互行为数据进行清洗，去除其中的噪声数据和无效数据。然后，对清洗后的数据进行结构化处理，将其转换为易于分析的格式，生成反馈数据集D。[0120]步骤S153:根据反馈数据集计算语义关联路径中每个知识节点的贡献度评分。[0121]步骤S1531:从反馈数据集中提取每个知识节点的交互指标集，交互指标集包括点击率增量、案例查阅时长、资源链接打开率变化值及后续提问匹配度。[0122]从反馈数据集D中提取每个知识节点的交互指标集。点击率增量表示该知识节点在本次交互中的点击率相对于历史点击率的增加量，案例查阅时长反映了用户对该知识节点对应的案例的查阅时间，资源链接打开率变化值表示该知识节点对应的资源链接打开率的变化情况，后续提问匹配度通过语义相似度模型计算生成，反映了用户后续提问与该知识节点的语义相关性。[0123]步骤S1532:对点击率增量进行时间衰减加权处理，生成时间修正点击率，时间衰减加权处理基于点击行为发生时间与当前时间的间隔及预设衰减因子计算。[0124]对点击率增量进行时间衰减加权处理，以考虑点击行为的时效性。根据点击行为发生时间与当前时间的间隔以及预设衰减因子，对点击率增量进行加权。设点击率增量为i_c,点击行为发生时间与当前时间的间隔为t,预设衰减因子为α,则时间修正点击率i_c_t=i_c*衰减函数(t,α),其中衰减函数可以是指数衰减函数等。[0125]步骤S1533:将案例查阅时长转换为时长分布百分位数，资源链接打开率变化值转换为变化强度系数，后续提问匹配度通过语义相似度模型计算生成匹配度评分。[0126]将案例查阅时长转换为时长分布百分位数，即将该知识节点的案例查阅时长与所有知识节点的案例查阅时长进行比较，得到其在时长分布中的百分位数。将资源链接打开率变化值转换为变化强度系数，通过对变化值进行归一化处理得到。后续提问匹配度通过语义相似度模型计算生成匹配度评分，语义相似度模型可以基于深度学习算法，学习提问语句和知识节点内容之间的语义关系。[0127]步骤S1534:对时间修正点击率、时长分布百分位数、变化强度系数及匹配度评分进行归一化处理，得到标准化指标集。[0128]对时间修正点击率i_c_t、时长分布百分位数p_t、变化强度系数c_r和匹配度评分s_m进行归一化处理，使其处于相同的量纲范围。可以采用Z-score标准化等方法进行归一[0129]步骤S1535:根据预设贡献权重分配标准化指标集中的各指标权重，并通过线性加权生成初始贡献度评分。[0130]为标准化指标集I_s中的每个指标分配一个预设贡献权重，分别记为wi、wp、wc和ws。通过线性加权的方式，生成初始贡献[0131]步骤S1536:基于知识节点在语义关联路径中的位置属性对初始贡献度评分进行路径修正，路径修正通过计算节点所在路径层级的权重系数及节点与核心意图节点的跳转距离实现。[0132]基于知识节点在语义关联路径p_t中的位置属性，对初始贡献度评分s_i进行路径修正。计算节点所在路径层级的权重系数，层级越高的节点权重系数越大。同时，计算节点与核心意图节点的跳转距离，跳转距离越近的节点权重系数越大。设节点所在路径层级的权重系数为wl,节点与核心意图节点的跳转距离为d,跳转距离的权重系数为wd,则路径修正后的评分s_f可以通过对初始贡献度评分s_i进行加权得到，即s_f=s_i*(wl+wd/(d+1)),这里加1是为了避免跳转距离为0时出现分母为0的情况。将路径修正后的评分s_f作为知识节点的最终贡献度评分。[0133]步骤S154:对贡献度评分高于第二预设阈值的节点，增加该节点与核心意图特征对应节点的连接权重。[0134]设定第二预设阈值t6,对于语义关联路径中贡献度评分高于t6的节点，增加该节点与核心意图特征对应节点的连接权重。在创新创业辅导知识库中，每个节点之间的连接都有相应的权重，反映了它们之间的关联强度。通过增加连接权重，可以强化这些节点与核心意图的关联，使得在后续的匹配过程中更容易被选中。例如，如果某个知识节点关于“种子轮融资的风险控制”贡献度评分较高，且核心意图特征对应节点是“融资与市场拓展策略”,那么就增加这两个节点之间的连接权重。[0135]步骤S155:对贡献度评分低于第三预设阈值的节点，减少该节点的连接权重或移除无效连接。[0136]设定第三预设阈值t7,对于贡献度评分低于t7的节点，根据具体情况减少该节点的连接权重或者移除无效连接。如果一个节点在用户交互中贡献度很低，说明它与用户的需求关联不大，通过减少连接权重可以降低其在匹配过程中的优先级。如果该节点与其他某个关于“早期创业的小众营销方式”的知识节点贡献度评分很低，就可以减少它与其他节点的连接权重，若发现它与核心业务关联节点的连接从未被使用过，就将该连接移除。[0137]步骤S156:根据用户后续提问语句中提取的新增语义理解特征，在创新创业辅导知识库中创建新节点并与现有节点建立关联关系。[0138]对用户后续提问语句进行处理，按照步骤S110-S115的方法提取新增语义理解特征。如果新增语义理解特征所代表的内容在现有的创新创业辅导知识库中不存在对应的节点，那么就在知识库中创建新节点。根据新增语义理解特征与现有节点的语义关联，为新节点与现有节点建立关联关系。例如，用户后续提问涉及到“人工智能创业中区块链技术的融合应用”,提取的新增语义理解特征发现知识库中没有相关节点，就创建一个新节点“人工智能与区块链融合创业应用”,并根据语义关联与“人工点建立连接关系。[0139]进一步地，所述语义编码模型的训练方法包括下述步骤：步骤S210:采集历史创新创业辅导场景中的样本提问语句及其对应的标注意图标[0140]在历史创新创业辅导场景中，收集大量的样本提问语句。这些样本提问语句可以来自用户与辅导系统的历史交互记录、在线论坛的创业相关提问等。同时，为每个样本提问本提问语句和对应的标注意图标签组合在一起，构建训练数据集。在构建过程中，要确保数据的多样性和代表性，涵盖不同类型的创新创业问题。[0141]步骤S220:以最小化样本提问语句的预测意图标签与标注意图标签之间的交叉熵损失为目标，优化语义编码模型的参数。[0142]将训练数据集输入到语义编码模型中，语义编码模型会对样本提问语句进行处理，输出预测意图标签。计算预测意图标签与标注意图标签之间的交叉熵损失，交叉熵损失反映了预测结果与真实结果之间的差异程度。以最小化交叉熵损失为目标，使用优化算法(如随机梯度下降算法)对语义编码模型的参数进行更新。在每一轮训练中，模型会根据损失函数的梯度方向调整参数，使得损失逐渐减小。经过多轮训练，直到模型的性能达到稳[0143]进一步地，所述节点匹配模型的训练方法包括下述步骤：步骤S310:从历史成功匹配的问答数据中提取正样本知识节点，并记录正样本知识节点对应的用户提问语义理解特征。[0144]从历史成功匹配的问答数据