【AI专利】AI 思维导图,让你告别“诗词背了就忘”

多客科技

作者：微信文章

01  背景

“床前明月光，疑是地上霜”，多数人能脱口而出这句诗，却未必能说清 “明月” 为何总与思乡挂钩；背完一首《登高》，知道杜甫写了 “无边落木萧萧下”，却要翻好几本书才能凑齐 “安史之乱背景”“夔州地理” 这些零散的知识点 ——这大概是很多人学诗词时的共同困境。




传统诗词学习总绕不开“背文本、解字句”的老路子，诗句按顺序排，逻辑藏在文字里，想理清“意象怎么连、情感怎么变”全靠自己悟；至于作者生平、历史背景这些 “隐性知识”，更是像散落的拼图，得花大量时间从课本、工具书里一点点找，最后还未必能和诗词本身串起来。久而久之，诗词成了 “必背考点”，却丢了背后的意境与文化，学习效率也大打折扣。




直到一款基于AI 的思维导图在线生成系统出现，才让诗词学习的 “痛点” 有了新解法。它不像传统工具那样只做 “文本搬运工”，而是像一位懂诗词、懂学习的 “智能向导”，从数据收集到图像匹配，再到思维导图搭建和个性化调整，一步步把诗词里的 “隐性逻辑” 变成 “看得见的脉络”。







02 技术方案简介

该专利技术的系统由四个核心单元组成，共同完成从诗词数据到个性化思维导图的转换过程。

数据采集与预处理单元

负责获取诗词数据并提取关键意象。它通过多源渠道收集诗词资料，利用自然语言处理技术分析文本，识别出诗词中的核心意象和关键信息。

智能图像关联融合单元

基于深度学习模型，为诗词意象匹配图像。该单元采用自监督对比学习预训练的残差网络结构，能够在无标注图像数据集上学习图像通用特征。通过语义哈希快速检索方法，系统可以快速找到与诗词意象相匹配的视觉图像。

思维导图构建优化单元

系统的核心，它运用动态规划算法构建思维导图框架。该单元不仅整合诗词文本、语义解析和图像数据，还采用智能布局算法优化思维导图的视觉呈现。

用户交互反馈调整单元

使系统能够根据用户行为进行自我优化。通过监测用户操作数据，系统可以不断调整思维导图的展示方式和内容组织，更好地满足个性化学习需求。







03 技术亮点

意象的智能识别与匹配

系统能够精准识别诗词中的关键意象，并为其匹配相应的视觉图像。以“青衫湿”为例，系统会准确理解“青”是比绿色更浅的颜色，代表唐代八品九品官员的服色。这种细微差别的把握，是传统学习方法难以实现的。

语义结构的动态规划

系统采用基于动态规划的语义结构挖掘算法，将诗词文本按句子分割，构建句子间的语义依赖关系图。通过求解最优语义路径，系统能够自动生成逻辑清晰的思维导图框架。




例如，在分析《登柳州城楼寄漳汀封连四州》时，系统会先解析诗题背景，构建诗人与四位友人之间的关联，再结合诗句内容形成完整的语义网络。

情感倾向的智能分析

在节点构建过程中，系统会为内容添加情感标签。采用基于情感词典和深度学习模型的混合方法，对诗词中的词汇进行情感极性标注。比如，系统能识别出“凄怆摧心肝”中的悲伤情感，并将其作为节点属性整合到思维导图中。

知识图谱的动态链接

系统利用知识图谱技术建立动态链接，将诗词与文化背景知识有机连接。采用基于知识蒸馏的压缩方法，构建包含诗词相关实体和关系的知识图谱。当用户点击思维导图中的节点时，可以查看相关的历史背景和文学知识。







04 专利原文

权利要求1:



1.一种基于AI辅助的思维导图在线生成系统,其特征在于,包括数据采集与预处理单元(1)、智能图像关联融合单元(2)、思维导图构建优化单元(3)以及用户交互反馈调整单元(4);

所述数据采集与预处理单元(1)通过多源渠道获取诗词数据,并对其进行预处理,再利用自然语言处理技术对预处理后的诗词数据进行分析,提取关键意象信息;

所述智能图像关联融合单元(2)基于深度学习的图像识别模型,针对诗词中的关键意象,在图像资源库中对图像的视觉特征和语义信息进行提取与关联分析,并利用图像语义理解算法和多模态融合技术,对筛选出的图像进行处理,生成图像融合数据;

所述思维导图构建优化单元(3)根据诗词的语义结构、情感脉络和意象关联,构建思维导图框架,在节点构建过程中,将诗词文本、关键语义解析、情感标签以及图像融合数据整合,并采用智能布局算法和强化学习机制调整思维导图的布局结构、节点大小,再利用知识图谱技术建立动态链接;

所述用户交互反馈调整单元(4)搭建用户与思维导图系统的交互界面,通过用户行为监测与分析系统,实时收集用户在思维导图操作过程中的行为数据,利用机器学习算法对行为数据进行分析评估,并根据评估结果调整思维导图。

-end-

专利法律服务产品介绍（如下图）：



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