[發(fā)明專利]一種交互富媒體智能推薦及本地調(diào)用的方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201910673291.3
• 申請日: 2019-07-24
• 公開（公告）號: CN110457493A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫大平;王國慶
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽新知數(shù)媒信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/435
• 分類號: G06F16/435;G06F16/483
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供一種交互富媒體智能推薦及本地調(diào)用的方法，包括：打開PPT文檔；自動所述獲取PPT文檔文本信息，并對所述PPT文檔進行關(guān)鍵詞提取；根據(jù)所述關(guān)鍵詞匹配并推送富媒體教學(xué)資源；手動選擇所述富媒體教學(xué)資源預(yù)覽并下載，自動關(guān)聯(lián)下載后的所述富媒體教學(xué)資源與所述PPT文檔；保存所述PPT文檔；生成資源播放按鈕；點擊所述資源播放按鈕，實現(xiàn)本地調(diào)用富媒體內(nèi)容；本發(fā)明在直接編輯PPT文檔的同時，即可智能推送與之相關(guān)的富媒體教學(xué)資源，大大提升了教師備課過程中引用富媒體資源的效率，降低了教師操作的難度，保證了教師教學(xué)的連貫性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及教育電子信息化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種交互富媒體智能推薦及本地調(diào)用的方法。

背景技術(shù)

在國內(nèi)的課堂教學(xué)中，教師基本都會通過PPT文檔進行備課和授課，以便更好的完成教學(xué)目標，但是傳統(tǒng)的PPT文檔編輯內(nèi)容形式單一，此外還需要教師在教學(xué)過程中通過搜索和引用形式相對復(fù)雜的富媒體內(nèi)容進行補充，實際教學(xué)過程中教師就需要頻繁的在PPT文檔與各類富媒體內(nèi)容中來回切換，打斷教師教學(xué)的連貫性，影響學(xué)生上課的注意力。

現(xiàn)有技術(shù)中主要是通過PPT插件的形式手動搜索或篩選的方式調(diào)用各類多媒體備課資源，和PPT文檔進行整合將資源插入到PPT新建頁面中進行使用，資源的形式主要包括是由文字、聲音、flash、視頻、單張圖片、多張圖片的一項或多項組成。然而PPT文檔與多媒體備課資源關(guān)聯(lián)性小，教師需要通過手動輸入信息進行搜索或從眾多資源中篩選所需的多媒體資源，大大降低了備課效率。同時將各種文件插入到PPT中會導(dǎo)致PPT打開速度和運行效率變慢。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種交互富媒體智能推薦及本地調(diào)用的方法，能夠在編輯PPT文檔時智能推薦與之相關(guān)的富媒體內(nèi)容供教師選用，極大地提升教師的備課效率，同時在上課過程中通過本地調(diào)用的方式快速打開富媒體內(nèi)容，解決了引用富媒體內(nèi)容教學(xué)的易用性和連續(xù)性問題。

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

一種交互富媒體智能推薦及本地調(diào)用的方法，包括：

步驟一、打開PPT文檔；

步驟二、自動所述獲取PPT文檔文本信息，并對所述PPT文檔進行關(guān)鍵詞提取；

步驟三、根據(jù)所述關(guān)鍵詞匹配并推送富媒體教學(xué)資源；

步驟四、手動選擇所述富媒體教學(xué)資源預(yù)覽并下載，自動關(guān)聯(lián)下載后的所述富媒體教學(xué)資源與所述PPT文檔；

步驟五、保存所述PPT文檔；

步驟六、生成資源播放按鈕；

步驟七、點擊所述資源播放按鈕，實現(xiàn)本地調(diào)用富媒體內(nèi)容。

進一步地，步驟一中所述PPT文檔包括實時新建的PPT文檔和預(yù)制已保存的PPT文檔。

進一步地，所述步驟二為：在編輯實時新建的PPT文檔時檢測輸入到PPT文檔文本信息，并對所述PPT文檔進行關(guān)鍵詞提取。

進一步地，所述關(guān)鍵詞提取包括學(xué)科、篇章目錄和知識點重難點信息。

進一步地，所述關(guān)鍵詞提取使用基于詞典的分詞算法提取出所述PPT文檔的關(guān)鍵詞列表向量，同時對資源庫的資源標題和資源描述生成資源庫關(guān)鍵詞列表向量。

進一步地，所述步驟三為：通過計算所述PPT文檔的關(guān)鍵詞列表向量和所述資源庫關(guān)鍵詞列表向量的余弦相似度，根據(jù)計算結(jié)果排序推送富媒體教學(xué)資源。

進一步地，所述余弦相似度算法為：

其中，A、B為屬性向量，A_i，B_i分別代表屬性向量A和B的各個分量。