知识图谱在教育领域的广泛应用,使得对基于教育数据自动构建知识图谱的需求越来越迫切。针对现有的教育类中文知识图谱构建的技术中知识点易遗漏、知识点关系准确率不高、需要人工干预等挑战性问题,本文提出了教育领域的中文知识图谱的自动构建技术,旨在提高自动生成教育类中文知识图谱的精度。本文包括以下三部分研究内容:(1)研究了基于计算机领域教学课本自动生成知识图谱技术(命名为KG-T技术),KG-T技术通过自动提取教学课本中关键知识点及关键知识点间的先后顺序,生成基于课本的知识图谱;(2)研究了基于教学类Power Point演示文稿的知识图谱自动生成技术(命名为KG-S技术),并在KG-S技术的基础上提出了LSTM模型的简化模型。KG-S技术利用了教学类Power Point演示文稿具有的层次结构清晰的特点,将知识点提取和关系提取两个关键步骤合并进行,首次基于教育领域的中文Power Point演示文稿构建出具有先决关系的知识图谱;LSTM简化模型使得基于Power Point演示文稿的知识图谱自动生成技术对计算机性能的要求降低,进而使得KG-S技术具有更好的的应用普适性。本文使用真实数据集实现了通过Power Point演示文稿层次关系提取知识点间先后顺序、设置知识点间权重调整影响系数等步骤,生成基于Power Point演示文稿的知识图谱;(3)研究了对基于教学课本生成知识图谱的校正技术(命名为KG-T&S技术)。KG-T&S技术通过使用基于教学类Power Point演示文稿生成的三元组对基于课本生成的知识图谱进行校正,提升现有知识图谱的准确度。真实数据集上的实验结果表明:本文所提出的KG-T&S技术实现了对KG-T技术生成的教育领域知识图谱的优化,优化后知识图谱准确率达到90%以上。面向教育的中文知识图谱自动构建是值得深入研究的问题,具有重要的理论意义和应用价值。本文研究了基于计算机领域教材的知识图谱自动生成技术、基于Power Point演示文稿的知识图谱自动生成技术以及对基于教材自动生成知识图谱的校正技术,并基于真实教育数据集的实验验证了本文提出的面向教育的中文知识图谱自动生成的各个关键技术的有效性。