基于知识图谱的Python语法错误自动归类系统研究

花 卉, 陈 家红
金陵科技学院　计算机工程学院

摘要


本文提出并实现了一种基于知识图谱的Python语法错误自动归类系统，旨在解决编程初学者在学习Python
过程中面临的语法错误识别和理解难题。系统通过构建结构化的Python语言知识图谱，将语法概念、编程规则和错
误类型进行关联建模，实现了从原始错误信息到相关知识点的智能映射。研究采用Neo4j图数据库存储知识图谱，
使用Python开发了完整的错误分类系统，通过正则表达式匹配和AST分析相结合的方式识别错误类型，并基于知识
图谱提供针对性的修复建议和学习资源。实验结果表明，系统能够准确识别85%以上的常见语法错误，并有效关联
相关知识点，学习者的重复错误发生率降低62%，显著提高了学习效率和错误修复速度。

关键词


知识图谱；Python语法；错误分类；Neo4j

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参考


[1]王甜甜，许家欢，王克朝，等.示例演化驱动的

学生程序自动修复[J].软件学报，2019，30（05）：1256-

1268.DOI：10.13328/j.cnki.jos.005716.

[2]Pirzado F.A., Ahmed A., Mendoza-Urdiales R.A.,

et al. Navigating the Pitfalls: Analyzing the Behavior of

LLMs as a Coding Assistant for Computer Science Students

- A Systematic Review of the Literature [J]. IEEE Access.

DOI:10.1109/access.2024.3443621

[3]蒋菲.新世纪中国课程与教学论的知识图谱研究

[D].长沙：湖南师范大学，2015.

[4]邓贵斌，李冰楠，石沁语，等.计算机网络课程

知识图谱构建研究[J].电脑与电信，2024，（12）：94-99.

DOI：10.15966/j.cnki.dnydx.2024.12.003.

[5]穆肃等.《面向精准教研的立体知识图谱构建方

法研究》[J].电化教育研究，2023（5）.

[6]李建伟，武佳惠，姬艳丽.面向自适应学习的个

性化学习路径推荐[J].现代教育技术，2023，33（01）：

108-117.

[7]Li J.《The Establishment of Chinese Culture

Teaching Resources by Knowledge Graph》[J]. Applied

Mathematics and Nonlinear Sciences，2024.


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