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[發明專利]云制造模式下基于動態本體的知識融合方法有效

專利信息
申請號: 201310228160.7 申請日: 2013-06-08
公開(公告)號: CN104239660B 公開(公告)日: 2017-09-19
發明(設計)人: 劉繼紅;許文婷;占紅飛;王寬;李波 申請(專利權)人: 北京航空航天大學
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 100191*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 制造 模式 基于 動態 本體 知識 融合 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及一種云制造模式下基于動態本體的知識融合方法,屬于計算機應用技術領域知識資源管理與應用方法的研究內容。

背景技術

云制造就是借鑒云計算的思想和“制造即服務”的理念,將“制造資源”代以“計算資源”,使各類制造資源虛擬化和制造能力服務化,提供面向制造企業的主動(active)、敏捷(agile)、聚合(aggregative)、全方位(all-aspects)的制造資源和制造能力服務,實現制造資源廣域互聯和按需共享。云制造采取包括云計算在內的當代信息技術前沿理念,支持制造業在廣泛的網絡資源環境下,為產品提供高附加值、低成本和全球化制造的服務,成為制造業的發展趨勢。云制造中的制造資源不僅包括制造全生命周期活動中的各類制造設備(如機床、加工中心、計算設備等),也包括制造過程中的模型、數據、軟件等各類知識資源。知識是作為集團企業云制造的核心支持,在制造資源接入、管理和全生命周期應用中,能夠提供智能支持。在集團內部,為企業的設計仿真、加工制造、試樣測試等業務問題提供知識服務。

但是,知識資源的分布異構特征突出:一方面,知識資源分布散落在不同的企業與部門,隱含在以往產品的模型、文檔、規范標準以及相關領域專家的頭腦和經驗之中;另一方面,傳統的知識庫通過固化知識資源,再根據需求尋找匹配的知識,其相對固定的表達存儲方式,雖能一定程度上完成滿足知識需求,但眾多知識庫是針對具體應用獨立設計,其擴展性和針對性和整合受到限制。因此,必須在先進的云制造模式基礎上,對這些分布異構知識資源進行動態的組織管理,實現知識資源的融合應用。

發明內容

專利針對分布異構知識資源,利用動態本體對散布的知識進行獲取與組織,實現知識融合。本方法對不同的知識資源,如文本資源和KBE工具資源,利用本體進行語義描述,實現異構資源的封裝,形成知識單元,作為融合知識的基礎資源。

基于多領域本體對知識資源的組織,通過對具體的知識需求進行分析,利用Jena從多領域本體中發現與需求相關的本體片段,并進行片段重組,按需形成動態本體。利用針對具體知識需求形成的動態本體,作為知識融合的基礎框架。利用Solr實現分布式知識資源的索引,基于動態本體術語概念對這些分布資源中的知識單元,特別是隱含在文本中的知識片段進行分析與獲取,并利用動態本體的概念框架結構對知識單元進行整合,形成融合知識資源。

本方法針對具體知識需求從分布異構知識資源中發現并形成融合的知識資源,能夠提升知識需求和知識服務之間的匹配程度。融合知識生成流程如圖1所示。

附圖說明

圖1融合知識生成流程

圖2動態本體構建流程

圖3知識需求分詞算法

圖4本體片段發現流程

圖5本體片段重組流程

圖6知識單元獲取與融合

具體實施方式

一、動態本體構建

多領域本體雖構建了廣泛的知識網絡,但知識需求往往集中在多本體中特定的知識網絡節點或片段。動態本體是針對知識需求,從多領域本體中發現與需求相關的本體片段并重組這些片段形成的本體。

其具體實施步驟如圖2所示,具體描述如下:

步驟1:知識需求分析

利用本體生成的術語詞典,提取知識需求中的領域術語;其次利用常用語詞典提取設計問題中的一般詞,然后消除重復詞元和被包含的詞元,得到較符合設計人員需求意圖的關鍵詞元。由于領域本體中的術語都是領域常用概念,因此領域術語關鍵詞通常是知識需求的核心詞和主題詞,通過識別領域術語關鍵詞可以實現對知識需求的捕捉。

通過構建領域術語詞典和通用詞典實現基于詞典的中文分詞。領域術語詞典就是領域本體庫中的概念庫,即領域術語詞典中的術語就是領域本體模型中已規范好的術語;將自然語言中常用的詞語構建成常用語詞典;同時為了屏蔽明顯無意義的詞元(如“的”和“了”等)構建了屏蔽詞典。基于這些詞典,優先匹配最長詞元構成雙向匹配最大詞長切分法。先利用領域術語詞典從知識需求中提出領域術語,再對剩下的檢索語句根據常用語詞典提取一般詞。如圖3所示,首先,檢索式分別經過正向匹配和逆向匹配兩種分詞方法;其次,對得到兩種分詞結果中的重復詞元進行消重,得到一組沒有重復詞元的分詞結果;第三,由于分詞結果中可能出現一個詞元是另一個詞元的子字段,則消除該子字段,保留具有最大詞長的詞元。

通過分析,獲得以關鍵詞表達的知識需求。

步驟2:本體片段發現

在本體片段發現方面,包含多領域本體中頂層本體和各分領域本體的擴展,流程圖4所示。

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