[發(fā)明專利]一種結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)的語義檢索方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810242934.4
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108549667B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王宏偉
• 申請（專利權(quán)）人: 紹興諾雷智信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33
• 代理公司: 北京迎碩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11512
• 代理人: 呂良;張群峰

本發(fā)明公開了1.一種結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)的語義檢索方法，該方法包括如下三個(gè)步驟：步驟1.術(shù)語分類識(shí)別；步驟2.知識(shí)語境捕捉；步驟3.語義檢索。本發(fā)明提出的語義檢索方法通過術(shù)語的智能分類和識(shí)別、知識(shí)語境的分析和提取以及智能檢索算法，對結(jié)構(gòu)化、多層次、多維度的復(fù)雜設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行智能、快速和精確的搜索，從而實(shí)現(xiàn)匹配用戶知識(shí)需求和工作語境的語義檢索方法，為智能知識(shí)檢索系統(tǒng)提供基礎(chǔ)分析建模方法和搜索策略實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及復(fù)雜工程系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的知識(shí)管理，具體來講涉及一種面向結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)的基于語義的知識(shí)檢索方法。

背景技術(shù)

本發(fā)明提出了一種結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)的語義檢索方法，從而能夠更加高效、精確地對工程設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行檢索，支持更好地理解和重用知識(shí)。現(xiàn)代工程設(shè)計(jì)的對象是飛行器和高速列車等復(fù)雜產(chǎn)品，這些產(chǎn)品的特點(diǎn)是其需求、功能、結(jié)構(gòu)和行為都非常復(fù)雜。工程設(shè)計(jì)通常也被定義為將復(fù)雜設(shè)計(jì)需求轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)方案的復(fù)雜過程，涉及到機(jī)械、控制、動(dòng)力、電子等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)，因而面向工程設(shè)計(jì)的知識(shí)管理一直是工程設(shè)計(jì)研究的熱點(diǎn)。目前，傳統(tǒng)的知識(shí)記錄和共享方法還是通過撰寫專業(yè)設(shè)計(jì)報(bào)告，知識(shí)獲取方法也主要是通過與資深專家進(jìn)行交流。然而這種方法獲取的都是分散的知識(shí)點(diǎn)，對需要將知識(shí)應(yīng)用到新領(lǐng)域的人員具有較高的要求，理解知識(shí)和重用知識(shí)的效率也非常低。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，許多企業(yè)開始使用信息系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)管理，盡管對于專業(yè)文檔的歸檔和管理仍然是這些系統(tǒng)的側(cè)重點(diǎn)，越來越多的系統(tǒng)開始采用結(jié)構(gòu)化知識(shí)模型(比如設(shè)計(jì)原理-Design Rationale)對設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行高效捕捉和管理。結(jié)構(gòu)化的知識(shí)模型可以將不同知識(shí)片段以圖形化的方式連接起來，通過確定、清晰的語義和邏輯關(guān)系表示復(fù)雜的設(shè)計(jì)知識(shí)。這些系統(tǒng)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，知識(shí)記錄的數(shù)量也隨之快速地增長，以一個(gè)航天產(chǎn)品的組件為例，其設(shè)計(jì)過程中產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化知識(shí)節(jié)點(diǎn)可以達(dá)到幾萬個(gè)。因此，開發(fā)相應(yīng)的知識(shí)檢索方法成為迫切需求。現(xiàn)有技術(shù)主要基于關(guān)鍵字匹配來找到結(jié)構(gòu)化知識(shí)單元中的節(jié)點(diǎn)并對這些節(jié)點(diǎn)通過相似度進(jìn)行排序。基于這種技術(shù)的方法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化知識(shí)檢索存在許多不足：第一，未能充分利用結(jié)構(gòu)化知識(shí)中豐富的工程語義，檢索結(jié)果精度不夠，難以滿足用戶的知識(shí)需求。第二，未能充分利用知識(shí)節(jié)點(diǎn)的語境信息，檢索結(jié)果難以理解和重用。第三，要求用戶對關(guān)鍵詞的選用有一定的經(jīng)驗(yàn)，難以支持背景知識(shí)有限的用戶。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出了一種通用的結(jié)構(gòu)化知識(shí)語義檢索方法，相比現(xiàn)有技術(shù)解決了結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)術(shù)語歸類、語境提取和高精度語義匹配的問題，從而支持更為高效率、高精度的復(fù)雜設(shè)計(jì)知識(shí)檢索系統(tǒng)。相比通常采用的基于關(guān)鍵字匹配的檢索算法，語義檢索方法具有如下的優(yōu)良效果：第一，該方法具有術(shù)語識(shí)別和歸類技術(shù)，建立面向工程設(shè)計(jì)語義的本體結(jié)構(gòu)，以此支持更加精確的內(nèi)容分析和知識(shí)索引；第二，在此基礎(chǔ)上，即使用戶不能精確地描述檢索術(shù)語，也可以實(shí)現(xiàn)高效的模糊搜索匹配；第三，該方法采用智能語境提取技術(shù)，高效地分析和利用結(jié)構(gòu)化知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間的語境傳遞和語境關(guān)聯(lián)關(guān)系，以此實(shí)現(xiàn)更加高精度的匹配；第四；采用結(jié)合多技術(shù)要點(diǎn)的系統(tǒng)化檢索匹配過程，通過術(shù)語識(shí)別、語境匹配和內(nèi)容匹配幾個(gè)方面提升檢索精度；第五，基于用戶知識(shí)使用語境，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的知識(shí)快速檢索和智能推薦；第六，該方法對知識(shí)模型的具體結(jié)構(gòu)定義沒有要求，通過適當(dāng)定制可以適用于不同類型的結(jié)構(gòu)化知識(shí)。

為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明之目的，采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

一種結(jié)構(gòu)化工程設(shè)計(jì)知識(shí)的語義檢索方法，其中：該方法包括如下三個(gè)步驟：

步驟1.術(shù)語分類識(shí)別；

步驟2.知識(shí)語境捕捉；

步驟3.語義檢索。

所述的方法，其中步驟1的術(shù)語分類識(shí)別按如下方式進(jìn)行：將工程設(shè)計(jì)知識(shí)劃分成多個(gè)知識(shí)片段，每個(gè)知識(shí)片段由一個(gè)知識(shí)文件表示，各個(gè)知識(shí)文件之間通過結(jié)構(gòu)化方式連接。

所述的方法，其中：所述知識(shí)文件包括多個(gè)相互連接的知識(shí)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)里面包含文本信息描述的知識(shí)內(nèi)容。