專利作為最能體現(xiàn)人類發(fā)明創(chuàng)造能力的知識載體,對制造企業(yè)的發(fā)展也起著至關重要的推動作用,一方面企業(yè)可以通過申請專利來保護自己的知識產(chǎn)權,另一方面企業(yè)通過對專利中所含知識的合理利用也能促進其自身的創(chuàng)新進程。隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,以及我國制造企業(yè)對其所擁有的知識進行智能化管理需求的增長,將二者結(jié)合起來對知識進行有效的管理和挖掘分析有著廣闊的應用前景,目前,制造企業(yè)知識管理還沒有將諸如自然語言處理等前沿的深度學習技術應用到知識的挖掘分析場景中,導致了知識的利用效率不高的問題。針對上述現(xiàn)狀,本文嘗試將知識圖譜相關技術應用到制造企業(yè)所擁有的典型知識——專利文本的檢索中,開展如下研究工作。為了將專利從文檔細化為更小的結(jié)構化知識粒度以便于精細化的知識管理與應用,進行專利知識圖譜構建研究。以機械制造企業(yè)所擁有的與發(fā)動機相關的專利文本作為數(shù)據(jù)來源,對專利知識圖譜的本體層進行較為完善的定義;研究基于Bert的深度學習算法,對專利文本中的實體和實體之間的關系進行自動化抽取,利用客觀標注的專利數(shù)據(jù)集驗證算法,證明專利知識抽取的準確度。最后,利用抽取出來的知識構建專利知識圖譜,實現(xiàn)專利的結(jié)構化建模。為了對構...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1制造企業(yè)擁有的知識資源制造企業(yè)知識如專利，技術規(guī)范，設計經(jīng)驗等多以文本的形式存在，行業(yè)特點

??國際國內(nèi)的法規(guī)，設計方法和技巧，工藝性的評估，設計案例，圖紙說明等，妥善、合理、高效的利用好企業(yè)所擁有的相關知識是至關重要的。研究表明，在機電產(chǎn)品制造和研發(fā)過程中，約80%的產(chǎn)品設計工作能夠通過重新利用以往的設計知識滿足當前設計任務的創(chuàng)新設計需求[1]，且有數(shù)據(jù)表明，在一次完....

圖1-2中文知識圖譜CN-Pedia中與哈工大有關的實體及關系

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-2-研究對象，開展以企業(yè)收集的專利為知識數(shù)據(jù)來源的知識圖譜構建及智能應用技術研究以實現(xiàn)專利知識的有效利用，對于提高設計人員的設計效率，提高專利知識的利用率具有重要的意義。通過本研究可以挖掘出知識之間潛在的關聯(lián)，并且針對不同的檢索語句將經(jīng)過深入挖掘的....

圖1-3翻譯系列模型示意圖

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-5-體在不同關系的超平面上有著不同的表示，然后再利用翻譯向量dr將投影所得的h⊥和t⊥聯(lián)系起來，從而可以較好的處理知識圖譜中的復雜關系；TransR模型[30]在TransH模型的基礎上做了進一步的改進，其假設每種關系對應的是一個空間而不是平面，處....

圖2-2Bert結(jié)構示意圖

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-11-2.2實體抽取和知識圖譜建模方法2.2.1Bert模型簡介Bert模型，全稱為BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(利用Transformer的雙向編碼表示)，是Google提....

本文編號：3943939