【摘要】：為了有效解決數(shù)控機床領(lǐng)域,由于知識沒有結(jié)構(gòu)化描述,導(dǎo)致知識獲取效率低的問題以及實現(xiàn)知識重用和知識共享,通過對該領(lǐng)域Web文本中機床知識進(jìn)行研究,分析文本結(jié)構(gòu)特點,提出一種基于本體的數(shù)控機床知識抽取方法。對爬蟲程序獲取的文檔進(jìn)行預(yù)處理,通過模式匹配的方式抽取Web文本中存在上下位關(guān)系的語句,經(jīng)過中文分詞系統(tǒng)ICTCLAS分詞處理后抽取概念,構(gòu)建概念集合和概念樹,最終構(gòu)建領(lǐng)域本體并以O(shè)WL語言儲存。實驗中對隨機選取的網(wǎng)頁進(jìn)行知識抽取,并采用對比實驗,證明該方法能有效地對數(shù)控機床領(lǐng)域中半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化Web文本信息進(jìn)行獲取。
[Abstract]:In order to effectively solve the problem of low efficiency of knowledge acquisition and knowledge reuse and knowledge sharing due to the lack of structured description of knowledge in the field of NC machine tools, this paper studies the knowledge of machine tools in Web texts in this field. Based on the analysis of the characteristics of text structure, an ontology-based knowledge extraction method for NC machine tools is proposed. The documents obtained by crawler program are preprocessed, and the upper and lower sentences in Web text are extracted by pattern matching. After the Chinese word segmentation system ICTCLAS word segmentation processing, the concepts are extracted, and the concept set and concept tree are constructed. Finally, the domain ontology is constructed and stored in OWL language. In the experiment, the knowledge of randomly selected web pages is extracted, and the comparative experiments are used to prove that this method can effectively obtain semi-structured and structured Web text information in the field of NC machine tools.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51575055) 北京市教委科研計劃(KM201611232020) 北京市重點實驗室開放課題(KF20161123203);北京市重點實驗室開放課題(KF20161123201)項目資助
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2487218