發(fā)布時間：2018-11-06 17:36

【摘要】：隨著科學技術的發(fā)展,企業(yè)對知識越來越重視,而獲取知識時搜索引擎無疑是較好的選擇；而對于企業(yè)所需的專業(yè)知識,垂直搜索引擎無疑是較好的選擇,但垂直搜索引擎也具有其弊端,例如垂直搜索引擎的起步較晚,使得絕大多數(shù)領域并沒有垂直搜索引擎,無法滿足大多數(shù)領域用戶的需求同時垂直搜索引擎的開發(fā)成本也比較高,所以如何在通用搜索引擎上較為準確地搜索到所需要的專業(yè)知識就顯得尤為重要。 在互聯(lián)網(wǎng)上的知識大多是以非結構化的形式存在的,而通用搜索引擎對非結構化信息的處理能力較低,同時對專業(yè)知識的挖掘深度不夠,難以準確的搜索到所需要的專業(yè)知識。模具經(jīng)驗性知識對企業(yè)的發(fā)展至關重要,能夠幫助企業(yè)提高快速解決問題的能力,管理水平,創(chuàng)新能力等；所以本文以模具經(jīng)驗性知識為研究對象,進行了相關研究,以期能夠?qū)δ＞咂髽I(yè)獲取這類知識起到一點幫助。 針對以上問題,本文提出了一套對搜索條件的預處理方案,使得用戶的搜索條件經(jīng)過預處理后,轉換成新的規(guī)范的搜索條件,在通用搜索引擎上能夠更快更準確的搜索到所需要的專業(yè)知識。 本文的主要工作內(nèi)容有： 1、對通用搜索引擎的工作原理進行了研究,掌握其搜索的一般規(guī)律,使得后期建立的語義框架具備理論基礎,能夠更好更準確的為用戶服務；對通用搜索引擎所存在的問題進行了學習研究。 2、對模具經(jīng)驗性知識的特征進行了深入調(diào)研,分析了模具經(jīng)驗性知識所具有的基本特征,并結合實驗室?guī)熜謳熃阋郧暗难芯砍晒?確定了模具經(jīng)驗性知識的基本特征。 3、根據(jù)通用搜索引擎的工作原理及模具經(jīng)驗性知識的基本特征,提出了合適的模具經(jīng)驗性知識搜索條件語義框架,并通過實驗驗證了用戶的搜索條件經(jīng)過語義框架轉換后得出的新的搜索條件,能夠更準確的搜索到用戶所需要的知識。 4、學習分析了前人所研究的分詞算法,結合模具經(jīng)驗性知識的基本特征和所建立的語義框架,提出了一種改進型的分詞算法,實現(xiàn)了對搜索條件的分詞提取 5、針對前文所研究的內(nèi)容,設計開發(fā)了一個搜索條件的預處理系統(tǒng),實現(xiàn)了對搜索條件的語義框架匹配,中文自動分詞及詞典的智能學習等功能。
[Abstract]:With the development of science and technology, enterprises pay more and more attention to knowledge, and search engine is undoubtedly a better choice when acquiring knowledge. But the vertical search engine has its disadvantages, such as the late start of the vertical search engine, which makes most fields do not have a vertical search engine. At the same time, the development cost of vertical search engine is also high, so it is very important to search the required professional knowledge accurately in general search engine. Most of the knowledge on the Internet exists in the form of unstructured, but the ability of general search engine to deal with unstructured information is low, at the same time, the depth of professional knowledge mining is not enough, it is difficult to accurately search the required professional knowledge. The experiential knowledge of mould is very important to the development of the enterprise, which can help the enterprise to improve the ability to solve the problem quickly, the management level, the innovation ability and so on. Therefore, this paper takes the empirical knowledge of mould as the research object, carries on the related research, in order to be able to obtain this kind of knowledge to the mold enterprise to play a little help. In view of the above problems, this paper puts forward a set of preprocessing scheme of search condition, which makes the user's search condition be converted into a new standard search condition after preprocessing. Search for the required expertise faster and more accurately on a generic search engine. The main contents of this paper are as follows: 1. The working principle of general search engine is studied and the general rules of search are grasped so that the semantic framework established in the later period has theoretical foundation and can serve users better and more accurately; The problems of general search engine are studied. 2. The characteristics of mould experience knowledge are investigated deeply, the basic characteristics of mould experience knowledge are analyzed, and the basic characteristics of mould experience knowledge are determined in combination with the previous research results of lab brother and elder sister. 3. According to the working principle of the general search engine and the basic characteristics of the experiential knowledge of the mould, a suitable semantic framework for the search condition of the experiential knowledge of the mould is put forward. The new search conditions are verified by experiments, which can more accurately search the knowledge that users need. 4. Learning and analyzing the word segmentation algorithms studied by predecessors, combining with the basic characteristics of the knowledge of mould experience and the semantic framework established, an improved word segmentation algorithm is proposed, which realizes the segmentation of search conditions. A preprocessing system of search conditions is designed and developed to match the semantic framework of search conditions, Chinese automatic word segmentation and the intelligent learning of dictionaries.
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2315006