專利作為最能體現(xiàn)人類發(fā)明創(chuàng)造能力的知識(shí)載體,對(duì)制造企業(yè)的發(fā)展也起著至關(guān)重要的推動(dòng)作用,一方面企業(yè)可以通過申請(qǐng)專利來保護(hù)自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán),另一方面企業(yè)通過對(duì)專利中所含知識(shí)的合理利用也能促進(jìn)其自身的創(chuàng)新進(jìn)程。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,以及我國制造企業(yè)對(duì)其所擁有的知識(shí)進(jìn)行智能化管理需求的增長(zhǎng),將二者結(jié)合起來對(duì)知識(shí)進(jìn)行有效的管理和挖掘分析有著廣闊的應(yīng)用前景,目前,制造企業(yè)知識(shí)管理還沒有將諸如自然語言處理等前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到知識(shí)的挖掘分析場(chǎng)景中,導(dǎo)致了知識(shí)的利用效率不高的問題。針對(duì)上述現(xiàn)狀,本文嘗試將知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到制造企業(yè)所擁有的典型知識(shí)——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(xì)化為更小的結(jié)構(gòu)化知識(shí)粒度以便于精細(xì)化的知識(shí)管理與應(yīng)用,進(jìn)行專利知識(shí)圖譜構(gòu)建研究。以機(jī)械制造企業(yè)所擁有的與發(fā)動(dòng)機(jī)相關(guān)的專利文本作為數(shù)據(jù)來源,對(duì)專利知識(shí)圖譜的本體層進(jìn)行較為完善的定義;研究基于Bert的深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)專利文本中的實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行自動(dòng)化抽取,利用客觀標(biāo)注的專利數(shù)據(jù)集驗(yàn)證算法,證明專利知識(shí)抽取的準(zhǔn)確度。最后,利用抽取出來的知識(shí)構(gòu)建專利知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)專利的結(jié)構(gòu)化建模。為了對(duì)構(gòu)...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1制造企業(yè)擁有的知識(shí)資源制造企業(yè)知識(shí)如專利，技術(shù)規(guī)范，設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)等多以文本的形式存在，行業(yè)特點(diǎn)

??國際國內(nèi)的法規(guī)，設(shè)計(jì)方法和技巧，工藝性的評(píng)估，設(shè)計(jì)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(guān)知識(shí)是至關(guān)重要的。研究表明，在機(jī)電產(chǎn)品制造和研發(fā)過程中，約80%的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作能夠通過重新利用以往的設(shè)計(jì)知識(shí)滿足當(dāng)前設(shè)計(jì)任務(wù)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)需求[1]，且有數(shù)據(jù)表明，在一次完....

圖1-2中文知識(shí)圖譜CN-Pedia中與哈工大有關(guān)的實(shí)體及關(guān)系

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-2-研究對(duì)象，開展以企業(yè)收集的專利為知識(shí)數(shù)據(jù)來源的知識(shí)圖譜構(gòu)建及智能應(yīng)用技術(shù)研究以實(shí)現(xiàn)專利知識(shí)的有效利用，對(duì)于提高設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)效率，提高專利知識(shí)的利用率具有重要的意義。通過本研究可以挖掘出知識(shí)之間潛在的關(guān)聯(lián)，并且針對(duì)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(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-5-體在不同關(guān)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(shí)圖譜中的復(fù)雜關(guān)系；TransR模型[30]在TransH模型的基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步的改進(jìn)，其假設(shè)每種關(guān)系對(duì)應(yīng)的是一個(gè)空間而不是平面，處....

圖2-2Bert結(jié)構(gòu)示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-11-2.2實(shí)體抽取和知識(shí)圖譜建模方法2.2.1Bert模型簡(jiǎn)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(hào)：3943939