關(guān)于復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的語義自動(dòng)標(biāo)注方法討論

莊晨瑞　呂書恒　 紀(jì)士宇　 智彥彥

摘要：在目前對(duì)于復(fù)雜產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，常常伴隨著手工語義和準(zhǔn)確率方面出現(xiàn)的問題，前者主要是耗時(shí)較長(zhǎng)，而后者則是效率極低，這兩者也影響了對(duì)于設(shè)計(jì)知識(shí)語音信息的完整表達(dá)，因此相對(duì)于人工的語義標(biāo)注，目前較為流行的自動(dòng)化和智能的應(yīng)用也就顯得更為有效，尤其是就復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域來說，其構(gòu)建流程和多維度的框架可以直接與自動(dòng)語義標(biāo)注流程進(jìn)行相結(jié)合，然而這也就需要在領(lǐng)域知識(shí)和構(gòu)建體系轉(zhuǎn)換中所需要的技術(shù)進(jìn)行深入探討，為此首先對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品的相關(guān)概念進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)自動(dòng)標(biāo)注等研究給予有效的策略。

關(guān)鍵詞：標(biāo)注方法;自動(dòng)化;領(lǐng)域產(chǎn)品

引言：

就從復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)的本身來說，一般都是復(fù)雜度較高的多學(xué)科產(chǎn)品設(shè)計(jì)交匯，通常不是個(gè)人或個(gè)體團(tuán)隊(duì)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，而是多個(gè)團(tuán)體進(jìn)行協(xié)同的設(shè)計(jì)，因此產(chǎn)品多為不同專業(yè)的信息和知識(shí)進(jìn)行的集合，自然也使得其語義較為復(fù)雜。而在設(shè)計(jì)人員方面，為了有效地進(jìn)行設(shè)計(jì)知識(shí)的檢索，關(guān)鍵詞已經(jīng)成為了落后的檢索方式，更多的是根據(jù)語義信息所進(jìn)行的語義檢索，這對(duì)于信息檢索的準(zhǔn)確性有極大的幫助，然而這也對(duì)計(jì)算機(jī)信息的要求有了較大的提高，不但需要語義被人所了解，也需要計(jì)算機(jī)電腦進(jìn)行了解，這點(diǎn)在國際的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用上已經(jīng)較為普遍，而在我國來說，有效地從手動(dòng)語義標(biāo)志轉(zhuǎn)化為自動(dòng)成為了探索的重點(diǎn)。

一、一般復(fù)雜產(chǎn)品的自動(dòng)標(biāo)注流程

要進(jìn)行復(fù)雜產(chǎn)品的語義自動(dòng)標(biāo)注，首先就要求對(duì)于負(fù)責(zé)產(chǎn)品的標(biāo)注流程進(jìn)行分析了解，就目前實(shí)際情況來說，一般認(rèn)為語義標(biāo)注主要分為五個(gè)部分，但概括可分為表示、處理、解離、提取、匹配五個(gè)流程，表示是對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品的多領(lǐng)域、多專業(yè)知識(shí)并且有所表達(dá)的重要基礎(chǔ)，通過對(duì)學(xué)科的維度領(lǐng)域的劃分提取，將其中重要的聯(lián)系進(jìn)行抽象化以構(gòu)建本體框架。處理方面則是智能化的進(jìn)行分詞、去停用詞，并且根據(jù)詞頻權(quán)重對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析[1]。之后解離已經(jīng)構(gòu)建好的本體，對(duì)其不同維度的知識(shí)框架進(jìn)行分析，將整個(gè)本體變?yōu)樵亟Y(jié)合，而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的語義信息提取，在相應(yīng)的有效計(jì)算下進(jìn)行匹配，并且根據(jù)文本的主關(guān)鍵詞和副關(guān)鍵詞方面做好把控，最終完成語義標(biāo)注。

二、復(fù)雜產(chǎn)品自動(dòng)語義標(biāo)注中到難點(diǎn)探究

（一）領(lǐng)域本體多專業(yè)多維度的知識(shí)表示

上文提到需要將復(fù)雜產(chǎn)品的語義信息令計(jì)算機(jī)和人共同進(jìn)行理解，傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)很難智能來進(jìn)行理解，而造成檢索效率的下降，這是本體方面進(jìn)行加強(qiáng)是實(shí)現(xiàn)智能的重要方法，這就要求將語義空間轉(zhuǎn)化為知識(shí)資源，一般認(rèn)為可以為文檔、圖片和一些其他資料及公式，并且通過不斷的構(gòu)建和關(guān)聯(lián)性的發(fā)現(xiàn)來進(jìn)行本體的完善[2]。此外，要對(duì)多維度進(jìn)行分析，將核心學(xué)科和交叉學(xué)科進(jìn)行劃分，在設(shè)計(jì)和知識(shí)類別方面了解和分析，知識(shí)類別也就是對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)的屬性進(jìn)行建模，進(jìn)而根據(jù)以上各點(diǎn)概念對(duì)于多維度本體進(jìn)行融合，最終達(dá)到設(shè)計(jì)目標(biāo)，也就是所要求的檢索目的。

（二）文本類知識(shí)的自動(dòng)標(biāo)注過程

在自動(dòng)標(biāo)注方面 首先是語義信息提取的定義公式要考慮到語義的重合度，進(jìn)而進(jìn)行文檔特征的提取，一般認(rèn)為該文的特征就是關(guān)鍵詞，在建立文檔中，關(guān)鍵詞集合后，根據(jù)節(jié)點(diǎn)位置通過算法進(jìn)行主觀檢測(cè)定位，然后以此為參考對(duì)于一般關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，而此外要根據(jù)權(quán)重計(jì)算，對(duì)于重要程度進(jìn)行評(píng)估，傳統(tǒng)的評(píng)估方式?jīng)]有考慮到語義關(guān)系，而造成評(píng)估的不正確，因此進(jìn)行權(quán)重計(jì)算的完善是有必要的，這也就需要在計(jì)算中引入語義增量。

三、具體復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)現(xiàn)狀的加強(qiáng)

就目前來說，復(fù)雜產(chǎn)品的本體構(gòu)建方法和語義信息的處理在我國已經(jīng)較為成熟，比如說企業(yè)建模法等，然而在進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用時(shí)發(fā)現(xiàn)沒有結(jié)合復(fù)雜產(chǎn)品本身所帶的領(lǐng)域知識(shí)特點(diǎn)，這對(duì)后續(xù)進(jìn)行檢索時(shí)有著較大的影響，因此要針對(duì)于該種情況，有效實(shí)現(xiàn)后續(xù)語義標(biāo)注，而這也可以在上文的語義標(biāo)注過程中進(jìn)行提取，此外以下四個(gè)方面也是重要的本體框架構(gòu)建的內(nèi)容：

（一）設(shè)計(jì)對(duì)象方面的重點(diǎn)分析

比如對(duì)于軍用車輛來說，首先要對(duì)于其各類系統(tǒng)進(jìn)行分析，一般認(rèn)為有行走、武器、防護(hù)系統(tǒng)等，而對(duì)應(yīng)的每個(gè)系統(tǒng)都有其相應(yīng)的結(jié)構(gòu)和部件，而在結(jié)構(gòu)和部件方面也有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)計(jì)要求，因此詳細(xì)的進(jìn)行分析并對(duì)于材料的來源進(jìn)行把控是有必要的。

（二）設(shè)計(jì)組織方面的有效分析

主要記錄好設(shè)計(jì)部門和各人員所扮演的角色和職責(zé)，也就是對(duì)于設(shè)計(jì)進(jìn)行貢獻(xiàn)的設(shè)計(jì)者和對(duì)該設(shè)計(jì)有需求的需求者方面，這也是之后進(jìn)行檢索的重要內(nèi)容之一，因此有效的記錄分析是必須[3]。

（三）設(shè)計(jì)過程中的重點(diǎn)分析

設(shè)計(jì)過程首先要進(jìn)行方案和設(shè)計(jì)圖等預(yù)先的設(shè)計(jì)，并且對(duì)于其中的參數(shù)計(jì)算和選定以及樣品和材料的選用方面要進(jìn)行嚴(yán)格的把控，此外要對(duì)車輛的實(shí)驗(yàn)和改進(jìn)方面也要進(jìn)行記錄，而對(duì)于該設(shè)計(jì)過程中的設(shè)計(jì)人員活動(dòng)和任務(wù)的也要進(jìn)行概念方面上的把控。

四、結(jié)束語

復(fù)雜產(chǎn)品的自動(dòng)語義標(biāo)注是相對(duì)于人工手動(dòng)標(biāo)注更為準(zhǔn)確和節(jié)省時(shí)間的方式，并且還可以提高用戶進(jìn)行檢索的效率，因此對(duì)自動(dòng)標(biāo)注方法的流程信息分析后，將其中的難點(diǎn)和需要改進(jìn)的四大維度方面流程所謂的分文所探討的重點(diǎn)，也希望通過本文的整體框架的更精確構(gòu)建理論，可以有效的提高匹配的精確度，并且希望該種研究在進(jìn)行過程中能在多個(gè)領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，尤其作為電子信息技術(shù)高應(yīng)用的現(xiàn)當(dāng)代，進(jìn)行有效的檢索算法改進(jìn)，將會(huì)較大程度上提高檢索效率，這對(duì)信息的處理和收集也有了較大的提高，就大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)方面來說有著較為重要的原因。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉航，杜江，白瑀.基于多維度本體的制造業(yè)領(lǐng)域知識(shí)語義建模研究[J].制造技術(shù)與機(jī)床，2019（09）：140-146.

[2]喬虎，何俊，師治全，向穎.融合制造語義的三維工序模型序列重用方法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2019，31（08）：1425-1433.

[3]李文靖，胡書山，余日季.基于語義網(wǎng)的數(shù)字化家具模型本體設(shè)計(jì)與檢索[J].軟件導(dǎo)刊，2019，18（08）：136-139+143.

[4]傅柱，王曰芬，丁緒輝.面向知識(shí)重用的設(shè)計(jì)過程知識(shí)語義表示研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2019，3（06）：21-29.

作者簡(jiǎn)介

莊晨瑞，出生日期：1998 04 13，性別：男，籍貫：湖北，專業(yè)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)，學(xué)校（單位）：大連工業(yè)大學(xué)

呂書恒，出生日期：1998.04.12，性別：男，籍貫：吉林省四平市，專業(yè)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)，學(xué)校（單位）：大連工業(yè)大學(xué)

紀(jì)士宇，出生日期：1998.10.23，性別：男，籍貫：黑龍江省齊齊哈爾市，專業(yè)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)，學(xué)校（單位）：大連工業(yè)大學(xué)

智彥彥 ，出生日期：1996.10.01，性別：女，籍貫：河南省商水縣，專業(yè)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)，學(xué)校（單位）：大連工業(yè)大學(xué)