基于知识库的CAPP系统应用

为实现CAPP系统的高效率、高集成以及高实用性,从某公司工艺设计中诸多闸题的分析入手,应用面向对象的知识表示方法和数据库技术,建立工艺知识库并对其进行有效管理。提出在全公司范围内建立以工艺知识库／产品工艺数据库为核心、以交互设计为基础、集成工艺知识管理工具等应用支持工具的实用化CAPP系统的思想。基于知识库的CAPP系统应用在生产中应用后,提高了某公司工艺设计的效率,缩短了工艺准备周期,促进了工艺设计和工艺管理的标准化工作,总结和继承工艺设计知识,提高工艺设计水平和设计质量,并且为该公司的PDM／ERP系统提供基础的工艺数据。     

论计算机术语学的影响与应用

计算机术语学是术语学与计算机科学的结合或者说是计算机技术与信息网络技术在术语学中的应用,其最重要的应用成果就是术语数据库。计算机与术语学是什么关系？计算机科学对术语学又有什么影响？本文先描述两者的辨证关系,然后着重探讨计算机科学在方法论、在术语实践活动和在术语工作方面对术语学的影响,最后简要描述计算机术语学的应用成果。     

基于WordNet的无导词义消歧方法

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源（包括：词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等）描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93％的消歧结果.     

基于本体的FMEA知识库的构建方法研究

为合理有效地利用失效模式与后果分析(potential failure mode and effects analysis,FMEA)知识,针对在解决制造过程中进行质量问题的分析和处理时,由于受现场人员知识和经验水平的制约而使分析结果具有极大的不确定性问题,提出了基于本体论构建的FMEA知识库,对FMEA过程形成的知识进行有效提取和集成.研究了FMEA知识的获取和分类,建立了一个基于本体的FMEA知识表示模型,并给出了一个基于本体的FMEA知识库框架结构,讨论了基于本体的FMEA知识检索和知识库的维护.通过FMEA知识库的建立,为质量问题的处理和分析提供了一个有效的决策支持途径.     

中文知识库问答中的路径选择

路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分类的方法和基于集束搜索的方法。在包含简单问题和复杂问题的CCKS 2019-CKBQA评测数据集上,该方法能达到较优异的性能,测试集上单模型系统平均F₁值达到0.694,系统融合后达到0.731。     

基于问句感知图卷积的教育知识库问答方法

近年来,随着教育信息化的不断深入,海量教育资源和教学数据不断累积,一些教育知识库被提出,这为数据驱动的智慧教育提供了良好的发展条件.基于教育知识库的问答方法能够为学习者提供即时的答疑辅导,进而有效提升学习者的学习兴趣和效率.然而,目前特定于教育领域的知识库问答研究较少,且开放领域的知识库问答方法大多独立地建模问句和候选答案实体,因而建模效果有限.基于此,提出一种基于问句感知图卷积网络的教育知识库问答方法.首先,针对特定问句,提取其中的问句描述信息和查询实体集,并分别通过Transformer和预训练的知识库嵌入进行处理得到两者的表示;其次,根据查询实体集从知识库中抽取候选答案集的子图,并通过双注意力的图卷积神经网络更新节点信息,其中注意力的得分分别利用问句描述信息和查询实体集的表示,进而实现问句感知;最后,融合问句描述信息、查询实体集和候选实体表示来计算得分,并预测答案.在真实数据集MOOC Q&A上进行实验,采用预测准确率和平均倒数排名的指标进行评估,实验结果表明提出的方法优于基准模型.     

基于BiLSTM的智能语音餐厅推荐方法

为了方便人们在就餐前选择餐厅,提高就餐效率,文中提出一种基于双向长短时记忆网络的智能语音餐厅推荐方法。首先利用长短时记忆网络进行意图识别,再利用BiLSTM实现餐厅推荐系统中的实体提取,便于系统根据用户所提供的实体信息结合用户意图做出相应反馈。根据意图识别在餐厅推荐系统中的实际应用情况,准备充分的意图识别数据,确定意图识别方案。同时,文中采用基于Rasa_Core的对话管理机制制定对话场景来训练对话管理模型,在用户意图的指引下利用训练好的模型可以选择最优的反馈动作,达到机器与人的有效沟通。     

军事装备采购知识库建设思考

随着装备建设和信息技术的发展,构建军事装备采购知识库是必要的和可能的。其主要功能和作用是,对装备采购信息资源集中进行采集、存储、沉淀和加工管理,特别是对实时信息和隐性知识进行处理和转化,为装备领域人员提供一个全天候的学习交流共享平台。装备采购知识库的设计,应遵循服务个性化、数据规范化、平台可视化和知识共享性、系统扩展性的原则。装备采购知识库由固有知识库、网络实时信息资源库和人工即时信息资源库三大板块组成,分别管理已有知识信息资源、实时从网络获取的资源和人工随时添加的隐性知识。     

基于不确定性推理的木马检测技术

针对木马检测技术的研究现状和难题,提出了基于模糊不确定性推理的木马检测技术。通过对木马行为特征的抽象描述,获取模糊攻击知识,建立一个模糊攻击知识库,并通过模糊推理来响应系统攻击,从而分析判断被检测的程序是否是木马程序,并作出相应处理。实验表明,与传统的木马检测技术相比,该检测技术准确率高,检测范围广,占用系统资源少。     

OBDA在极限与配合知识库中的应用

针对传统极限与配合本体知识库构建中工作量过大和数据与本体不一致的问题,将基于本体的数据访问(OBDA)引入极限与配合知识库中,使用Web本体语言OWL 2 QL构建极限与配合本体TBox,构建本体与数据库的映射集将数据库中数据映射为极限与配合本体的个体集,使用本体的实时查询访问数据库中数据,在减少本体构建工作量的同时,确保了数据与本体一致且易于共享和重用。工程实例验证了在极限与配合知识库中应用OBDA的可行性和有效性。