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针对船舶试航问题解决过程中存在的专家依赖性强,现有专家推荐方法准确度较低,专家查找困难等问题,从技术问题解决过程的技术活动视角,提出一种基于技术知识超网络模型的专家推荐方法,通过计算技术问题解决过程中知识属性之间的关联度,构建由专家子网、对象子网、知识子网组成的技术知识超网络模型,运用超网络中贝叶斯(Bayesian)推理方法计算技术专家与试航问题间的相关度,并推送相关技术专家。以国内某大型船厂的技术知识和试航问题为实验素材,通过实验比较,表明该方法能更有效地进行船舶试航问题的专家查找,并提高专家推荐的精确度,从而验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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为解决船舶舾装设计经验知识图谱构建中标注语料较少、知识抽取工作量巨大的问题,提出一种知识图谱自动构建方法.采用自顶向下的构建逻辑,结合领域特点和专家知识,制定船舶舾装设计概念实体和实体间关系的数据模式.以自然语言处理预训练模型为基础,研究船舶舾装设计知识的实体识别、关系抽取模型设计和训练方法,提出了实体边界嵌入、实体遮罩、两阶段训练结合的改进措施.在设计质量案例集上的实验表明,和基准相比,实体识别的精确率提升了9.95％,关系抽取的精确率提升了14.4％,证明了文中自动抽取船舶舾装设计知识方法的可行性和有效性.以此为基础提出船舶舾装设计经验知识图谱的构建流程,可灵活地构建服务于语义关系计算等下游知识重用活动的知识图谱. 相似文献
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针对现有知识推荐方法因稀疏矩阵和冷启动导致推荐性能不佳的问题,提出一种基于情境感知生成对抗网络模型的知识推荐方法(CGKR).提出任务相似度概念,同时考虑内容相似度和任务相似度构建知识相关性网络,基于知识相关性网络构建语义激活扩散模型,扩展用户历史评分,以全面探知用户兴趣;基于用户个人背景信息和历史行为信息构造用户情境... 相似文献
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