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      TISC | 利用領域知識圖譜促進企業專利知識高效重用

      作者:行之集團-Richtofen   來源:行之知識產權集團   時間:2022-07-07   點擊次數:1677

       


        本文關鍵詞:專利,知識圖譜,TISC

        一、構建領域知識圖譜的目的和意義

        在傳統制造企業中,企業所擁有的知識包括各類標準、設計規范、相關專利、國際國內的法規,設計方法和技巧,工藝性的評估,設計案例,圖紙說明等,妥善、合理、高效地利用好企業所擁有的相關知識是至關重要的。研究表明,在機電產品制造和研發過程中,約80%的產品設計工作能夠通過重新利用以往的設計知識滿足當前設計任務的創新設計需求,且有數據表明,在一次完整的設計流程中,設計人員平均花費70%的時間來整理、查找已有的設計數據和知識,而完全投入地用于設計產品上的時間約占30%。由此可見,知識的合理利用在整個產品開發過程中起著重要的作用。
        制造企業知識如專利,技術規范,設計經驗等多以文本的形式存在,行業特點決定了這些文本語言高度精煉,概括程度較高,每篇文檔的描述重點也相對專一。在生產實踐中,對這些重要的開發工程知識的管理過于碎片化,一般都是存儲在數據庫中,對知識之間的聯系缺乏深入挖掘。對設計人員來講,知識獲取方式較為單一,因為在企業中,大多數情況下,文本檢索采用字符串匹配的方法來返回檢索結果,導致檢索結果的質量參差不齊,需要設計人員自己再去遴選,這在一定程度上降低了其設計效率。

        知識圖譜由一些相互連接的實體和實體之間的關系構成,這些連接關系組成一個結構化形式的語義網絡,是一種含有語義信息的特定數據結構,用來描述事物與事物之間的關系,將各個事物關聯起來。知識圖譜可以將實體間豐富的語義用特定的形式呈現出來,充分地挖掘出實體間的關聯。

      知識圖譜構建

        二、知識圖譜的構建流程

        知識圖譜的構建流程包含了以下五個步驟:
        01
        定義具體的問題
        這是首屈一指的環節,因為知識圖譜是一個用來解決問題的工具,重要的是根據問題利用知識圖譜得到該問題的答案。根據需要解決的問題來判斷需要構建的是通用知識圖譜還是領域知識圖譜,確定是針對細分領域的知識圖譜研究,還是覆蓋面廣的知識圖譜。如本文需要解決的是成果專利推薦問題,需要構建的是專利領域的知識圖譜,知識圖譜富含豐富的語義關系可以幫忙提高推薦的精度??傊?,需要先把待解決的問題給確定,才能分析構建哪個領域的知識圖譜,這樣構建的知識圖譜才有意義。
        02
        數據的收集與處理
        定義好了具體的問題,就明確了需要構建知識圖譜的領域。明確了領域之后就需要考慮數據來源的問題,因為構建知識圖譜需要大量的數據,大量的數據才能構建出能準確表達語義關系的知識圖譜。同時還需要考慮的是數據的處理問題,無論是結構化數據還是非結構化數據,都需要經過處理,數據的預處理階段需要對數據進行篩選。數據的收集與處理是必不可少且十分重要的一個步驟,會影響后續的知識圖譜的表達。
        03
        知識圖譜的設計
        這一環節需要確定知識圖譜的實體、關系以及屬性。如專業領域知識圖譜一般包含了以下實體:專利、用戶、單位、行業領域、技術領域、行業大領域、新技術領域、產業鏈等。這些實體都需要人為去定義,落實到具體的實體,代表著具體的事物。關系的設計,是根據所確定的實體來設計的,通常選取的關系是指各個實體之間的關系,如所屬機構關系、應用行業關系。屬性的確定也是根據具體的實體而言,不同的實體具有不同的屬性。確定實體、關系以及屬性需要遵循實際的業務邏輯關系,還需要考慮避免冗余的現象出現,輕量化知識圖譜,這樣才能提高知識圖譜的使用效率。
        04
        數據存入知識圖譜
        知識圖譜設計工作完成后,便是從數據抽取出所需要的知識,將知識給存入到知識圖譜中,常用的存儲知識圖譜的方式有兩種,一種是以RDF的形式存儲,另一種是存儲在圖數據庫。圖數據庫存儲是近些年愈發熱門的知識圖譜存儲方式,圖數據庫中使用最為廣泛的是Neo4J圖數據庫。Neo4J圖數據庫使用的Cypher語句來操作數據庫,Cypher語句是專門為了操作Neo4J數據庫的一門語言。其開發借鑒了SQL語句的語法規則,使得Cypher語句具有SQL語句的簡易操作和靈活。
        05
        上層應用開發
        構建好了知識圖譜,有很多業務可以用到知識圖譜來提高效率,比如可以用于智能問答、語義搜索、社交網絡以及垂直行業應用。知識圖譜在很多企業都有應用,如Facebook的核心技術就是利用知識圖譜將各個用戶相關聯起來;Google的搜索引擎功能也是借助構建好的知識圖譜,為用戶提供智能化的搜索服務;百度的“小度”語音助手也是依據知識圖譜來提供智能問答功能。
        領域知識圖譜可以挖掘出某專業領域知識之間潛在的關聯,并且針對不同的檢索語句將經過深入挖掘的、多樣化的、有關聯的,相關程度較高的知識返回給設計人員,實現企業專利知識的高效重用。

       

      標簽: 專利

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