基于知识图谱的汽车运维专家系统集成建模
2021-09-09分类号:U472
【部门】上海交通大学中国质量发展研究院工业工程与管理系 上海交通大学弗劳恩霍夫智能制造项目中心机械与动力工程学院
【摘要】运用网络信息资源构建知识库以提供知识答疑服务,有助于汽车企业或第三方平台获取竞争优势。本研究通过汽车运维专家系统集成建模,提出了基于知识图谱的系统构建方案。在命名实体识别方法上,通过集成隐马尔可夫模型、条件随机场(Conditional Random Field, CRF)、双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)、BiLSTM CRF和Lattice LSTM,提出了BM LSTM(Boyer-Moore Long Short-Term Memory)算法,提高了实体识别精度。在文本质量评估算法上,设计了二级文本质量评估体系,基于词林工具包Synonyms以及Levenshtein Distance算法评估了问题匹配质量,基于TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)相似度算法并围绕完整性、准确性、可靠性、论述强度评估了答案文本质量。最后对所提模型和算法进行了实验,证明了其有效性。
【关键词】专家系统 知识图谱 集成建模 命名实体识别 文本质量评估
【基金】国家自然科学基金(51875359);; 上海市“科技创新行动计划”自然科学基金(20ZR1428600);; 上海商用飞机系统工程科创中心联合研究基金(FASE-2021-M7);; 教育部-中国移动科研基金资助项目(CMHQ-JS-201900003);; 中国质量发展研究院开放课题(019CIQ008)
【所属期刊栏目】工业工程与管理
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