[发明专利]云制造模式下基于动态本体的知识融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种云制造模式下基于动态本体的知识融合方法，属于计算机应用技术领域知识资源管理与应用方法的研究内容。

背景技术

云制造就是借鉴云计算的思想和“制造即服务”的理念，将“制造资源”代以“计算资源”，使各类制造资源虚拟化和制造能力服务化，提供面向制造企业的主动（active）、敏捷（agile）、聚合（aggregative）、全方位（all-aspects）的制造资源和制造能力服务，实现制造资源广域互联和按需共享。云制造采取包括云计算在内的当代信息技术前沿理念，支持制造业在广泛的网络资源环境下，为产品提供高附加值、低成本和全球化制造的服务，成为制造业的发展趋势。云制造中的制造资源不仅包括制造全生命周期活动中的各类制造设备（如机床、加工中心、计算设备等），也包括制造过程中的模型、数据、软件等各类知识资源。知识是作为集团企业云制造的核心支持，在制造资源接入、管理和全生命周期应用中，能够提供智能支持。在集团内部，为企业的设计仿真、加工制造、试样测试等业务问题提供知识服务。

但是，知识资源的分布异构特征突出：一方面，知识资源分布散落在不同的企业与部门，隐含在以往产品的模型、文档、规范标准以及相关领域专家的头脑和经验之中；另一方面，传统的知识库通过固化知识资源，再根据需求寻找匹配的知识，其相对固定的表达存储方式，虽能一定程度上完成满足知识需求，但众多知识库是针对具体应用独立设计，其扩展性和针对性和整合受到限制。因此，必须在先进的云制造模式基础上，对这些分布异构知识资源进行动态的组织管理，实现知识资源的融合应用。

发明内容

本专利针对分布异构知识资源，利用动态本体对散布的知识进行获取与组织，实现知识融合。本方法对不同的知识资源，如文本资源和KBE工具资源，利用本体进行语义描述，实现异构资源的封装，形成知识单元，作为融合知识的基础资源。

基于多领域本体对知识资源的组织，通过对具体的知识需求进行分析，利用Jena从多领域本体中发现与需求相关的本体片段，并进行片段重组，按需形成动态本体。利用针对具体知识需求形成的动态本体，作为知识融合的基础框架。利用Solr实现分布式知识资源的索引，基于动态本体术语概念对这些分布资源中的知识单元，特别是隐含在文本中的知识片段进行分析与获取，并利用动态本体的概念框架结构对知识单元进行整合，形成融合知识资源。

本方法针对具体知识需求从分布异构知识资源中发现并形成融合的知识资源，能够提升知识需求和知识服务之间的匹配程度。融合知识生成流程如图1所示。

附图说明

图1融合知识生成流程

图2动态本体构建流程

图3知识需求分词算法

图4本体片段发现流程

图5本体片段重组流程

图6知识单元获取与融合

具体实施方式

一、动态本体构建

多领域本体虽构建了广泛的知识网络，但知识需求往往集中在多本体中特定的知识网络节点或片段。动态本体是针对知识需求，从多领域本体中发现与需求相关的本体片段并重组这些片段形成的本体。

其具体实施步骤如图2所示，具体描述如下：

步骤1：知识需求分析

利用本体生成的术语词典，提取知识需求中的领域术语；其次利用常用语词典提取设计问题中的一般词，然后消除重复词元和被包含的词元，得到较符合设计人员需求意图的关键词元。由于领域本体中的术语都是领域常用概念，因此领域术语关键词通常是知识需求的核心词和主题词，通过识别领域术语关键词可以实现对知识需求的捕捉。

通过构建领域术语词典和通用词典实现基于词典的中文分词。领域术语词典就是领域本体库中的概念库，即领域术语词典中的术语就是领域本体模型中已规范好的术语；将自然语言中常用的词语构建成常用语词典；同时为了屏蔽明显无意义的词元（如“的”和“了”等）构建了屏蔽词典。基于这些词典，优先匹配最长词元构成双向匹配最大词长切分法。先利用领域术语词典从知识需求中提出领域术语，再对剩下的检索语句根据常用语词典提取一般词。如图3所示，首先，检索式分别经过正向匹配和逆向匹配两种分词方法；其次，对得到两种分词结果中的重复词元进行消重，得到一组没有重复词元的分词结果；第三，由于分词结果中可能出现一个词元是另一个词元的子字段，则消除该子字段，保留具有最大词长的词元。

通过分析，获得以关键词表达的知识需求。

步骤2：本体片段发现

在本体片段发现方面，包含多领域本体中顶层本体和各分领域本体的扩展，流程图4所示。