检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘源 张少逸 肖茹 刘磊 Liu Yuan;Zhang Shao-yi;Xiao Ru;Liu Lei(Shaanxi Polytechnic Institute,Shaanxi Xianyang 712000)
出 处:《内燃机与配件》2024年第12期150-152,共3页Internal Combustion Engine & Parts
基 金:陕西工业职业技术学院科研基金资助项目(2023YKYB-017)。
摘 要:航空领域在国防、科技和经济方面有着举足轻重的地位,而航空制造业是其中的关键环节。然而,飞机构造复杂、零部件种类繁多,相关数据量庞大,传统的依靠关键词的检索方式检索结果简单、相关度低,且无法直接获取知识间的隐含关系。本文提出了一种改进的航空制造领域知识本体构建方法,该方法能够1)从技术文档中提取图、表、词汇等构建航空领域知识本体的要素,建立其语义关系;2)提高本体知识构建效率;3)推理得到本体实例之间的间接关系,拓宽知识挖掘查全率和查准率。最后,本文通过实例验证了该方法的有效性。The aviation industry plays a pivotal role in national defense,science and technology,and the economy,with aviation manufacturing as a crucial segment.However,due to the complexity of aircraft construction,the diverse types of components,and the vast amount of related data,traditional keyword-based retrieval methods often yield simple and low-relevance results,unable to directly capture the implicit relationships between knowledge.This paper proposes an improved method for constructing knowledge ontologies in the aviation manufacturing domain.This method aims to:1)extract figures,tables,vocabulary,and other essential elements from technical documents to establish the semantic relationships of the aviation domain knowledge ontology;2)enhance the efficiency of ontology knowledge construction;3)infer indirect relationships between ontology instances,thereby broadening the recall and precision of knowledge mining.Finally,the effectiveness of this method is validated through case studies.
分 类 号:V23[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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