本文關(guān)鍵詞：專利，知識(shí)圖譜，TISC
一、構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜的目的和意義
在傳統(tǒng)制造企業(yè)中，企業(yè)所擁有的知識(shí)包括各類標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)規(guī)范、相關(guān)專利、國(guó)際國(guó)內(nèi)的法規(guī)，設(shè)計(jì)方法和技巧，工藝性的評(píng)估，設(shè)計(jì)案例，圖紙說(shuō)明等，妥善、合理、高效地利用好企業(yè)所擁有的相關(guān)知識(shí)是至關(guān)重要的。研究表明，在機(jī)電產(chǎn)品制造和研發(fā)過(guò)程中，約80%的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作能夠通過(guò)重新利用以往的設(shè)計(jì)知識(shí)滿足當(dāng)前設(shè)計(jì)任務(wù)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)需求，且有數(shù)據(jù)表明，在一次完整的設(shè)計(jì)流程中，設(shè)計(jì)人員平均花費(fèi)70%的時(shí)間來(lái)整理、查找已有的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和知識(shí)，而完全投入地用于設(shè)計(jì)產(chǎn)品上的時(shí)間約占30%。由此可見(jiàn)，知識(shí)的合理利用在整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中起著重要的作用。
制造企業(yè)知識(shí)如專利，技術(shù)規(guī)范，設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)等多以文本的形式存在，行業(yè)特點(diǎn)決定了這些文本語(yǔ)言高度精煉，概括程度較高，每篇文檔的描述重點(diǎn)也相對(duì)專一。在生產(chǎn)實(shí)踐中，對(duì)這些重要的開(kāi)發(fā)工程知識(shí)的管理過(guò)于碎片化，一般都是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)知識(shí)之間的聯(lián)系缺乏深入挖掘。對(duì)設(shè)計(jì)人員來(lái)講，知識(shí)獲取方式較為單一，因?yàn)樵谄髽I(yè)中，大多數(shù)情況下，文本檢索采用字符串匹配的方法來(lái)返回檢索結(jié)果，導(dǎo)致檢索結(jié)果的質(zhì)量參差不齊，需要設(shè)計(jì)人員自己再去遴選，這在一定程度上降低了其設(shè)計(jì)效率。
知識(shí)圖譜由一些相互連接的實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系構(gòu)成，這些連接關(guān)系組成一個(gè)結(jié)構(gòu)化形式的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是一種含有語(yǔ)義信息的特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用來(lái)描述事物與事物之間的關(guān)系，將各個(gè)事物關(guān)聯(lián)起來(lái)。知識(shí)圖譜可以將實(shí)體間豐富的語(yǔ)義用特定的形式呈現(xiàn)出來(lái)，充分地挖掘出實(shí)體間的關(guān)聯(lián)。
二、知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程
知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程包含了以下五個(gè)步驟：
01
定義具體的問(wèn)題
這是首屈一指的環(huán)節(jié)，因?yàn)橹R(shí)圖譜是一個(gè)用來(lái)解決問(wèn)題的工具，重要的是根據(jù)問(wèn)題利用知識(shí)圖譜得到該問(wèn)題的答案。根據(jù)需要解決的問(wèn)題來(lái)判斷需要構(gòu)建的是通用知識(shí)圖譜還是領(lǐng)域知識(shí)圖譜，確定是針對(duì)細(xì)分領(lǐng)域的知識(shí)圖譜研究，還是覆蓋面廣的知識(shí)圖譜。如本文需要解決的是成果專利推薦問(wèn)題，需要構(gòu)建的是專利領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，知識(shí)圖譜富含豐富的語(yǔ)義關(guān)系可以幫忙提高推薦的精度?？傊?，需要先把待解決的問(wèn)題給確定，才能分析構(gòu)建哪個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，這樣構(gòu)建的知識(shí)圖譜才有意義。
02
數(shù)據(jù)的收集與處理
定義好了具體的問(wèn)題，就明確了需要構(gòu)建知識(shí)圖譜的領(lǐng)域。明確了領(lǐng)域之后就需要考慮數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題，因?yàn)闃?gòu)建知識(shí)圖譜需要大量的數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)才能構(gòu)建出能準(zhǔn)確表達(dá)語(yǔ)義關(guān)系的知識(shí)圖譜。同時(shí)還需要考慮的是數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題，無(wú)論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都需要經(jīng)過(guò)處理，數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。數(shù)據(jù)的收集與處理是必不可少且十分重要的一個(gè)步驟，會(huì)影響后續(xù)的知識(shí)圖譜的表達(dá)。
03
知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)
這一環(huán)節(jié)需要確定知識(shí)圖譜的實(shí)體、關(guān)系以及屬性。如專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜一般包含了以下實(shí)體：專利、用戶、單位、行業(yè)領(lǐng)域、技術(shù)領(lǐng)域、行業(yè)大領(lǐng)域、新技術(shù)領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)鏈等。這些實(shí)體都需要人為去定義，落實(shí)到具體的實(shí)體，代表著具體的事物。關(guān)系的設(shè)計(jì)，是根據(jù)所確定的實(shí)體來(lái)設(shè)計(jì)的，通常選取的關(guān)系是指各個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，如所屬機(jī)構(gòu)關(guān)系、應(yīng)用行業(yè)關(guān)系。屬性的確定也是根據(jù)具體的實(shí)體而言，不同的實(shí)體具有不同的屬性。確定實(shí)體、關(guān)系以及屬性需要遵循實(shí)際的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系，還需要考慮避免冗余的現(xiàn)象出現(xiàn)，輕量化知識(shí)圖譜，這樣才能提高知識(shí)圖譜的使用效率。
04
數(shù)據(jù)存入知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)工作完成后，便是從數(shù)據(jù)抽取出所需要的知識(shí)，將知識(shí)給存入到知識(shí)圖譜中，常用的存儲(chǔ)知識(shí)圖譜的方式有兩種，一種是以RDF的形式存儲(chǔ)，另一種是存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)。圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)是近些年愈發(fā)熱門的知識(shí)圖譜存儲(chǔ)方式，圖數(shù)據(jù)庫(kù)中使用最為廣泛的是Neo4J圖數(shù)據(jù)庫(kù)。Neo4J圖數(shù)據(jù)庫(kù)使用的Cypher語(yǔ)句來(lái)操作數(shù)據(jù)庫(kù)，Cypher語(yǔ)句是專門為了操作Neo4J數(shù)據(jù)庫(kù)的一門語(yǔ)言。其開(kāi)發(fā)借鑒了SQL語(yǔ)句的語(yǔ)法規(guī)則，使得Cypher語(yǔ)句具有SQL語(yǔ)句的簡(jiǎn)易操作和靈活。
05
上層應(yīng)用開(kāi)發(fā)
構(gòu)建好了知識(shí)圖譜，有很多業(yè)務(wù)可以用到知識(shí)圖譜來(lái)提高效率，比如可以用于智能問(wèn)答、語(yǔ)義搜索、社交網(wǎng)絡(luò)以及垂直行業(yè)應(yīng)用。知識(shí)圖譜在很多企業(yè)都有應(yīng)用，如Facebook的核心技術(shù)就是利用知識(shí)圖譜將各個(gè)用戶相關(guān)聯(lián)起來(lái)；Google的搜索引擎功能也是借助構(gòu)建好的知識(shí)圖譜，為用戶提供智能化的搜索服務(wù)；百度的“小度”語(yǔ)音助手也是依據(jù)知識(shí)圖譜來(lái)提供智能問(wèn)答功能。
領(lǐng)域知識(shí)圖譜可以挖掘出某專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)之間潛在的關(guān)聯(lián)，并且針對(duì)不同的檢索語(yǔ)句將經(jīng)過(guò)深入挖掘的、多樣化的、有關(guān)聯(lián)的，相關(guān)程度較高的知識(shí)返回給設(shè)計(jì)人員，實(shí)現(xiàn)企業(yè)專利知識(shí)的高效重用。
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