基于语义感知的工业制造领域知识抽取方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第12期北京时间：

作者：黄子麒, 胡建鹏

单位：上海工程技术大学 电子电气工程学院，上海 201620

摘要：工业制造领域通用知识抽取方法研究对于实现工业知识库自动化构建意义重大。针对工业本体定义需要大量人工成本和专家经验作指导的问题，基于义原分析设计了一种半自动本体构建方法，最后以汽车生产制造故障维修数据为例，完成了本体、本体类、层级和关系定义。为解决工业领域关系抽取存在的关系嵌套和级联模型误差传播问题，设计了一种基于语义感知的关系抽取模型：在该模型的潜在关系挖掘、主语抽取、宾语抽取三个环节中，基于阅读理解方法拼接不同的引导问句，得到适用于不同环节的句子编码；为利用主语先验知识，在宾语抽取模块融入注意力机制，提高了该模块编码的表达能力；三环节联合优化训练提升抽取效果。在汽车生产制造故障维修数据集、汽车工业故障模式抽取评测数据集、装备制造数据集中进行实验，提出的模型比其他关系抽取基线模型取得了更好的效果。

关键词：本体构建,义原分析,关系抽取,注意力机制,工业制造领域