技术领域

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R人工智能□装备制造□现代农业R软件和信息服务□科技服务□其他（ ）

所属学院

管理科学与工程学院

负责人

何琼

联系电话

13810108750

联系人

何琼

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项目简介

标准丰富的技术内容对于企业的科研生产工作起着重要的作用，然而信息化水平发展程度不高，一直是标准管理急需解决的问题。通常情况下，企业通过标准化专家来获取标准的相关信息，但随着各种层级的标准发展迅速，且信息渠道多种多样，标准化专家对于标准的把握难免出现一定的错误率。标准的信息化管理目前还处在起步阶段，所以标准文本内的技术内容和技术要求都隐含于非结构化的文档中，没有得到深度的挖掘和更好的运用。

本项目以航空发动机质量要求的国家标准为主要研究对象，通过对质量要求标准进行知识图谱的构建能够为企业的标准管理数字化转型提供基础。运用领域本体构建、深度学习、知识图谱等多种理论和技术，建立了质量要求标准的知识图谱，并与知识检索系统相结合，为标准使用提供了便利。本文所做的工作归纳总结为如下：

第一，通过自顶而下的方式完成了质量要求标准知识图谱的构建任务。在构建过程中，通过对标准特征以及标准管理中存在的问题进行了分析，将标准的封面、目次、前言和引用形成的结构化信息进行整合，建立了标准领域本体。通过知识图谱构建技术将标准正文中的实体、关系、属性等信息进行语义表示和标注，使得标准更加容易阅读和理解。利用规则匹配方法将标准正文中的语义信息进行抽取，便于识别出标准的应用范围、针对对象、实施时间等基本信息。

第二，通过图数据库Neo4j平台对质量要求标准进行可视化展示，可以将不同标准之间的知识进行链接，形成跨标准的质量要求标准知识图谱。同时，将标准正文内容按照执行等级划分为强制性要求、推荐性要求、允许性要求、可能性要求和普遍性要求5层，并利用Cypher语言进行知识查询快速获取标准的相关知识，为质量要求标准管理的数字化转型打下了基础，提高了标准编写人员的工作效率以及标准化工作的管理维护和应用水平。

本项目在此工作基础上设计开发了质量要求知识图谱系统，实现质量要求图谱生成、质量要求提取、质量要求审核批准、质量要求共享发布等功能，为完善项目保证提供支撑。该系统现已应用于相关企业当中。

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