基于本体及Web文本的数控机床知识获取

发布时间：2019-05-28 16:55

【摘要】：为了有效解决数控机床领域,由于知识没有结构化描述,导致知识获取效率低的问题以及实现知识重用和知识共享,通过对该领域Web文本中机床知识进行研究,分析文本结构特点,提出一种基于本体的数控机床知识抽取方法。对爬虫程序获取的文档进行预处理,通过模式匹配的方式抽取Web文本中存在上下位关系的语句,经过中文分词系统ICTCLAS分词处理后抽取概念,构建概念集合和概念树,最终构建领域本体并以OWL语言储存。实验中对随机选取的网页进行知识抽取,并采用对比实验,证明该方法能有效地对数控机床领域中半结构化和结构化Web文本信息进行获取。
[Abstract]:In order to effectively solve the problem of low efficiency of knowledge acquisition and knowledge reuse and knowledge sharing due to the lack of structured description of knowledge in the field of NC machine tools, this paper studies the knowledge of machine tools in Web texts in this field. Based on the analysis of the characteristics of text structure, an ontology-based knowledge extraction method for NC machine tools is proposed. The documents obtained by crawler program are preprocessed, and the upper and lower sentences in Web text are extracted by pattern matching. After the Chinese word segmentation system ICTCLAS word segmentation processing, the concepts are extracted, and the concept set and concept tree are constructed. Finally, the domain ontology is constructed and stored in OWL language. In the experiment, the knowledge of randomly selected web pages is extracted, and the comparative experiments are used to prove that this method can effectively obtain semi-structured and structured Web text information in the field of NC machine tools.
【作者单位】： 北京信息科技大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51575055) 北京市教委科研计划(KM201611232020) 北京市重点实验室开放课题(KF20161123203);北京市重点实验室开放课题(KF20161123201)项目资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2487218