篇章中基于不同抽象程度的名词聚类及其在产品设计领域中的应用

发布时间：2018-08-14 14:42

【摘要】：本文将自然语言理解篇章中基于不同抽象程度的名词聚类应用于产品设计中，通过对以自然语言形式表达的用户需求进行理解和分析，将分析结果转化成产品概念设计的要求或设计参数，为后续设计提供支持，给用户提供了一个良好的交互环境。 首先，详细介绍了目前自然语言理解中的几种知识表示方法，，通过比较它们的优劣，采用了以概念为基本单元、以模板为基础框架、以树状层次结构为表现的概念从属树理论作为知识表示方法。其次，以不同抽象程度的名词概念模型为基础，讨论了基于概念内涵的推理和概念实例化后的推理，在进行概念属性聚类和比较聚类的基础上提出了篇章中名词概念的聚类模型，并最终实现。最后，把基于不同抽象程度的名词概念聚类模型应用到智能仪器设计的用户需求分析中，初步通过系统测试，结果令人比较满意。
[Abstract]:In this paper, noun clustering in natural language understanding based on different degrees of abstraction is applied to product design to understand and analyze the user's needs expressed in natural language form. The analysis results are transformed into the requirements or design parameters of product conceptual design, which provide support for subsequent design and provide a good interactive environment for users. Firstly, several knowledge representation methods in natural language understanding are introduced in detail. By comparing their advantages and disadvantages, we adopt the concept as the basic unit and the template as the basic framework. The theory of concept subordinate tree represented by tree hierarchy is used as knowledge representation method. Secondly, based on the concept models of nouns with different degrees of abstraction, the reasoning based on concept connotation and the reasoning after concept instantiation are discussed. On the basis of conceptual attribute clustering and comparative clustering, a clustering model of noun concepts in text is proposed and finally implemented. Finally, the noun concept clustering model based on different degree of abstraction is applied to the user demand analysis of intelligent instrument design, and the results are satisfactory.
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：H146;TB47

【参考文献】

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本文编号：2183186