一種面向產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)檢索模型與實(shí)現(xiàn)

涂建偉，李 彥，李文強(qiáng)，熊 艷

（四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院，四川 成都 610065）

1 問(wèn)題的提出

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，創(chuàng)新已經(jīng)成為了企業(yè)生存與發(fā)展的生命線，企業(yè)也在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)方面逐漸增加資源投入。而產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)很大程度上取決于其知識(shí)的擁有量以及對(duì)知識(shí)的利用程度。如何從企業(yè)積累的眾多知識(shí)資源中檢索相關(guān)知識(shí)以支持產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程，成為知識(shí)管理系統(tǒng)和輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)迫切需要解決的問(wèn)題。

充足的知識(shí)資源是進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的重要基礎(chǔ)［1］。獲取大量有效的設(shè)計(jì)知識(shí)是激勵(lì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程、實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解的關(guān)鍵。然而，輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程不是簡(jiǎn)單的知識(shí)獲取和數(shù)據(jù)查詢，在已有的基礎(chǔ)上進(jìn)行知識(shí)重用和參數(shù)確定，更重要的是獲取原理效應(yīng)和設(shè)計(jì)方法上的激勵(lì)，以利于創(chuàng)新方案的產(chǎn)生。這種要求使得面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)的組織與檢索不能像文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)類知識(shí)檢索一樣，單純地使用關(guān)鍵詞檢索、全文檢索等知識(shí)檢索方法，而表現(xiàn)出一些獨(dú)有的特征：

（1）輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)，檢索的對(duì)象不僅僅是知識(shí)條目本身，多數(shù)情況下是檢索與設(shè)計(jì)問(wèn)題具有相關(guān)或相似功能原理屬性的設(shè)計(jì)知識(shí)來(lái)激勵(lì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)的產(chǎn)生，知識(shí)檢索術(shù)語(yǔ)甚至都不會(huì)出現(xiàn)在輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)條目中，因此目前計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新（Computer Aided Innovation，CAI）軟件多數(shù)也是構(gòu)建檢索本體（功能本體、發(fā)明問(wèn)題解決理論（Theory of Invention Problem Solving，TRIZ）等）輔助進(jìn)行知識(shí)檢索，而不是簡(jiǎn)單地應(yīng)用關(guān)鍵詞匹配。

（2）用于組織與檢索輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)的檢索本體具有高度的抽象性與概括性，設(shè)計(jì)者如果像一般設(shè)計(jì)過(guò)程一樣，采用關(guān)鍵字或者自然語(yǔ)言的形式描述檢索意圖，則很難直接匹配到檢索本體進(jìn)行知識(shí)檢索，從而使得問(wèn)題描述和設(shè)計(jì)求解之間顯得相對(duì)脫節(jié)，需要采取相應(yīng)的措施輔助設(shè)計(jì)者進(jìn)行檢索需求表達(dá)與計(jì)算機(jī)語(yǔ)義理解的過(guò)渡。

（3）由于難以對(duì)各領(lǐng)域設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)檢索是關(guān)鍵詞檢索、功能基檢索、設(shè)計(jì)案例檢索等檢索方式的綜合結(jié)果，且檢索過(guò)程具有一定的連貫性與發(fā)散性，面向不同設(shè)計(jì)階段、不同層次設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)人員，以及對(duì)輔助創(chuàng)新系統(tǒng)熟悉程度不同的設(shè)計(jì)人員，需要考慮相應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行輔助。

為合理地利用已有知識(shí)資源進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程中的知識(shí)檢索進(jìn)行了大量研究，主要集中在基于功能本體的知識(shí)組織與檢索［2］、基于TRIZ理論的知識(shí)組織與檢索［3］、基于實(shí)例推理（Case－Based Reasoning，CBR）技術(shù)的知識(shí)組織與檢索［4］以及在線設(shè)計(jì)資源檢索［5］等幾個(gè)方面。其中基于功能本體和基于TRIZ理論的知識(shí)組織與檢索方式結(jié)構(gòu)清晰，計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)較為容易，成為了CAI系統(tǒng)的主流知識(shí)組織與檢索方式，但是設(shè)計(jì)知識(shí)的組織與表達(dá)以及功能本體的構(gòu)建較為困難；基于CBR技術(shù)的知識(shí)組織與檢索方式需要較為龐大的知識(shí)庫(kù)體系與知識(shí)推理機(jī)制；在線設(shè)計(jì)資源檢索主要是在線專利抽取技術(shù)，是目前正在研究的熱點(diǎn)之一。并且借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算和存儲(chǔ)能力，國(guó)內(nèi)外研究者開(kāi)發(fā)了一系列的CAI系統(tǒng)。其中大部分基于TRIZ理論，如IMC公司開(kāi)發(fā)的Goldfire［6］、CREAX NV－Mlk公司開(kāi)發(fā)的 CREAX Innovator Suite［7］，以及億維訊公司開(kāi)發(fā)的 Pro／Innovator［8］等。Goldfire和CREAX都是全英文的CAI軟件，Goldfire支持英文關(guān)鍵字檢索與功能檢索，基本不支持語(yǔ)義擴(kuò)展查詢，CREAX支持英文關(guān)鍵詞檢索和功能檢索，有英文自然語(yǔ)義檢索相關(guān)設(shè)計(jì)，但功能很弱，在專利在線檢索與分析、案例檢索上有自己的特色；Pro／Innovator是中文界面、英文內(nèi)核的CAI軟件，支持中文、英文關(guān)鍵詞檢索、功能檢索與中英文自然語(yǔ)言擴(kuò)展查詢，但中文擴(kuò)展查詢能力很弱，很多情況下使用英文進(jìn)行檢索時(shí)可以通過(guò)擴(kuò)展查詢得到所要的設(shè)計(jì)知識(shí)，如果使用相同意思的中文進(jìn)行擴(kuò)展查詢則往往收效甚微。如表1所示。

表1 常用CAI軟件的知識(shí)檢索方式及其特性

這些CAI軟件在知識(shí)檢索方面都存在一個(gè)共同的較為突出的不足——自然語(yǔ)言擴(kuò)展查詢能力較弱，使得設(shè)計(jì)者不能通過(guò)自由描述功能需求查找設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新激勵(lì)，必須先根據(jù)問(wèn)題分析和自身經(jīng)驗(yàn)分析得到設(shè)計(jì)問(wèn)題的功能原理屬性，才能檢索調(diào)用設(shè)計(jì)知識(shí)，從而造成了輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)問(wèn)題分析與知識(shí)檢索在設(shè)計(jì)流程上的相對(duì)脫節(jié)。這是因?yàn)閯?chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程是在產(chǎn)品功能原理結(jié)構(gòu)層次上的創(chuàng)新，輔助創(chuàng)新系統(tǒng)中設(shè)計(jì)知識(shí)大都通過(guò)功能基或者TRIZ原理進(jìn)行組織管理，而工程參數(shù)、發(fā)明原理等TRIZ原理由于數(shù)量有限，可以采用下拉菜單選擇的方式進(jìn)行知識(shí)檢索，功能基則一般數(shù)量較多且相當(dāng)抽象，自然語(yǔ)言所描述的功能原理屬性難以被計(jì)算機(jī)所理解，往往造成檢索失效的情況。特別是采用中文組織與表達(dá)設(shè)計(jì)知識(shí)的輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)，由于漢語(yǔ)在檢索過(guò)程中表現(xiàn)的多義性與歧義性［9］，使得中文輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)的知識(shí)檢索更加復(fù)雜。

本文主要針對(duì)CAI在中文知識(shí)檢索方面的不足進(jìn)行探討，提出了一種基于共指關(guān)系擴(kuò)展的面對(duì)面的知識(shí)檢索方法，實(shí)現(xiàn)“問(wèn)題分析模塊”到“知識(shí)檢索模塊”的無(wú)縫過(guò)渡。采用“共指關(guān)系索引—檢索本體—設(shè)計(jì)知識(shí)”三層映射結(jié)構(gòu)表達(dá)設(shè)計(jì)知識(shí)，通過(guò)解析設(shè)計(jì)者采用“如何＋動(dòng)詞＋名詞”規(guī)范化描述的“自然語(yǔ)言”檢索意圖，得到檢索動(dòng)名詞詞對(duì)，利用互信息技術(shù)計(jì)算概念術(shù)語(yǔ)間的關(guān)聯(lián)權(quán)重，最終匹配到與需求描述相符的可能的目標(biāo)功能基，再調(diào)用已構(gòu)建好的功能原理索引［10］進(jìn)行知識(shí)查詢。同時(shí)，將得到的問(wèn)題需求描述與目標(biāo)功能基之間的映射關(guān)系建立案例關(guān)聯(lián)，并更新共指關(guān)系索引，在下次遇到相同或者類似問(wèn)題時(shí)，可以輔助設(shè)計(jì)者表達(dá)檢索意圖并主動(dòng)推薦可能的目標(biāo)功能基，在一定程度上使得設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)得以傳承。

2 面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)知識(shí)與知識(shí)檢索

2.1 面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)知識(shí)是能用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)與決策的各種信息與經(jīng)驗(yàn)的總和。根據(jù)其對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程的不同作用以及不同的知識(shí)來(lái)源，可將其分為原理類知識(shí)、綜合類知識(shí)和領(lǐng)域類知識(shí)三類［11］，如圖1所示。原理類知識(shí)是對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程高度抽象的知識(shí)，是用戶功能需求的實(shí)現(xiàn)原理，主要目的是為設(shè)計(jì)功能的實(shí)現(xiàn)提供創(chuàng)新規(guī)律知識(shí)，包含設(shè)計(jì)原理、創(chuàng)造發(fā)明原理和產(chǎn)品進(jìn)化原理等；綜合類知識(shí)是存在于多個(gè)學(xué)科中的學(xué)科原理知識(shí)，以及通過(guò)對(duì)這些原理進(jìn)行處理得到的反映其聯(lián)系的知識(shí)，主要目的是為設(shè)計(jì)原理的實(shí)現(xiàn)提供策略知識(shí)，如專利知識(shí)，科學(xué)效應(yīng)知識(shí)和多學(xué)科優(yōu)化原理知識(shí)等；領(lǐng)域類知識(shí)是根據(jù)設(shè)計(jì)需要，通過(guò)歸納整理得到的不同領(lǐng)域的具體設(shè)計(jì)知識(shí)，主要目的是為設(shè)計(jì)策略的實(shí)施提供專業(yè)知識(shí)支撐，包括專題知識(shí)、實(shí)例知識(shí)、設(shè)計(jì)文檔和設(shè)計(jì)圖紙等。

2.2 面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)檢索模型

目前常用的知識(shí)檢索模式是“設(shè)計(jì)目錄—設(shè)計(jì)知識(shí)”的點(diǎn)對(duì)面的關(guān)鍵詞檢索，這種檢索模式結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)比較容易，但是由于用于組織設(shè)計(jì)知識(shí)的“設(shè)計(jì)目錄”一般都較為抽象，在創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程中，設(shè)計(jì)者往往由于難以提取抽象的設(shè)計(jì)目錄而導(dǎo)致檢索失效，不利于產(chǎn)生創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案。本文根據(jù)上述面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)在知識(shí)檢索方面的特征，提出了一種“共指關(guān)系索引—功能本體—設(shè)計(jì)知識(shí)”三層映射關(guān)系的面對(duì)面的知識(shí)檢索模式。如圖2所示。其基本思想為：①按照設(shè)計(jì)流程中知識(shí)的使用情況將知識(shí)歸類，使知識(shí)的檢索與調(diào)用更有針對(duì)性；②整理輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)（功能基、TRIZ原理等）構(gòu)建檢索本體，作為設(shè)計(jì)知識(shí)的檢索載體；③對(duì)檢索本體的概念詞匯進(jìn)行關(guān)聯(lián)擴(kuò)展，獲取與每個(gè)概念詞匯具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)或者設(shè)計(jì)案例關(guān)聯(lián)的擴(kuò)展概念詞匯及其關(guān)聯(lián)權(quán)重，構(gòu)建檢索本體共指關(guān)系索引庫(kù)；④利用共指關(guān)系索引或者共指關(guān)系在線匹配算法，對(duì)設(shè)計(jì)問(wèn)題需求描述進(jìn)行初步檢索，匹配到可能的功能本體，通過(guò)設(shè)計(jì)者確認(rèn)捕捉到設(shè)計(jì)者的檢索意圖后，調(diào)用功能本體檢索模塊檢索相應(yīng)的設(shè)計(jì)知識(shí)；⑤將建立的問(wèn)題描述與設(shè)計(jì)問(wèn)題的功能本體之間的映射關(guān)系存入并更新共指關(guān)系庫(kù)，便于下次檢索類似問(wèn)題，并對(duì)同一設(shè)計(jì)問(wèn)題所對(duì)應(yīng)的可能的多個(gè)功能基進(jìn)行排序，從而在一定程度上實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的傳承。

由圖2可知，本文提出的語(yǔ)義檢索模型的關(guān)鍵技術(shù)在于：①基于功能本體的設(shè)計(jì)知識(shí)的組織與表達(dá)，根據(jù)設(shè)計(jì)過(guò)程對(duì)輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)資源的需求進(jìn)行知識(shí)的組織與構(gòu)庫(kù)，形成本體網(wǎng)絡(luò)知識(shí)體系作為知識(shí)檢索模塊的檢索本體；②基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)和設(shè)計(jì)案例關(guān)聯(lián)對(duì)檢索本體進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析與處理，確定設(shè)計(jì)需求描述與檢索本體概念詞匯間的關(guān)聯(lián)算法及其關(guān)聯(lián)權(quán)重，構(gòu)建檢索本體共指關(guān)系索引。

3 關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)

3.1 知識(shí)資源的表達(dá)體系

創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程中的設(shè)計(jì)知識(shí)通過(guò)檢索本體層、知識(shí)索引層、設(shè)計(jì)知識(shí)層三層映射結(jié)構(gòu)的知識(shí)表達(dá)體系來(lái)描述。

（1）檢索本體層 檢索本體是產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)的概念以及這些概念間的關(guān)系的形式化表達(dá)，用于規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化地表示設(shè)計(jì)知識(shí)。包括用于組織設(shè)計(jì)知識(shí)的功能本體、TRIZ原理，以及設(shè)計(jì)知識(shí)的領(lǐng)域概念屬性等。

（2）知識(shí)索引層 知識(shí)索引層是借助檢索本體中的概念，對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)中的每條設(shè)計(jì)知識(shí)資源進(jìn)行知識(shí)標(biāo)注形成的具有統(tǒng)一語(yǔ)義信息的知識(shí)庫(kù)，提供對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)資源的知識(shí)屬性與內(nèi)容的管理。

（3）設(shè)計(jì)知識(shí)層 指用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程的原理效應(yīng)知識(shí)、設(shè)計(jì)方法知識(shí)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)知識(shí)、設(shè)計(jì)文檔和產(chǎn)品模型等，如2.1節(jié)所述。本文所處理的設(shè)計(jì)知識(shí)資源是設(shè)計(jì)人員歸納整理的支撐產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程的各種設(shè)計(jì)文檔和設(shè)計(jì)模型。

需要特別說(shuō)明的是，本文的知識(shí)索引層有兩層：①設(shè)計(jì)知識(shí)的知識(shí)索引層，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)的標(biāo)引與抽??；②檢索本體的共指關(guān)系索引層，主要為輔助設(shè)計(jì)人員表達(dá)檢索意圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)檢索本體的標(biāo)引和抽取。共指關(guān)系索引層、檢索本體層和設(shè)計(jì)知識(shí)索引層具有統(tǒng)一的術(shù)語(yǔ)和概念表達(dá)體系。設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)問(wèn)題描述通過(guò)共指關(guān)系索引匹配轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的本體概念集，然后在本體概念的映射下，從設(shè)計(jì)知識(shí)索引庫(kù)中匹配到符合條件的設(shè)計(jì)知識(shí)，進(jìn)而獲取包含該索引知識(shí)的知識(shí)資源。

3.2 檢索本體的構(gòu)建

檢索本體是CAI設(shè)計(jì)系統(tǒng)用于知識(shí)組織與檢索的關(guān)鍵屬性，也是功能基檢索、發(fā)明原理檢索，以及自然語(yǔ)言檢索及其語(yǔ)義擴(kuò)展的基礎(chǔ)。結(jié)合CAI設(shè)計(jì)過(guò)程以及輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建，本文將CAI設(shè) 計(jì) 系 統(tǒng) （CAIP（computer aided innovation platform）系統(tǒng)）的檢索本體定義為一個(gè)四元組RO＝｛ontC，ontF，ontP，ontR｝，其中 RO（Retrieval Ontology）表示檢索本體，ontC表示設(shè)計(jì)知識(shí)所屬的領(lǐng)域概念，ontF表示設(shè)計(jì)知識(shí)所具有的功能屬性，ontP表示設(shè)計(jì)知識(shí)所具有的TRIZ原理，ontR表示設(shè)計(jì)知識(shí)中各種概念之間關(guān)系的集合。如圖3所示。

ontC表示設(shè)計(jì)知識(shí)所屬的領(lǐng)域概念實(shí)體的集合，標(biāo)志知識(shí)條目所屬的背景信息、方案信息、領(lǐng)域?qū)傩缘然拘畔ⅲ约霸O(shè)計(jì)知識(shí)所描述的領(lǐng)域功能的基礎(chǔ)詞匯（如凸輪、絲杠等），即設(shè)計(jì)知識(shí)的領(lǐng)域詞典，主要體現(xiàn)在領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)和專題知識(shí)庫(kù)中，可用于領(lǐng)域結(jié)構(gòu)確定、專題設(shè)計(jì)等過(guò)程進(jìn)行領(lǐng)域關(guān)鍵詞檢索。

ontF表示設(shè)計(jì)知識(shí)所屬的功能本體的集合，是對(duì)設(shè)計(jì)知識(shí)條目組織的一種結(jié)構(gòu)化描述。功能本體是人工收集的用于CAI的概念和創(chuàng)新功能原理等的集合。通過(guò)將設(shè)計(jì)知識(shí)所描述的知識(shí)在功能原理層進(jìn)行抽象，得到其所含的功能本體，就可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)知識(shí)的遷移與重用，而不受設(shè)計(jì)領(lǐng)域的限制，從而在較大程度上開(kāi)拓設(shè)計(jì)者的思路，形成多學(xué)科融合的設(shè)計(jì)方案。在CAI系統(tǒng)中，功能本體的構(gòu)建與使用已經(jīng)是比較成熟的技術(shù)，一般采用“功能動(dòng)詞＋流名詞”的形式來(lái)表示，因此功能本體一般也包含操作屬性與流屬性兩個(gè)部分，“操作屬性”描述功能的作用方式，“流屬性”描述操作的對(duì)象。在CAIP系統(tǒng)中，作為操作屬性的功能動(dòng)詞分為分離、穩(wěn)定、產(chǎn)生、移動(dòng)、改變、吸收、檢測(cè)、積累和結(jié)合9個(gè)基本子類，這些動(dòng)詞根據(jù)需要進(jìn)一步細(xì)化為二級(jí)功能屬性與三級(jí)功能屬性；作為流屬性的名詞分為物質(zhì)流、能量流、信息流三個(gè)基本子類，并且同樣根據(jù)需要做了進(jìn)一步的細(xì)化。如圖4所示。

ontP表示設(shè)計(jì)知識(shí)所具有的TRIZ原理的集合。根據(jù)TRIZ理論，原理本體可以分為40條發(fā)明原理、76個(gè)標(biāo)準(zhǔn)解、11條進(jìn)化法則、分離原理等子類，并按照TRIZ理論中的結(jié)構(gòu)體系關(guān)系建立這些子類之間的關(guān)系。例如使用沖突解決矩陣可以建立技術(shù)沖突與發(fā)明原理間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

ont R表示設(shè)計(jì)知識(shí)各種概念之間關(guān)系的集合。主要描述設(shè)計(jì)知識(shí)實(shí)體所包含的基本概念術(shù)語(yǔ)、領(lǐng)域?qū)傩缘戎g的相互關(guān)系，以及設(shè)計(jì)知識(shí)實(shí)體與功能本體或原理本體中的各種概念之間一對(duì)一、一對(duì)多、或者多對(duì)多的映射關(guān)系的集合。如表2所示。

表2 概念間的語(yǔ)義關(guān)系表

3.3 共指關(guān)系索引庫(kù)的構(gòu)建與匹配算法

3.3.1 共指關(guān)系索引庫(kù)

共指關(guān)系索引庫(kù)是由與檢索本體概念詞匯關(guān)聯(lián)度為W0的概念詞匯組成的檢索本體關(guān)聯(lián)擴(kuò)展詞庫(kù)。W0表示擴(kuò)展的概念詞匯與檢索本體概念詞匯間的關(guān)聯(lián)R（Ci，Cj）的關(guān)聯(lián)權(quán)重，其值越大，則Ci和Cj的關(guān)聯(lián)程度越高。

共指關(guān)系索引作為問(wèn)題描述與檢索功能基之間的橋梁，使得問(wèn)題分析與知識(shí)檢索間采用自然語(yǔ)言無(wú)縫連接成為可能。主要采用語(yǔ)義關(guān)聯(lián)與設(shè)計(jì)案例關(guān)聯(lián)兩種方法構(gòu)建，其基本思想為：以檢索本體RO為中心，建立檢索本體概念詞匯的同義關(guān)系詞、同類關(guān)系詞、上下位關(guān)系詞、結(jié)構(gòu)關(guān)系詞、特征關(guān)系詞和功能關(guān)系詞等的語(yǔ)義共指關(guān)系網(wǎng)，并通過(guò)學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)案例問(wèn)題描述與設(shè)計(jì)者選擇確定的目標(biāo)功能基之間的案例關(guān)聯(lián)建立映射關(guān)系，形成“概念詞匯—目標(biāo)功能基”的共指關(guān)系映射網(wǎng)，構(gòu)建檢索本體共指關(guān)系索引庫(kù)。如圖5所示。

3.3.2 語(yǔ)義擴(kuò)展算法

在語(yǔ)義擴(kuò)展中，擴(kuò)展的概念詞匯S與檢索本體之間采用點(diǎn)互信息 算法［12］（Pointwise Mutual In－formation，PMI）計(jì)算檢索候選詞與目標(biāo)功能基詞匯之間的相似度，并根據(jù)相似度進(jìn)行從大到小的排序，對(duì)功能基詞匯進(jìn)行擴(kuò)展，預(yù)先形成檢索本體語(yǔ)義擴(kuò)展詞庫(kù)。檢索候選詞（candidateWord）與目標(biāo)功能基詞匯（function Word）的PMI計(jì)算公式如下：

其中：p（candidateWord，function Word）表示候選詞（candidateWord）與目標(biāo)功能基詞匯（function－Word）的共現(xiàn)概率，p（candidate Word）表示候選詞出現(xiàn)的概率，p（function Word）表示目標(biāo)功能詞匯出現(xiàn)的概率。系統(tǒng)借助百度搜索引擎來(lái)計(jì)算這三個(gè)概率值，如p（word）＝count（word）／N，count（word）表示詞word通過(guò)百度搜索得到的文檔數(shù)，N表示文檔總數(shù)，由于N是固定的，在計(jì)算時(shí)將其忽略。式（1）變化為式（2）：

N表示文檔總數(shù)，對(duì)于每一對(duì)（candidate Word，function Word）來(lái)說(shuō)都是固定的，而對(duì)擴(kuò)展工作來(lái)說(shuō)具體的值并不十分重要，重要的是值的大小關(guān)系，因而在具體計(jì)算的過(guò)程中N值被忽略。

擴(kuò)展的候選詞有兩個(gè)來(lái)源，對(duì)于一個(gè)功能基詞匯而言，其候選集一部分來(lái)源于同義詞詞林中與它處在同一個(gè)同義詞集中的那些詞，另一部分則來(lái)源于該詞的百度名片信息，將名片信息分詞，提取出其中與其具有相同詞性的詞作為候選詞。然后，對(duì)于每一個(gè)功能基詞匯，計(jì)算它與候選集中每一個(gè)詞的相似度，按照從大到小的順序進(jìn)行排列，從而形成功能本體語(yǔ)義擴(kuò)展詞庫(kù)。具體語(yǔ)義擴(kuò)展算法如下：

Algorithm UnHisQuery（String VN）

Input：用戶選擇的動(dòng)名詞詞對(duì)VN

Output：該動(dòng)名詞詞對(duì)對(duì)應(yīng)的可能的功能基列表list

1） 動(dòng)名詞詞對(duì)VN分解為動(dòng)詞V和名詞N

2） If V不為功能動(dòng)詞then

3） If V在索引中then

4） 從索引中獲取V的候選功能詞集合Vset，并且記錄對(duì)應(yīng)的權(quán)值；

5） Else計(jì)算V與功能動(dòng)詞集合FGVSet中的每一個(gè)詞的相似度；

6） 選擇相似度從大到小的前k個(gè)詞匯作為詞匯V的候選功能詞集合Vset，

7） 更新索引文件；

8） Endif

9） Else候選功能詞集合Vset中僅含有動(dòng)詞V一個(gè)元素

10） Endif

11） For each v Vset do

12） 獲取可以和v組合成功能的名詞詞匯集合Nset；

13） If N在索引中then

14） 獲取N的候選功能詞集合Nset1，

15） If Nset Nset1！＝null then

16） 將交集中每個(gè)名詞和v搭配的功能基及其權(quán)值加入功能基列表list.

17） Else計(jì)算N與功能名詞集合FGNSet中詞匯的相似度，

18） 選取相似度最大的前k個(gè)詞作為該名詞的候選功能詞匯集合Nset1；

19） 更新索引文件；

20） 將Nset1與Nset交集中各名詞和v搭配的功能基及其權(quán)值加入列表list.

21） Endif

22） Else計(jì)算N與功能名詞集合FGNSet中詞匯的相似度，

23） 選取相似度最大的前k個(gè)詞作為該名詞的候選功能詞匯集合Nset1；

24） 更新索引文件；

25） 將Nset1與Nset交集中各名詞和v搭配的功能基及其權(quán)值加入列表list.

26） Endif

27） Endfor

28） 根據(jù)權(quán)值從小到大對(duì)list進(jìn)行排序；

29） 將權(quán)值小于閾值e的功能基移出list；

30） Return list；

3.3.3 共指關(guān)系匹配流程

檢索功能基的共指關(guān)系匹配包括四個(gè)過(guò)程，如圖6所示。其中：

（1）當(dāng)設(shè)計(jì)者輸入查詢請(qǐng)求后，通過(guò)計(jì)算機(jī)語(yǔ)義理解及設(shè)計(jì)者的確認(rèn)得到檢索動(dòng)名詞對(duì)，檢索系統(tǒng)首先檢查共指關(guān)系庫(kù)索引，若已經(jīng)存在該動(dòng)名詞詞對(duì)的共指關(guān)系索引，則調(diào)用使用日志對(duì)功能基進(jìn)行排序后直接返回給設(shè)計(jì)者。

（2）若共指關(guān)系庫(kù)中不存在該檢索索引，則調(diào)用共指關(guān)系匹配算法，對(duì)檢索動(dòng)名詞進(jìn)行擴(kuò)展匹配。其過(guò)程為首先檢查查詢動(dòng)名詞檢索歷史文件，若歷史存在對(duì)該動(dòng)詞或者名稱的擴(kuò)展歷史，則直接調(diào)用其擴(kuò)展詞匯及其對(duì)應(yīng)的PMI值，若不存在則聯(lián)網(wǎng)基于百度百科進(jìn)行在線擴(kuò)展，并將擴(kuò)展結(jié)果存入動(dòng)名詞擴(kuò)展查詢歷史記錄數(shù)據(jù)庫(kù)。然后將動(dòng)名詞詞對(duì)及其擴(kuò)展詞匯與系統(tǒng)功能基進(jìn)行配對(duì)，將可能的系統(tǒng)功能基返回給設(shè)計(jì)者，再經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)確認(rèn)得到檢索功能基。

（3）在上述兩種方式均匹配無(wú)效的少數(shù)情況下，則根據(jù)檢索動(dòng)名詞詞對(duì)與所有功能基概念詞匯之間的PMI值對(duì)功能基進(jìn)行排序，返回給設(shè)計(jì)者所有的功能基，由設(shè)計(jì)者自行根據(jù)設(shè)計(jì)問(wèn)題分析確認(rèn)該問(wèn)題的功能基，或者通過(guò)設(shè)計(jì)者更加深入地分析重新描述檢索需求，再次調(diào)用檢索系統(tǒng)進(jìn)行共指關(guān)系匹配。

（4）無(wú)論根據(jù)上述哪種方式匹配得到檢索功能基，由檢索模塊自學(xué)習(xí)機(jī)制根據(jù)用戶選擇，建立檢索動(dòng)名詞對(duì)與檢索功能基間的共指關(guān)系索引對(duì)共指關(guān)系索引庫(kù)進(jìn)行更新，并將用戶選擇寫(xiě)入日志文件，供下次功能基排序時(shí)使用。

4 示例

基于Java平臺(tái)在Java eclipse開(kāi)發(fā)環(huán)境下，以Microsoft Access2000作為設(shè)計(jì)知識(shí)的存儲(chǔ)與管理數(shù)據(jù)庫(kù)，采用本文所述方法開(kāi)發(fā)了知識(shí)檢索原型系統(tǒng)，應(yīng)用于課題組開(kāi)發(fā)的CAIP系統(tǒng)中。圖7所示編號(hào)①～④的圖片為面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的自然語(yǔ)言檢索模塊一次從問(wèn)題分析到設(shè)計(jì)知識(shí)自然語(yǔ)言檢索示例的界面。

圖7中①為自然語(yǔ)言表示的檢索需求的輸入，在問(wèn)題分析過(guò)程中，用戶可以根據(jù)功能需求，在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)采用自然語(yǔ)言描述檢索意圖，圖中設(shè)計(jì)者采用根源分析方法解決“冬天涼衣服衣架容易折斷”這一問(wèn)題，在分析過(guò)程中提出了“如何洗衣服”這一功能需求；系統(tǒng)經(jīng)過(guò)語(yǔ)義理解后得到功能動(dòng)名詞詞對(duì)“洗衣服”，如圖7中②所示。在設(shè)計(jì)者確定“洗衣服”這一功能需求后，系統(tǒng)在共指關(guān)系索引庫(kù)中沒(méi)有找到已有的共指關(guān)系索引；在后臺(tái)調(diào)用3.3節(jié)所述的共指關(guān)系匹配算法進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)在線匹配，其中功能動(dòng)詞“洗”擴(kuò)展得到“分離、洗滌、清洗、滌蕩、溶解、保潔、剝離、脫脂、采用、清除”等動(dòng)詞，流名詞“衣服”擴(kuò)展得到“物質(zhì)、固體、液體、氣體、成分、微粒、混合物、體積、形態(tài)、流體”等名詞，經(jīng)過(guò)與系統(tǒng)功能基關(guān)聯(lián)配對(duì)得到“清洗固體”、“清洗液體”、“清洗氣體”三個(gè)最可能的功能基，這三個(gè)功能基都是功能屬性“分離物質(zhì)”下面的二級(jí)功能基，符合“洗衣服”這一功能需求描述，如圖7中③所示。在設(shè)計(jì)者確認(rèn)“清洗固體”這一最可能的系統(tǒng)功能基的情況下，調(diào)用功能基檢索模塊，檢索得到專利知識(shí)庫(kù)和領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中具有“清洗固體”這一功能屬性的設(shè)計(jì)知識(shí)，設(shè)計(jì)者可以根據(jù)需要查詢相關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新求解，如圖7中④所示。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，能夠檢索得到設(shè)計(jì)者比較滿意的結(jié)果的概率為61%。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)CAI設(shè)計(jì)過(guò)程中設(shè)計(jì)知識(shí)在知識(shí)檢索方面的不足，歸納總結(jié)了面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)的特征，研究了基于共指關(guān)系擴(kuò)展的面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)檢索模型與實(shí)現(xiàn)，在課題組已有的研究基礎(chǔ)上構(gòu)建檢索本體，應(yīng)用于設(shè)計(jì)知識(shí)的組織與檢索；采用語(yǔ)義關(guān)聯(lián)與設(shè)計(jì)案例關(guān)聯(lián)兩種關(guān)聯(lián)形式，基于點(diǎn)互信息技術(shù)構(gòu)建檢索本體共指關(guān)系索引庫(kù)，作為問(wèn)題描述到檢索本體的過(guò)渡橋梁，更好地輔助設(shè)計(jì)者找到設(shè)計(jì)問(wèn)題的功能本體，使設(shè)計(jì)者查找所需要的而非查找所知道的；同時(shí)通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)將問(wèn)題描述與功能本體之間的映射關(guān)系建立案例關(guān)聯(lián)并更新共指關(guān)系庫(kù)，使得根據(jù)設(shè)計(jì)問(wèn)題描述主動(dòng)推薦相應(yīng)功能基以及計(jì)算機(jī)輔助傳承設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，在一定程度上成為可能。本文提出的基于共指關(guān)系擴(kuò)展的面向創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)檢索模式是一種新的應(yīng)用思路，同時(shí)，如何更好地構(gòu)建與組織劃分檢索本體，構(gòu)建檢索本體共指關(guān)系庫(kù)，將是筆者以后研究的重點(diǎn)。

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