模具經驗性知識的搜索條件預處理方法.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展，企業(yè)對知識越來越重視，而獲取知識時搜索引擎無疑是較好的選擇;而對于企業(yè)所需的專業(yè)知識，垂直搜索引擎無疑是較好的選擇，但垂直搜索引擎也具有其弊端，例如垂直搜索引擎的起步較晚，使得絕大多數領域并沒有垂直搜索引擎，無法滿足大多數領域用戶的需求，同時垂直搜索引擎的開發(fā)成本也比較高，所以如何在通用搜索引擎上較為準確地搜索到所需要的專業(yè)知識就顯得尤為重要。
　　 在互聯(lián)網上的知識大多是以非結構化的形式存在的，而通用搜索引

2、擎對非結構化信息的處理能力較低，同時對專業(yè)知識的挖掘深度不夠，難以準確的搜索到所需要的專業(yè)知識。模具經驗性知識對企業(yè)的發(fā)展至關重要，能夠幫助企業(yè)提高快速解決問題的能力，管理水平，創(chuàng)新能力等;所以本文以模具經驗性知識為研究對象，進行了相關研究，以期能夠對模具企業(yè)獲取這類知識起到一點幫助。
　　 針對以上問題，本文提出了一套對搜索條件的預處理方案，使得用戶的搜索條件經過預處理后，轉換成新的規(guī)范的搜索條件，在通用搜索引擎上能夠更快更準

3、確的搜索到所需要的專業(yè)知識。
　　 本文的主要工作內容有:
　　 1、對通用搜索引擎的工作原理進行了研究，掌握其搜索的一般規(guī)律，使得后期建立的語義框架具備理論基礎，能夠更好更準確的為用戶服務;對通用搜索引擎所存在的問題進行了學習研究。
　　 2、對模具經驗性知識的特征進行了深入調研，分析了模具經驗性知識所具有的基本特征，并結合實驗室?guī)熜謳熃阋郧暗难芯砍晒?，確定了模具經驗性知識的基本特征。
　　 3、根據通

4、用搜索引擎的工作原理及模具經驗性知識的基本特征，提出了合適的模具經驗性知識搜索條件語義框架，并通過實驗驗證了用戶的搜索條件經過語義框架轉換后得出的新的搜索條件，能夠更準確的搜索到用戶所需要的知識。
　　 4、學習分析了前人所研究的分詞算法，結合模具經驗性知識的基本特征和所建立的語義框架，提出了一種改進型的分詞算法，實現(xiàn)了對搜索條件的分詞提取。
　　 5、針對前文所研究的內容，設計開發(fā)了一個搜索條件的預處理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對搜