从非结构化英文文本中提取正式制造规则( Extraction of Formal Manufacturing Rules from Unstructured English Text - ScienceDirect )

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基于语义的方法--基于将意义与数据或应用程序代码分开显式编码的思想--正被应用于制造，例如，以实现早期可制造性反馈。这些方法依赖于形式化的（即计算机可解释的）知识和规则以及上下文或语义，从而通过语义web技术促进了知识的重用和共享。另一方面，制造知识主要是以非结构化的英语文本形式保持的。对于工程师来说，制定精确的、正式的、结构化的制造规则是不切实际的。然而，以往从制造领域的非结构化文本中提取语义的研究主要集中在基本的概念名称和层次结构上，而不是从复杂的制造规则中提取语义。在此背景下,本文重点研究了一个基于语义的框架,该框架通过使用形式化的制造知识（即受控词汇和领域本体）来指导标准自然语言处理(NLP)技术,从英语文本（如制造手册）中获取形式化的制造规则。具体来说，本文研究了制造领域的规则抽取问题，提出了形式化的规则抽取框架，并论证了其可行性。从133个具有制造规则的句子的数据集中，提出的框架能够从大约10个句子中提取出正确的规则。57%的句子。本文还论证了该框架的可扩展性。具体地说，该框架最初是使用制造手册的三个部分开发的，包括铣削、金属冲压和压铸部分，在更新正式的制造知识以涵盖其他部分之后，就可以成功地应用于手册的其余部分。本文在形式化方面提供了有意义的结果，从而有助于包含复杂制造规则的形式化制造知识的开发、共享和重用。

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