摘要：为了最大程度复用历史工艺过程,提高工艺设计效率,对装配工艺过程重用问题进行了研究,提出了一种基于多核学习的方法。该方法利用了工艺规程名称、规程编号、设计人与装配零件表等直接获取特征,不需要人工确定特征的表达符号集与标注数据;通过定义多个核函数,从不同视角衡量工艺过程的可重用性,并利用工艺大纲文件间的重用度作为指导信息,优化多核组合参数。在47 828份飞机装配工艺规程数据上,多核学习方法能够有效地对工艺规程文件进行筛选与排序,能够保证排序靠前的结果具有较高的重用度,Top 1重用度可达0.3811。实验结果证明了规程文件命名规律、企业工艺文件管理规则、装配零件表等信息在工艺过程复用中的有效性。

摘要：针对工艺制造领域文本提出一种融入知识的命名实体识别方法,旨在能够准确地识别工艺文本中的12类实体。该方法依据工艺领域知识设计正则规则,对文本序列进行实体的预识别,形成预识别特征矩阵,并使用编码器对预识别特征矩阵编码,再将识别到的结果保存于词典中,然后对输入文本分词训练基于词的知识表示,最后加入基于神经网络的实体识别模型中。使用BiLSTM为预识别特征矩阵编码器和BiLSTM-CRF神经网络模型的F1值达到92.55%。实验结果表明,融入知识的工艺文本命名实体识别方法能够有效提高工艺文本实体的识别效果。