王宏君 陳建江 董正衛(wèi) 于紅艷

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工程知識引擎的構(gòu)成研究

王宏君1陳建江2董正衛(wèi)2于紅艷2

（1. 北京神舟航天軟件技術(shù)有限公司，北京 100094；2. 北京機(jī)電工程研究所，北京 100074）

根據(jù)企業(yè)對知識管理智能化服務(wù)的需求，引出工程知識引擎，它由知識標(biāo)注、知識分類、知識關(guān)聯(lián)、知識評價、知識規(guī)劃和知識供應(yīng)組成，主要處理領(lǐng)域知識、用戶行為和使用場景。講述了某企業(yè)知識管理從資產(chǎn)化到場景化，再到智能化的發(fā)展過程，以及利用知識引擎實現(xiàn)“合適的人，在合適的場景，獲取并利用到合適的知識”的智能化應(yīng)用。最后，展望了隨著人工智能發(fā)展，工程知識引擎將會成為工作助手遠(yuǎn)景。

知識引擎；知識標(biāo)注；知識關(guān)聯(lián)；知識評價；知識規(guī)劃；知識供應(yīng)

1 引言

隨著搜索引擎技術(shù)普及，搜索引擎走進(jìn)企業(yè)已經(jīng)成為趨勢，承擔(dān)起全企業(yè)信息搜索的業(yè)務(wù)功能。企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)都在積極地引入搜索引擎，處理信息搜索的業(yè)務(wù)。企業(yè)的工程知識管理業(yè)務(wù)也不例外，引入搜索引擎技術(shù)，用于工程知識的全文檢索。知識管理通過多年的發(fā)展，經(jīng)歷了：開發(fā)專家系統(tǒng)，固化成熟業(yè)務(wù)中知識；建立知識庫，匯集日常工作中產(chǎn)生和常用的知識資產(chǎn)；構(gòu)建知識引擎，解決知識的來源問題和知識的應(yīng)用問題[1]。目前，以知識引擎為核心的知識管理已經(jīng)成為企業(yè)的知識管理的主流。在與企業(yè)客戶的交流過程中，企業(yè)經(jīng)常問到“知識引擎是搜索引擎嗎”、“知識引擎是什么”等問題。

2 知識引擎構(gòu)成

知識引擎（knowledge engine），通過知識標(biāo)注、知識分類、知識關(guān)聯(lián)、知識評價、知識規(guī)劃和知識供應(yīng)，將分散在企業(yè)各部門乃至各位員工腦中的知識、技能、訣竅、規(guī)則、經(jīng)驗等各類信息組合成一個體現(xiàn)本企業(yè)專業(yè)特點(diǎn)的知識產(chǎn)品。

2.1 知識標(biāo)注[2]

在知識管理的實踐中，大多數(shù)時間在回答這樣的問題，“知識怎么來”，“如何自動獲取知識”。在企業(yè)中，知識有兩個主要來源，一個是專家的頭腦，另一個是蘊(yùn)含知識的文檔和三維模型。專家頭腦中的知識利用知識模板整理成工程經(jīng)驗禁忌，收集在知識庫中；蘊(yùn)含在文檔和三維模型中的工程知識，利用領(lǐng)域術(shù)語[3]以及術(shù)語之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注，并且對標(biāo)注結(jié)果形成知識片段。知識片段[4]經(jīng)過企業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业脑u估，提升為企業(yè)工程知識。在這個過程中，自動獲取知識的手段顯得不可或缺。

知識標(biāo)注是利用領(lǐng)域術(shù)語及術(shù)語關(guān)系對工程知識進(jìn)行自動化的標(biāo)記，見圖1。領(lǐng)域術(shù)語提供了該領(lǐng)域或者行業(yè)專業(yè)視角下的關(guān)注的重點(diǎn)。利用領(lǐng)域術(shù)語進(jìn)行標(biāo)注能夠揭示專業(yè)視角下文檔的語義,而多個領(lǐng)域術(shù)語能夠從多個專業(yè)聯(lián)合揭示和挖掘文檔的語義。在企業(yè)中，知識標(biāo)注的主要對象是文檔和三維模型[5]。對文檔和三維模型的知識標(biāo)注過程如下。

圖1 語義標(biāo)注過程

文檔的文件格式主要有doc、docx、xls、xlsx、pdf、ppt、pptx等；文檔的內(nèi)容主要以文字的信息為主。對于文檔的知識標(biāo)注采用歸一化技術(shù)，將各種文件格式的文檔歸一化為文本形式，再利用領(lǐng)域術(shù)語分解文本內(nèi)容，標(biāo)識領(lǐng)域術(shù)語的位置，抽取含領(lǐng)域術(shù)語的語句，統(tǒng)計領(lǐng)域術(shù)語出現(xiàn)的頻率，關(guān)聯(lián)相關(guān)領(lǐng)域術(shù)語，并且形成標(biāo)識記錄。標(biāo)識記錄是知識標(biāo)注的結(jié)果。

三維模型繪制的工具主要有Proe、UG等，圖紙的文件格式主要有prt、asm等，圖紙的內(nèi)容主要以線框、屬性、材質(zhì)、標(biāo)注等信息為主。對于圖紙的知識標(biāo)注采用step標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議進(jìn)行歸一化，再利用step原語分解歸一化的結(jié)果，標(biāo)識出現(xiàn)的step原語的位置，并且關(guān)聯(lián)領(lǐng)域術(shù)語，最終生成標(biāo)識結(jié)果。

2.2 知識分類

在知識管理的實踐中，企業(yè)用戶提到一個共同的話題——知識分類問題?！捌髽I(yè)的知識框架如何建立”、“企業(yè)的知識脈絡(luò)如何梳理[6]”。在企業(yè)中，知識分類有兩種，一種是按照使用習(xí)慣組織知識[7]，形成約定俗成的知識分類；另一種是對領(lǐng)域術(shù)語分成不同的意群，利于領(lǐng)域術(shù)語的所在意群，形成具有語義的知識分類。在知識引擎中領(lǐng)域術(shù)語意群是知識分類的基礎(chǔ)。

知識分類是根據(jù)企業(yè)的領(lǐng)域術(shù)語的標(biāo)準(zhǔn)或者詞典，把企業(yè)的全部知識按照相同、相異、相關(guān)等領(lǐng)域術(shù)語意群劃分成為不同類別的知識體系，以此顯示知識在知識體系中的位置和相互關(guān)系。

在知識引擎中，知識分類是以知識標(biāo)注為基礎(chǔ)的。在知識標(biāo)注生成的標(biāo)識文件中，標(biāo)識了領(lǐng)域術(shù)語之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使知識按照領(lǐng)域術(shù)語意群分類成為可能。知識引擎在進(jìn)行知識分類時，參照領(lǐng)域術(shù)語的意群劃分，按照領(lǐng)域術(shù)語關(guān)聯(lián)關(guān)系完成知識分類。

2.3 知識關(guān)聯(lián)[8]

在知識管理實踐中，尋找知識關(guān)聯(lián)、標(biāo)識知識關(guān)聯(lián)貫穿知識活動的始終。企業(yè)用戶經(jīng)常提到，“如何找到其他人完成這類工作的經(jīng)驗禁忌”，“別人是這么做的”。在企業(yè)中，知識關(guān)聯(lián)主要有兩種形式，一種是關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)，通過領(lǐng)域術(shù)語建立知識之間關(guān)聯(lián)；另一種是知識應(yīng)用場景關(guān)聯(lián)，在相同、相似的工作中，完成工作用到的關(guān)聯(lián)知識。在知識引擎中，兩種關(guān)聯(lián)方式都被采用，或者單獨(dú)應(yīng)用，或者組合應(yīng)用。

知識關(guān)聯(lián)是知識與知識之間以領(lǐng)域術(shù)語、應(yīng)用場景為紐帶，建立起來的具備參考價值的關(guān)聯(lián)關(guān)系；也是領(lǐng)域術(shù)語標(biāo)識的文獻(xiàn)知識載體、領(lǐng)域術(shù)語之間存在的各種關(guān)系的總和[9]。

在知識引擎中，關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)基于知識分類，以知識內(nèi)容中的領(lǐng)域術(shù)語為關(guān)聯(lián)紐帶，對含有相同領(lǐng)域術(shù)語的知識建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。場景關(guān)聯(lián)以知識評價為基礎(chǔ)，通過對知識使用者的行為記錄、分析，發(fā)現(xiàn)用戶行為之間的關(guān)聯(lián)性、連續(xù)性，從而推測出用戶所運(yùn)用的知識間的關(guān)聯(lián)性。

2.4 知識評價[10]

用戶使用知識的行為是用戶尋找知識解決工程問題的軌跡記錄，充分體現(xiàn)用戶的知識需求，所以用戶行為數(shù)據(jù)也屬于一種知識，是與業(yè)務(wù)知識并存的另一類知識，記錄用戶行為也屬于知識管理的范疇。在知識管理的實踐中，總是有人詢問“一條知識的使用率是多少”，“知識的有效性怎么表達(dá)”。知識評價依據(jù)來源于對用戶行為的分析結(jié)果。用戶訪問數(shù)量體現(xiàn)一條知識的有效性，用戶訪問數(shù)量大的知識比用戶訪問數(shù)量小的知識有效性高。

評價通常是指對一件事或人物進(jìn)行判斷、分析后得出指導(dǎo)性的結(jié)論。知識評價是對用戶行為進(jìn)行記錄、分析、綜合后，形成對知識項價值大小的結(jié)論，也形成對用戶知識需求的預(yù)測性結(jié)論?；痉椒ㄊ峭ㄟ^多個方面，選擇多個指標(biāo)，并根據(jù)各個指標(biāo)的不同權(quán)重，進(jìn)行綜合評價。一般的，不同的指標(biāo)執(zhí)行不同的標(biāo)準(zhǔn)或者算法。

在知識引擎中，知識評價實現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)記錄、分析和綜合，也要實現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)同步、篩選、補(bǔ)充、分析和綜合。在業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志記錄的基礎(chǔ)上，通過知識引擎的評價算法篩選、補(bǔ)充、分析和綜合，定時增量處理數(shù)據(jù)，生成知識、人員的評價指標(biāo)數(shù)值。這些指標(biāo)數(shù)值是知識規(guī)劃的依據(jù)。

2.5 知識規(guī)劃

在知識管理實踐中，總是有人問，“我能在這個場景下獲得合適的知識幫助嗎”，“在這個場景中能夠幫我找到別人做過的案例嗎”。在企業(yè)中，計劃人員在編制工作計劃或者審批任務(wù)，研發(fā)人員在研制新產(chǎn)品或者溝通產(chǎn)品中問題，生產(chǎn)人員在編寫工藝規(guī)程或者處理生產(chǎn)故障等。這些場景有關(guān)聯(lián)的制度、流程、模板、以往的類似任務(wù)、相關(guān)專家等。知識規(guī)劃是利用規(guī)劃算法將使用場景與領(lǐng)域知識、評價指標(biāo)連接起來。

知識規(guī)劃是知識場景化和智能化的處理過程，即“合適的人，在合適的場景，獲取并利用到合適的知識”的過程[13]。知識規(guī)劃是一條連接輸入條件與輸出結(jié)果的知識路徑，利用一套策略貫穿從輸入到輸出的領(lǐng)域知識，并且參照知識、人員的評價指標(biāo)，給出一套或者多套符合工作場景的參考知識和評價數(shù)據(jù)，供知識使用者選擇使用。

圖2 知識規(guī)劃過程

在知識引擎中，知識規(guī)劃把知識使用者的興趣需求信息和知識的特征信息匹配，同時使用相應(yīng)的規(guī)劃算法進(jìn)行計算篩選，找到知識使用者可能感興趣的知識對象。知識規(guī)劃從工作場景中獲取上下文信息，確定輸入條件與輸出結(jié)果；根據(jù)預(yù)先設(shè)定的策略，建立輸入與輸出之間的路徑；以預(yù)置的工作場景知識為基礎(chǔ)，再疊加根據(jù)預(yù)設(shè)邏輯自動從知識倉庫中篩選到相關(guān)知識；再參考知識和知識使用者的評價指標(biāo)，對工作場景的關(guān)聯(lián)知識篩選過濾，挑選出評級前三名或者前十名的知識規(guī)劃方案，與評價數(shù)據(jù)整合緩存到數(shù)據(jù)庫中。如圖2所示。

2.6 知識供應(yīng)[11]

在知識管理實踐中，有人問“能否供應(yīng)知識到工作桌面”，“能否按照規(guī)范、工具和實例等形式供應(yīng)知識”。企業(yè)工作人員在工作中，大量的時間在查找資料、實例等參考資料，尋找解決問題的途徑和完成工作的資源。企業(yè)員工需要，能夠供應(yīng)知識到工作桌面，并且按照要求分類的知識產(chǎn)品，指導(dǎo)工作人員順利、快捷地完成工作。

知識供應(yīng)（knowledge supply）是以滿足知識使用者需求為導(dǎo)向，為知識使用者提供知識化產(chǎn)品的過程。知識使用者在任何時間任何地方能夠得到所需要的任何知識化產(chǎn)品（或者知識包）。

在知識引擎中，知識供應(yīng)是將知識規(guī)劃的知識點(diǎn)和知識使用者的匹配信息，封裝為知識產(chǎn)品，供應(yīng)給最終知識使用者[12]，滿足知識使用者的需求，解決面臨的問題。知識產(chǎn)品是知識使用者日常工作中經(jīng)常熟悉的知識載體，例如規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)、案例等。

3 知識引擎實踐

通過知識管理的實踐，對知識引擎的認(rèn)識逐步加深。剛開始對工程知識構(gòu)成認(rèn)識不清晰，對知識引擎與搜索引擎的界線認(rèn)識模糊，混淆兩個引擎之間的關(guān)聯(lián)與差異。當(dāng)認(rèn)識到工程知識包括領(lǐng)域知識、用戶行為和使用場景時，知識引擎與搜索引擎的關(guān)系也逐漸明確了。知識引擎與搜索引擎既有關(guān)聯(lián)又有差異，搜索引擎是知識引擎的基礎(chǔ)，為知識引擎提供輸入數(shù)據(jù)的功能；知識引擎與領(lǐng)域知識、用戶行為、使用場景有關(guān)。緊接著遇到知識在哪里、用戶行為在哪里、使用場景在哪里的問題。領(lǐng)域知識、用戶行為和使用場景知識引擎處理對象。領(lǐng)域知識蘊(yùn)含在企業(yè)構(gòu)建的業(yè)務(wù)平臺的數(shù)據(jù)庫和電子倉庫中；用戶行為存儲在業(yè)務(wù)平臺的日志數(shù)據(jù)庫中；使用場景發(fā)生在業(yè)務(wù)平臺的使用過程中。最后需要解決知識引擎從業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取領(lǐng)域知識、用戶行為和使用場景。通過搜索引擎將業(yè)務(wù)平臺中領(lǐng)域知識內(nèi)容、用戶行為歸一化，輸入知識引擎。知識引擎對領(lǐng)域知識內(nèi)容進(jìn)行知識標(biāo)注、知識分類、知識關(guān)聯(lián)；對用戶行為利用評價算法，通過篩選、分析和綜合等方式生成評價指標(biāo)。知識引擎通過使用場景采集器，分析使用場景信息，規(guī)劃使用場景中使用的領(lǐng)域知識，以及這些領(lǐng)域知識曾經(jīng)發(fā)生過哪些用戶行為。知識引擎將規(guī)劃完成的知識產(chǎn)品供應(yīng)給應(yīng)用場景下的使用者。如圖3所示。還有，知識引擎需要考慮大數(shù)據(jù)量的處理效率，例如通過集群提升知識引擎的使用效率等。

圖3 知識引擎實踐

航天某企業(yè)工程知識管理項目規(guī)劃了三個目標(biāo)：建立知識庫，實現(xiàn)知識資產(chǎn)管理；梳理作業(yè)指導(dǎo)書，實現(xiàn)知識應(yīng)用場景管理；通過工程知識引擎，實現(xiàn)知識智能化應(yīng)用。目前，某企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)知識資產(chǎn)化、知識場景化，正在構(gòu)建工程知識引擎實現(xiàn)知識智能化應(yīng)用。企業(yè)需要工程知識引擎為具體的工作場景推送知識，幫助工程師迅速、便捷的完成作業(yè)任務(wù)。由于工程知識引擎在知識庫、知識場景和用戶行為的信息基礎(chǔ)上運(yùn)行，因此企業(yè)首先建立領(lǐng)域知識庫、知識場景信息庫和用戶行為信息庫。企業(yè)完成知識資產(chǎn)化、場景化建設(shè)工作后或者建設(shè)到一定程度，就會具備開展知識智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)條件。在某企業(yè)，建立工程知識庫，容納知識13000多條；接入外部知識庫7個，數(shù)據(jù)容量10TB左右，數(shù)據(jù)流動性優(yōu)良。建立了知識場景庫，管理作業(yè)流程、交流信息、專家網(wǎng)絡(luò)等場景。建立用戶行為信息庫，記錄業(yè)務(wù)系統(tǒng)中用戶行為。在此基礎(chǔ)上，某企業(yè)正在建設(shè)工程知識引擎，開展知識智能化應(yīng)用的工作。

4 結(jié)束語

在人工智能飛速發(fā)展的今天，知識管理的智能化應(yīng)用會飛速發(fā)展，充分發(fā)揮機(jī)器的數(shù)據(jù)處理能力，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析全企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息，提取知識片段，梳理知識分類，建立知識關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)知識智能化應(yīng)用。智能化的知識引擎將會普遍應(yīng)用到全部信息化軟件系統(tǒng)中，為工程師提供知識支持，幫助工程師自動完成作業(yè)任務(wù)，或者部分作業(yè)任務(wù)。

1 王宏君，余旭，敬石開. 統(tǒng)一面向產(chǎn)品全生命周期的知識應(yīng)用體系研究[J]. 信息技術(shù)，2014(9)：29～32

2 李鵬. 多領(lǐng)域視角下的知識標(biāo)注研究與實踐[J]. 情報工程，2016(1)：103～108

3 張繼東. 基于本體的數(shù)字檔案館動態(tài)知識與相對知識標(biāo)注研究[J]. 情報科學(xué)，2011(9)：1331～1334

4 郭喜躍，何婷婷. 信息抽取研究綜述[J]. 計算機(jī)科學(xué)，2015(2)：14～17

5 胡旭潔，侯永柱，劉繼紅. 三維模型知識標(biāo)注技術(shù)研究與實現(xiàn)[J]. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2017(4)：695～700

6 張曉玲，宋娟，馬文敏，等. 企業(yè)職能部門業(yè)務(wù)工作知識梳理實踐[J]. 航天工業(yè)管理，2017(4)：58～60

7 陳洪瀾.論知識分類的十大方式[EB/OL]. [2012-08-08]. http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f7ab1801018m9d.html

8 文庭孝，龔蛟騰，張蕊，等. 知識關(guān)聯(lián)：內(nèi)涵、特征與類型[J]. 圖書館，2011(4)：32～35

9 360百科.知識關(guān)聯(lián)[EB/OL].[2015-01-27]. https://baike.so.com/doc/8168090-8485078.html.

10 王曉東，張巍，劉洋，等. 中國運(yùn)載火箭技術(shù)研究院知識管理實踐與思考[J]. 航天工業(yè)管理，2017(4)：4～10

11 智庫百科.知識供應(yīng)鏈模型[EB/OL].[2009-02-11]. http://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E4%BE%9B%E5%BA%94%E9%93%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B

12 王宏君，藺娜，鬲玲，等. 工程知識管理系統(tǒng)模型研究[J]. 航天制造技術(shù)，2015(3)：56～59

13 楊曉玲.個性化知識推薦實現(xiàn)知識“找”人[EB/OL]. [2014-02-27]. http://software.it168.com/a2014/0227/1597/000001597415.shtml

Research on the Composition of Engineering Knowledge Engine

Wang Hongjun1Chen Jianjiang2Dong Zhengwei2Yu Hongyan2

(1. Beijing Shenzhou Aerospace Software Technology Co. Ltd, Beijing 100094; 2.Beijing Institute of Mechanical and Electrical Engineering, Beijing 100074)

According to the demand of enterprises for intelligent service of knowledge management, this paper leads to engineering knowledge engine, which consists of knowledge annotation, knowledge classification, knowledge association, knowledge evaluation, knowledge planning and knowledge supply. It mainly deals with domain knowledge, user behavior and usage scenarios. Then, it tells the development process of an enterprise's knowledge management from asset-based to scene-oriented to intelligent, as well as the intelligent application of using knowledge engine to realize "the right people, get and use the right knowledge in appropriate scenarios" . Finally, it is envisioned that with the development of artificial intelligence, engineering knowledge engine will become our work assistant.

knowledge engine；knowledge labeling；knowledge association；knowledge evaluation；knowledge planning；knowledge supply

航天重大裝備創(chuàng)新研制工程知識管理技術(shù)研究與應(yīng)用（2015BAF18B01）；面向全生命周期的飛航武器系統(tǒng)數(shù)字化綜合集成及協(xié)同應(yīng)用（A0420131501）。

王宏君（1972），碩士，信息處理專業(yè)；研究方向：知識管理、可制造性分析、故障預(yù)測。

2017-07-12