王宏君 陳建江 董正衛(wèi) 于紅艷

?

工程知識(shí)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(duì)知識(shí)管理智能化服務(wù)的需求，引出工程知識(shí)引擎，它由知識(shí)標(biāo)注、知識(shí)分類、知識(shí)關(guān)聯(lián)、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)規(guī)劃和知識(shí)供應(yīng)組成，主要處理領(lǐng)域知識(shí)、用戶行為和使用場景。講述了某企業(yè)知識(shí)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(shí)引擎實(shí)現(xiàn)“合適的人，在合適的場景，獲取并利用到合適的知識(shí)”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(shí)引擎將會(huì)成為工作助手遠(yuǎn)景。

知識(shí)引擎；知識(shí)標(biāo)注；知識(shí)關(guān)聯(lián)；知識(shí)評(píng)價(jià)；知識(shí)規(guī)劃；知識(shí)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(shí)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(shí)的全文檢索。知識(shí)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(shí)；建立知識(shí)庫，匯集日常工作中產(chǎn)生和常用的知識(shí)資產(chǎn)；構(gòu)建知識(shí)引擎，解決知識(shí)的來源問題和知識(shí)的應(yīng)用問題[1]。目前，以知識(shí)引擎為核心的知識(shí)管理已經(jīng)成為企業(yè)的知識(shí)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(shí)引擎是搜索引擎嗎”、“知識(shí)引擎是什么”等問題。

2 知識(shí)引擎構(gòu)成

知識(shí)引擎（knowledge engine），通過知識(shí)標(biāo)注、知識(shí)分類、知識(shí)關(guān)聯(lián)、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)規(guī)劃和知識(shí)供應(yīng)，將分散在企業(yè)各部門乃至各位員工腦中的知識(shí)、技能、訣竅、規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)等各類信息組合成一個(gè)體現(xiàn)本企業(yè)專業(yè)特點(diǎn)的知識(shí)產(chǎn)品。

2.1 知識(shí)標(biāo)注[2]

在知識(shí)管理的實(shí)踐中，大多數(shù)時(shí)間在回答這樣的問題，“知識(shí)怎么來”，“如何自動(dòng)獲取知識(shí)”。在企業(yè)中，知識(shí)有兩個(gè)主要來源，一個(gè)是專家的頭腦，另一個(gè)是蘊(yùn)含知識(shí)的文檔和三維模型。專家頭腦中的知識(shí)利用知識(shí)模板整理成工程經(jīng)驗(yàn)禁忌，收集在知識(shí)庫中；蘊(yùn)含在文檔和三維模型中的工程知識(shí)，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(duì)標(biāo)注結(jié)果形成知識(shí)片段。知識(shí)片段[4]經(jīng)過企業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业脑u(píng)估，提升為企業(yè)工程知識(shí)。在這個(gè)過程中，自動(dòng)獲取知識(shí)的手段顯得不可或缺。

知識(shí)標(biāo)注是利用領(lǐng)域術(shù)語及術(shù)語關(guān)系對(duì)工程知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)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(gè)領(lǐng)域術(shù)語能夠從多個(gè)專業(yè)聯(lián)合揭示和挖掘文檔的語義。在企業(yè)中，知識(shí)標(biāo)注的主要對(duì)象是文檔和三維模型[5]。對(duì)文檔和三維模型的知識(shí)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(duì)于文檔的知識(shí)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(shí)領(lǐng)域術(shù)語的位置，抽取含領(lǐng)域術(shù)語的語句，統(tǒng)計(jì)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(shí)記錄。標(biāo)識(shí)記錄是知識(shí)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(duì)于圖紙的知識(shí)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(shí)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(shí)結(jié)果。

2.2 知識(shí)分類

在知識(shí)管理的實(shí)踐中，企業(yè)用戶提到一個(gè)共同的話題——知識(shí)分類問題。“企業(yè)的知識(shí)框架如何建立”、“企業(yè)的知識(shí)脈絡(luò)如何梳理[6]”。在企業(yè)中，知識(shí)分類有兩種，一種是按照使用習(xí)慣組織知識(shí)[7]，形成約定俗成的知識(shí)分類；另一種是對(duì)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(shí)分類。在知識(shí)引擎中領(lǐng)域術(shù)語意群是知識(shí)分類的基礎(chǔ)。

知識(shí)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(shí)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(shí)體系，以此顯示知識(shí)在知識(shí)體系中的位置和相互關(guān)系。

在知識(shí)引擎中，知識(shí)分類是以知識(shí)標(biāo)注為基礎(chǔ)的。在知識(shí)標(biāo)注生成的標(biāo)識(shí)文件中，標(biāo)識(shí)了領(lǐng)域術(shù)語之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使知識(shí)按照領(lǐng)域術(shù)語意群分類成為可能。知識(shí)引擎在進(jìn)行知識(shí)分類時(shí)，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(shí)分類。

2.3 知識(shí)關(guān)聯(lián)[8]

在知識(shí)管理實(shí)踐中，尋找知識(shí)關(guān)聯(lián)、標(biāo)識(shí)知識(shí)關(guān)聯(lián)貫穿知識(shí)活動(dòng)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(yàn)禁忌”，“別人是這么做的”。在企業(yè)中，知識(shí)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(shí)之間關(guān)聯(lián)；另一種是知識(shí)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(shí)。在知識(shí)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(shí)關(guān)聯(lián)是知識(shí)與知識(shí)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(jià)值的關(guān)聯(lián)關(guān)系；也是領(lǐng)域術(shù)語標(biāo)識(shí)的文獻(xiàn)知識(shí)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(shí)引擎中，關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)基于知識(shí)分類，以知識(shí)內(nèi)容中的領(lǐng)域術(shù)語為關(guān)聯(lián)紐帶，對(duì)含有相同領(lǐng)域術(shù)語的知識(shí)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。場景關(guān)聯(lián)以知識(shí)評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)，通過對(duì)知識(shí)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(shí)間的關(guān)聯(lián)性。

2.4 知識(shí)評(píng)價(jià)[10]

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

評(píng)價(jià)通常是指對(duì)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(shí)評(píng)價(jià)是對(duì)用戶行為進(jìn)行記錄、分析、綜合后，形成對(duì)知識(shí)項(xiàng)價(jià)值大小的結(jié)論，也形成對(duì)用戶知識(shí)需求的預(yù)測性結(jié)論?；痉椒ㄊ峭ㄟ^多個(gè)方面，選擇多個(gè)指標(biāo)，并根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的不同權(quán)重，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。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(shí)引擎中，知識(shí)評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)記錄、分析和綜合，也要實(shí)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(shí)引擎的評(píng)價(jià)算法篩選、補(bǔ)充、分析和綜合，定時(shí)增量處理數(shù)據(jù)，生成知識(shí)、人員的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值。這些指標(biāo)數(shù)值是知識(shí)規(guī)劃的依據(jù)。

2.5 知識(shí)規(guī)劃

在知識(shí)管理實(shí)踐中，總是有人問，“我能在這個(gè)場景下獲得合適的知識(shí)幫助嗎”，“在這個(gè)場景中能夠幫我找到別人做過的案例嗎”。在企業(yè)中，計(jì)劃人員在編制工作計(jì)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(shí)規(guī)劃是利用規(guī)劃算法將使用場景與領(lǐng)域知識(shí)、評(píng)價(jià)指標(biāo)連接起來。

知識(shí)規(guī)劃是知識(shí)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(shí)”的過程[13]。知識(shí)規(guī)劃是一條連接輸入條件與輸出結(jié)果的知識(shí)路徑，利用一套策略貫穿從輸入到輸出的領(lǐng)域知識(shí)，并且參照知識(shí)、人員的評(píng)價(jià)指標(biāo)，給出一套或者多套符合工作場景的參考知識(shí)和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，供知識(shí)使用者選擇使用。

圖2 知識(shí)規(guī)劃過程

在知識(shí)引擎中，知識(shí)規(guī)劃把知識(shí)使用者的興趣需求信息和知識(shí)的特征信息匹配，同時(shí)使用相應(yīng)的規(guī)劃算法進(jìn)行計(jì)算篩選，找到知識(shí)使用者可能感興趣的知識(shí)對(duì)象。知識(shí)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(shí)為基礎(chǔ)，再疊加根據(jù)預(yù)設(shè)邏輯自動(dòng)從知識(shí)倉庫中篩選到相關(guān)知識(shí)；再參考知識(shí)和知識(shí)使用者的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)工作場景的關(guān)聯(lián)知識(shí)篩選過濾，挑選出評(píng)級(jí)前三名或者前十名的知識(shí)規(guī)劃方案，與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)整合緩存到數(shù)據(jù)庫中。如圖2所示。

2.6 知識(shí)供應(yīng)[11]

在知識(shí)管理實(shí)踐中，有人問“能否供應(yīng)知識(shí)到工作桌面”，“能否按照規(guī)范、工具和實(shí)例等形式供應(yīng)知識(shí)”。企業(yè)工作人員在工作中，大量的時(shí)間在查找資料、實(shí)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(shí)到工作桌面，并且按照要求分類的知識(shí)產(chǎn)品，指導(dǎo)工作人員順利、快捷地完成工作。

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

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

3 知識(shí)引擎實(shí)踐

通過知識(shí)管理的實(shí)踐，對(duì)知識(shí)引擎的認(rèn)識(shí)逐步加深。剛開始對(duì)工程知識(shí)構(gòu)成認(rèn)識(shí)不清晰，對(duì)知識(shí)引擎與搜索引擎的界線認(rèn)識(shí)模糊，混淆兩個(gè)引擎之間的關(guān)聯(lián)與差異。當(dāng)認(rèn)識(shí)到工程知識(shí)包括領(lǐng)域知識(shí)、用戶行為和使用場景時(shí)，知識(shí)引擎與搜索引擎的關(guān)系也逐漸明確了。知識(shí)引擎與搜索引擎既有關(guān)聯(lián)又有差異，搜索引擎是知識(shí)引擎的基礎(chǔ)，為知識(shí)引擎提供輸入數(shù)據(jù)的功能；知識(shí)引擎與領(lǐng)域知識(shí)、用戶行為、使用場景有關(guān)。緊接著遇到知識(shí)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(shí)、用戶行為和使用場景知識(shí)引擎處理對(duì)象。領(lǐng)域知識(shí)蘊(yùn)含在企業(yè)構(gòu)建的業(yè)務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫和電子倉庫中；用戶行為存儲(chǔ)在業(yè)務(wù)平臺(tái)的日志數(shù)據(jù)庫中；使用場景發(fā)生在業(yè)務(wù)平臺(tái)的使用過程中。最后需要解決知識(shí)引擎從業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取領(lǐng)域知識(shí)、用戶行為和使用場景。通過搜索引擎將業(yè)務(wù)平臺(tái)中領(lǐng)域知識(shí)內(nèi)容、用戶行為歸一化，輸入知識(shí)引擎。知識(shí)引擎對(duì)領(lǐng)域知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)標(biāo)注、知識(shí)分類、知識(shí)關(guān)聯(lián)；對(duì)用戶行為利用評(píng)價(jià)算法，通過篩選、分析和綜合等方式生成評(píng)價(jià)指標(biāo)。知識(shí)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(shí)，以及這些領(lǐng)域知識(shí)曾經(jīng)發(fā)生過哪些用戶行為。知識(shí)引擎將規(guī)劃完成的知識(shí)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(shí)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(shí)引擎的使用效率等。

圖3 知識(shí)引擎實(shí)踐

航天某企業(yè)工程知識(shí)管理項(xiàng)目規(guī)劃了三個(gè)目標(biāo)：建立知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)管理；梳理作業(yè)指導(dǎo)書，實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用場景管理；通過工程知識(shí)引擎，實(shí)現(xiàn)知識(shí)智能化應(yīng)用。目前，某企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)化、知識(shí)場景化，正在構(gòu)建工程知識(shí)引擎實(shí)現(xiàn)知識(shí)智能化應(yīng)用。企業(yè)需要工程知識(shí)引擎為具體的工作場景推送知識(shí)，幫助工程師迅速、便捷的完成作業(yè)任務(wù)。由于工程知識(shí)引擎在知識(shí)庫、知識(shí)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(shí)庫、知識(shí)場景信息庫和用戶行為信息庫。企業(yè)完成知識(shí)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(huì)具備開展知識(shí)智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)條件。在某企業(yè)，建立工程知識(shí)庫，容納知識(shí)13000多條；接入外部知識(shí)庫7個(gè)，數(shù)據(jù)容量10TB左右，數(shù)據(jù)流動(dòng)性優(yōu)良。建立了知識(shí)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(shí)引擎，開展知識(shí)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(shí)管理的智能化應(yīng)用會(huì)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(shí)片段，梳理知識(shí)分類，建立知識(shí)關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)知識(shí)智能化應(yīng)用。智能化的知識(shí)引擎將會(huì)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(shí)支持，幫助工程師自動(dòng)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(shí)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(shí)標(biāo)注研究與實(shí)踐[J]. 情報(bào)工程，2016(1)：103～108

3 張繼東. 基于本體的數(shù)字檔案館動(dòng)態(tài)知識(shí)與相對(duì)知識(shí)標(biāo)注研究[J]. 情報(bào)科學(xué)，2011(9)：1331～1334

4 郭喜躍，何婷婷. 信息抽取研究綜述[J]. 計(jì)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(shí)標(biāo)注技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)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(shí)梳理實(shí)踐[J]. 航天工業(yè)管理，2017(4)：58～60

7 陳洪瀾.論知識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)管理實(shí)踐與思考[J]. 航天工業(yè)管理，2017(4)：4～10

11 智庫百科.知識(shí)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(shí)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(gè)性化知識(shí)推薦實(shí)現(xiàn)知識(shí)“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(shí)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(shí)管理、可制造性分析、故障預(yù)測。

2017-07-12