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        節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)信息檢索創(chuàng)新思路

        2019-02-06 01:33:42衛(wèi)珂玢大慶油田技術(shù)監(jiān)督中心標(biāo)準(zhǔn)化研究所
        石油石化節(jié)能 2019年12期
        關(guān)鍵詞:排序關(guān)鍵語(yǔ)義

        衛(wèi)珂玢(大慶油田技術(shù)監(jiān)督中心標(biāo)準(zhǔn)化研究所)

        眾所周知,節(jié)能減排一直是企業(yè)降本增效的重要手段,而節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)乃至國(guó)家節(jié)能制度的基礎(chǔ),是化解產(chǎn)能過(guò)剩、推動(dòng)建設(shè)綠色生態(tài)環(huán)境的有效支撐。節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)信息的采集是標(biāo)準(zhǔn)使用者吸收節(jié)能專業(yè)關(guān)鍵內(nèi)容的有效手段,但隨著標(biāo)準(zhǔn)化信息技術(shù)的不斷創(chuàng)新,標(biāo)準(zhǔn)信息使用者的要求不斷多樣化,僅針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)名稱、編號(hào)進(jìn)行檢索的標(biāo)準(zhǔn)信息處理技術(shù)無(wú)法滿足以下需求:

        1)由于節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)中標(biāo)準(zhǔn)信息的多元化,導(dǎo)致檢索者無(wú)法精確查詢所需要的標(biāo)準(zhǔn)信息。

        2)需要采集不同標(biāo)準(zhǔn)中的節(jié)能數(shù)據(jù)或相關(guān)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析。

        因此,需要研究基于節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)檢索技術(shù),通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行分析和有效組織,提供一個(gè)更加豐富詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)信息處理工具,滿足使用者提取不同標(biāo)準(zhǔn)信息內(nèi)容的需求。

        1 標(biāo)準(zhǔn)層次結(jié)構(gòu)梳理

        1.1 標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容層次結(jié)構(gòu)

        若按照GB/T 13017—2008《企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系表編制指南》,可將現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分為技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、工作標(biāo)準(zhǔn)、管理標(biāo)準(zhǔn)[1]三大類。不同類別標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容層次繁多,很難統(tǒng)一。如:技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中包含技術(shù)指標(biāo)、術(shù)語(yǔ)、要求和方法等層次;工作標(biāo)準(zhǔn)包含設(shè)備維修保養(yǎng)內(nèi)容;而管理標(biāo)準(zhǔn)包含管理方法、考核細(xì)則等。通過(guò)對(duì)所有標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)層次進(jìn)行分析,確定標(biāo)準(zhǔn)層次(表1)。

        表1 標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)層次

        1.2 標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度排序

        通過(guò)梳理出標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容層次結(jié)構(gòu),科學(xué)、合理地設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷,對(duì)高頻使用標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)人員和提供技術(shù)指導(dǎo)的相關(guān)專家展開問(wèn)卷調(diào)查,以確定各部分標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度的排序情況,為設(shè)置權(quán)重規(guī)則奠定基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度反饋數(shù)據(jù)如圖1所示。

        標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度排序結(jié)果如下:

        第一,方法、要求;

        第二,標(biāo)準(zhǔn)名稱、范圍;

        第三,術(shù)語(yǔ)和定義;

        第四,目次、前言;

        第五,附錄、規(guī)范性引用文件、參考文獻(xiàn)、包裝、標(biāo)志、運(yùn)輸、貯存、引言。

        圖1 標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度排序

        2 建立節(jié)能專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)索引集

        以節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),前期搜集節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)共171項(xiàng),梳理標(biāo)準(zhǔn)之間內(nèi)部層次。按照標(biāo)準(zhǔn)體系建立原則,建立節(jié)能專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)171項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容進(jìn)行索引提取,以標(biāo)準(zhǔn)范圍、主要技術(shù)內(nèi)容為對(duì)象,提取多個(gè)關(guān)鍵詞。例如,GB/T 12325—2008《電能質(zhì)量 供電電壓允許偏差》的主要技術(shù)要求包含電壓、偏差、限值、測(cè)量、合格率等關(guān)鍵指標(biāo)。提取索引時(shí),將這些關(guān)鍵指標(biāo)作為該標(biāo)準(zhǔn)的次關(guān)鍵索引,以此類推,從而建立標(biāo)準(zhǔn)索引集。最終提取索引共513項(xiàng),其中關(guān)鍵索引312項(xiàng),次關(guān)鍵索引201項(xiàng)。

        3 建立語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型

        3.1 語(yǔ)義相似度計(jì)算方法

        現(xiàn)階段常用三種語(yǔ)義相似度計(jì)算方法[2]包括基于語(yǔ)義理解的相似度算法[3]、基于漢明距離的相似度算法[4]、基于向量空間模型的計(jì)算方法[2]。三種方法對(duì)比如表2所示。

        由表2可知,基于語(yǔ)義理解的相似度算法遵循詞義間結(jié)構(gòu)層次關(guān)系的語(yǔ)義樹進(jìn)行計(jì)算。該語(yǔ)義樹[3]包括實(shí)體、屬性值、數(shù)量值、特征值等數(shù)據(jù)集合,與使用的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容所包含的技術(shù)指標(biāo)、數(shù)值計(jì)算、操作步驟等概念屬性不謀而合;其次,該方法描述的概念含義的抽象性與其所表達(dá)的數(shù)據(jù)源所在位置相關(guān),與根據(jù)檢索詞在標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度排序情況下設(shè)置權(quán)重規(guī)則的理念相同。

        結(jié)合搜集的171項(xiàng)節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)提取的關(guān)鍵索引,以及各關(guān)鍵索引語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度,可知基于語(yǔ)義理解的相似度算法最為科學(xué)合理,其計(jì)算公式[2-3]為

        式中:f(p1)、 f(p2)分別為詞p1、p2在語(yǔ)義樹中連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)(含自身)/語(yǔ)義樹總節(jié)點(diǎn)數(shù);LCN為兩個(gè)詞最小公共節(jié)點(diǎn);dist(p1,p2)為p1、p2在語(yǔ)義樹中的路徑距離;α為可調(diào)節(jié)變量。

        3.2 語(yǔ)義樹

        由語(yǔ)義相似度算法比較及計(jì)算公式可知,基于語(yǔ)義理解的相似度算法依據(jù)的核心模板為語(yǔ)義樹[3]:根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)部各標(biāo)準(zhǔn)間層次,遵循標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)在邏輯關(guān)系,結(jié)合索引集關(guān)鍵分詞,設(shè)立父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn),建立節(jié)能專業(yè)語(yǔ)義樹,如圖2所示。

        3.3 權(quán)重規(guī)則

        檢索詞權(quán)重值計(jì)算規(guī)則[3-5]為

        式中:tf(t,D)為標(biāo)準(zhǔn)中詞語(yǔ)t出現(xiàn)的頻率;idf(t)為與標(biāo)準(zhǔn)頻率成反比關(guān)系的倒置標(biāo)準(zhǔn)頻率[6];loc(t,D)為詞語(yǔ)t在標(biāo)準(zhǔn)中的位置。

        結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容關(guān)注度排序情況,賦予標(biāo)準(zhǔn)不同層次不同的權(quán)重分值:排名第一的“方法、要求”分值最高,排名最后的“附錄、規(guī)范性引用文件、參考文獻(xiàn)、包裝、標(biāo)志、運(yùn)輸、貯存、引言”分值最低,記為loc(t,D)。在語(yǔ)義樹中,越深層次的索引越具有技術(shù)指向性,權(quán)重分值也最高。

        3.4 語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型

        基于以上研究?jī)?nèi)容,建立語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型[7],即

        f(i)=語(yǔ)義相似度×檢索詞權(quán)重值 (3)

        式中:f(i)為一個(gè)反饋結(jié)果集合,即f(i)∈{標(biāo)準(zhǔn)檢索庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)};語(yǔ)義相似度為檢索詞與索引集索引匹配程度,若與索引精確匹配,則相似度為1;若無(wú)任何相似,則相似度為0。

        表2 三種語(yǔ)義相似度計(jì)算方法比較

        圖2 節(jié)能專業(yè)語(yǔ)義樹(部分)

        4 驗(yàn)證

        在驗(yàn)證程序中輸入關(guān)鍵詞(評(píng)價(jià)指標(biāo)),將程序反饋出的數(shù)據(jù)結(jié)果與現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量進(jìn)行對(duì)比,用以驗(yàn)證提出的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:windows7系統(tǒng),4G內(nèi)存。

        計(jì)算公式中參數(shù)雖然還需進(jìn)一步做出相應(yīng)的調(diào)整,但建立的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模型所計(jì)算出的合格率基本符合建立的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)檢索庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)檢索的要求,實(shí)現(xiàn)了基于標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容檢索的初步想法,為進(jìn)一步研究標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容檢索技術(shù)提供了關(guān)鍵性的技術(shù)支持。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        節(jié)能作為企業(yè)降本增效的重要手段,其標(biāo)準(zhǔn)化功能也應(yīng)具備高效的要求,在節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)信息處理方式上需要進(jìn)行創(chuàng)新,以滿足節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)使用者日益增加的技術(shù)需求。

        在現(xiàn)代數(shù)據(jù)檢索技術(shù)日趨完美、云計(jì)算逐漸完善的大環(huán)境下,打破固有的標(biāo)準(zhǔn)檢索模式,通過(guò)對(duì)搜集的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行有效組織,建立檢索內(nèi)容相關(guān)性表達(dá)模型,研究出基于標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的檢索理論方法,將標(biāo)準(zhǔn)化檢索手段推進(jìn)新的發(fā)展階段,將標(biāo)準(zhǔn)信息處理能力上升新的高度,成為標(biāo)準(zhǔn)化信息的重要處理工具。該創(chuàng)新成果不僅可用于節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的處理方式中,也能用于各行各業(yè)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵信息的提取方式中。因此,標(biāo)準(zhǔn)檢索系統(tǒng)研究成果的開發(fā)可進(jìn)一步提高標(biāo)準(zhǔn)化信息系統(tǒng)的效益空間,該技術(shù)將成為標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域的“百度”和“知網(wǎng)”,對(duì)中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域在國(guó)際地位的提升具有一定的指導(dǎo)意義。

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