一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116010620A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310031478.XG06Q50/04(2012.01)(22)申请日2023.01.10(71)申请人东华大学地址200051上海市长宁区延安西路1882号(72)发明人郑小虎刘正好(74)专利代理机构上海申汇专利代理有限公司31001专利代理师翁若莹柏子雵(51)Int.Cl.G06F16/36(2019.01)G06N5/02(2023.01)G06F16/35(2019.01)G06F16/335(2019.01)G06F40/295(2020.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法(57)摘要本发明公开了一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，面向缝纫工艺加工流程链路长、信息分散化的特点，从全局角度集成与管理加工的多环节信息，主要包括以下步骤：结合缝纫行业知识结构特点和服务系统需要，进行缝纫知识本体模型设计；基于条件随机场的双向长短时记忆网络模型，进行工艺知识实体抽取；基于预训练语言模型的层叠指针网络模型，进行工艺知识实体关系抽取；基于Neo4j图数据库实现知识存储；建立基于面料力学性能的缝制参数推荐方法，结合智能搜索、智能推荐功能，实现智能应用。本发明基于知识图谱技术，针对缝纫工艺过程中产生的海量工艺信息，实现了缝纫工艺知识的快速调用及推荐，提高了缝制生产的自主决策能力。CN116010620ACN116010620A权利要求书1/2页1.一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、设计缝纫知识本体模型：根据缝纫工艺语料情况和图谱需求，结合缝纫行业知识结构特点和服务系统需要实现的功能进行知识图谱本体模型设计，包括设备利用层与资源利用层，其中，设备利用层用于存储缝纫工艺信息及缝纫生产设备的类别，资源利用层用于存储可供设备利用层调用的产品设计知识、缝纫电气知识、缝纫装备知识和缝纫装备运维知识；步骤2、基于条件随机场的双向长短时记忆网络实现语料的实体抽取；步骤3、基于预训练语言模型的层叠指针网络实体关系抽取模型实现语料的关系抽取；步骤4、基于Neo4j图数据库的知识存储：将步骤2、步骤3所抽取的实体及其关系填充进步骤1所构建的缝纫知识本体模型中，使用Neo4j图数据库作为数据存储工具构建缝纫工艺知识图谱；步骤5、基于面料力学性能的缝制参数推荐，包括以下步骤：步骤5.1、建立面料基础性能知识体系，对各种面料的基本规格进行测量，并对面料按层次进行初步分类，作为后期用户可选择的输入数据；步骤5.2、建立面料力学性能知识体系，进行面料力学性能参数分析，对面料的力学性能进行测量，对各性能指标采用主成分分析法进行因子分析，并提取出主因子；步骤5.3、建立面料缝制性能知识体系，对步骤5.1所述面料进行缝制实验，并结合服装缝纫平整度标准进行客观评价，采用缝制实验中所得评价数据建立逐步多元回归模型，自变量为步骤5.2提取的主因子，因变量为面料经纬向的缝纫外观平整度等级；步骤5.4、根据步骤5.2以及步骤5.3所获得的数据建立面料缝缩理论模型，建立面料力学性能与最大缝缩率之间的关系模型，实现对面料缝纫后面料外观平整度、面料最大缝缩率的预测；步骤5.5、根据步骤5.4所建立的面料缝缩理论模型，以及所得到的实验参数，建立缝纫产品设计知识图谱，用户输入面料的基本参数后，由系统对面料类别和相关工艺参数进行识别，通过计算输出面料的加工生产性能，包括对面料最大缝缩率、粘合参数、加工工艺说明的推荐；步骤6、基于知识图谱的智能应用，实现智能搜索功能以及智能推荐功能，其中，智能搜索功能包括实体识别功能和实体及其关系查询功能，通过智能推荐功能实现基于用户输入的面料基本信息自动输出推荐的面料缝制参数。2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特征在于，步骤1中，设计所述缝纫知识本体模型可用的实体类型包括工艺文档、缝纫设备操作手册、缝纫设备故障维修文档、缝机企业网站页面信息。3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的缝纫工艺知识融合与智能推荐方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：步骤2.1、将原始语料基于brat软件进行手动实体标注，随后利用BIO三位标注方法生成标注后的文件，并将标注后的文档作为数据集；步骤2.2、将数据集按7：3的比例划为训练集与测试集，根据训练集生成词表和标签表的缓存文件，并对文本进行等长切分，每隔50个字为一组；2CN116010620A权利要求书2/2页步骤2.3、进行数据预处理，取词频最高的前5000个字，其余无关词汇、数词、用于扩展对齐的词分别用<