一种创新知识库构建工具、电子设备及计算机可读介质

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言理解、知识图谱、智能辅助创新领域。

传统辅助创新方法包括经验调查、头脑风暴等方法，1946年以来，前苏联团队从40万份专利中提炼了跨行业技术系统的通用解决问题工具—经典TRIZ创新方法论，包括系统分析、矛盾矩阵、物场模型等抽象描述，以及40个发明原理、四种分离方法、76个物场标准解和科学效应知识库等发明措施信息。由于这些发明措施非常抽象，如何实现对这些发明措施的语义理解，如何使用TRIZ方法走向实用的困难。经典TRIZ没有功能、属性、对象这些术语，无法涵盖数以千计的技术术语和专业内容，而且技术矛盾分析和物场分析难以统一，矛盾与发明原理语义关系不具有可解释性。因此，直接利用经典TRIZ方法进行发明创新困难重重。针对上述问题，现代TRIZ流派加深了对进化趋势、功能、属性认知，但现代TRIZ方法无法与TRIZ发明信息库、专利等参考文本语义结合，难以检索到与输入描述相匹配的知识，与实际问题处理之间存在语义脱节，目前，人们急需探索一种可解释的利用已有发明措施的可行方案。

针对上述问题，本发明提供了一种面向发明措施的创新知识库构建工具，从功能、对象、参数、关联知识出发为发明措施搭建一套可语义理解的创新知识库，借助人工或智能方法为发明措施加工各类知识，方便语义检索和推荐。进一步，利用知识库管理模块，提供知识的编辑和更新能力，从而为发明措施的利用奠定基础，为后续生成辅助创新方案助力。

本发明的第一方面提供了一种创新知识库构建工具，其特征在于：

包括：知识建模模块、知识加工模块、知识库管理模块；

所述知识建模，构建针对TRIZ发明措施的创新知识概念体系；

所述知识加工，为各发明措施标注创新知识，以文本、图像、音频、视频等多模态形式组织；

所述知识库管理，提供创新知识的评估和更新。

所述发明措施，包括TRIZ的发明原理、分离原理、物场标准解、科学效应、流改进措施；

所述创新知识，包括与发明措施相关的功能、参数、对象、关联特征等标签；

在一些实施例中，创新知识可以来自论文、专利、产品、技术报告等科技文献。

在一些实施例中，所述知识建模模块，包括功能建模单元、参数建模单元、多元建模单元；

在一些实施例中，所述功能建模单元，通过归纳提炼功能操作，形成层级化功能概念及关系；

可选的，面向发明措施建模，形成“功能-发明原理”，“功能-物场标准解”；

所述参数建模，通过归纳提炼属性、属性参数、工程参数、约束特征各自的概念体系，可以用于分离原理和发明原理；

在一些实施例中，参数建模获得参数层级化概念体系及关系。

在一些实施例中，所述参数包括发明信息库和参考文本中记录的各类变量或特征参数。

在一些实施例中，根据属性、属性参数的模型，从文献知识中抽取实例，然后建模；

可选的，参数建模形成属性或参数-分离原理、属性或参数-发明原理；

所述多元建模，通过功能、对象、参数概念体系及关系组合，可以用于标注所有发明措施；

所述对象，包括创新知识提及的客观实体、物质、能量和信息。

所述的物质，包括以“固液气粉场”不同形态存在的客观实体，以及该实体的概念体系及关系；

所述能量和信息，以客观世界的构成要素，以及它们的相关概念体系及关系特征呈现。

在一些实施例中，对象也可以称为流，物质是客观存在的可具象的客体，能量、信息是技术文献中提及的各类概念或实例；

在一些实施例中，所述多元建模，包括功能-属性-发明原理、功能-属性-标准解、功能属性-科学效应，功能-流-发明原理、功能-流-标准解、功能-流-流改进、功能-流-科学效应，和参数层级化概念体系及关系；

所述概念包括功能、参数、对象、关联产品、关联组件、关联领域分类，以及其他语义特征标签，可用于搜索推荐；

所述概念体系包括概念的层级标签、概念关系、概念实例、实例关系、各项说明解释文本；

所述关系包括标签之间的同位、上下位、近义反义关系概念，也包括关系实例。

在一些实施例中，所述关系组合，根据产品、引文信息进行知识检索和约束；

所述知识加工，是标注或提取创新知识；

所述标注是对发明措施的相关创新知识编辑、索引；

在一些实施例中，知识加工可以利用语法特征、规则模板或算法模型标注或抽取创新知识，还包括创新知识组合，以及知识的结构化组织；

在一些实施例中，所述标注或提取是进行人工标注，或利用语法特征、规则模板或算法模型从结构化、非结构化文本中标注或抽取知识；

在一些实施例中，知识加工还包括知识组合分析，通过知识关联挖掘、知识子图结构发现，生成组合创新知识；

在一些实施例中，根据所述发明措施的不同分类，采用不同方式获取各类别中的功能、对象、参数知识；

所述创新知识，来自论文、专利、技术报告等科技文献中抽取的各项发明概念及实例；

可选的，加工也包括存储、索引、编辑上述各项层级化知识。

所述知识库管理，包括对发明措施的相关创新知识进行存储、编辑、索引，还包括对知识进行推理、修正、补全、更新；

在一些实施例中，知识的存储可以用离线方式对特征字段、图数据进行持久化，也可以对一些词或关系在线生成，实现临时存储。

在一些实施例中，知识的推理可以利用搜索推荐生成、推理规则、关系路径挖掘等方法进行知识的修正、知识的补全；

在一些实施例中，知识的更新可以按照一定周期全局或局部更新，也可以临时全局或局部更新。

本发明的第二方面提供了一种电子设备，包括一个或多个存储装置和处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一方法。

本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可操作来执行上述任一方法。

本发明的上述技术方案具有如下有益技术效果：提供一套创新知识库构建工具，通过对各类文本的挖掘，实现对已有发明措施的相关创新知识索引，满足发明措施的语义概念映射，方便后续语义匹配和搜索推荐；

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构和操作。

附图：

图1示出根据本公开一实施方式的创新知识库构建工具结构图；

图2示出根据图1所示实施方式的S102模块的流程图；

图3示出根据图1所示实施方式的S104模块的流程图；

图4示出根据图1所示实施方式的S106模块的流程图；

图5示出根据图3所示实施方式的创新知识组合分析结果图；

图6示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；

图7示出适于实现根据本公开一实施方式的创新知识库构建工具电子设备的结构示意图。

在下面的详细描述中，通过示例阐述了本申请的许多具体细节，以便提供对相关披露的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来讲，本申请显而易见的可以在没有这些细节的情况下实施。应当理解的是，本申请中使用“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”术语，是用于区分在顺序排列中不同级别的不同部件、元件、部分或组件的一种方法。然而，如果其他表达式可以实现相同的目的，这些术语可以被其他表达式替换。

本申请所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本申请范围。如本申请说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件，而该类表述并不构成一个排它性的罗列，其他特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件也可以包含在内。

本申请的保护范围以权利要求为准。下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

本发明的技术方案可以应用在辅助工业设计、智能制造、产品研发等多个领域的发明创新方面。具体而言，本发明的技术方案主要针对可行的创新知识库构建进行探索。

本发明的第一方面提供了一种创新知识库构建工具，包括如下步骤：