論文の概要: Towards Populating Generalizable Engineering Design Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06985v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 17:25:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-17 15:50:09.972050
- Title: Towards Populating Generalizable Engineering Design Knowledge
- Title(参考訳): 汎用化工学設計知識の育成に向けて
- Authors: L Siddharth, Jianxi Luo
- Abstract要約: タグをトレーニングして、文からエンティティとリレーションの両方を識別します。
これらのタグをトレーニングするために、44,227の文とそれに対応する事実のデータセットを手作業で構築する。
本手法をファンシステムに関連する特許の文に適用し,ドメイン知識基盤を構築する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.28438857884398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Aiming to populate generalizable engineering design knowledge, we propose a
method to extract facts of the form head entity :: relationship :: tail entity
from sentences found in patent documents. These facts could be combined within
and across patent documents to form knowledge graphs that serve as schemes for
representing as well as storing design knowledge. Existing methods in
engineering design literature often utilise a set of predefined relationships
to populate triples that are statistical approximations rather than facts. In
our method, we train a tagger to identify both entities and relationships from
a sentence. Given a pair of entities thus identified, we train another tagger
to identify the relationship tokens that specifically denote the relationship
between the pair. For training these taggers, we manually construct a dataset
of 44,227 sentences and corresponding facts. We also compare the performance of
the method against typically recommended approaches, wherein, we predict the
edges among tokens by pairing the tokens independently and as part of a graph.
We apply our method to sentences found in patents related to fan systems and
build a domain knowledge base. Upon providing an overview of the knowledge
base, we search for solutions relevant to some key issues prevailing in fan
systems. We organize the responses into knowledge graphs and hold a comparative
discussion against the opinions from ChatGPT.
- Abstract(参考訳): 汎用的な工学的設計知識の蓄積を目指して, 特許書類にみられた文から「関係 : テールエンティティ」という形容詞の事実を抽出する手法を提案する。
これらの事実は特許文書の内外で組み合わせて知識グラフを形成し、設計知識を表現し保存するためのスキームとして機能する。
工学設計文学における既存の手法は、事実ではなく統計的近似である三重項をポップアップさせるために予め定義された関係を利用することが多い。
提案手法では,文からエンティティと関係を識別するためにタガーを訓練する。
このように識別されたエンティティのペアが与えられると、ペア間の関係を具体的に示す関係トークンを識別するために別のタグを訓練します。
これらのタガーをトレーニングするために、44,227文のデータセットとそれに対応する事実を手作業で構築する。
また,提案手法の性能を従来の推奨手法と比較し,トークン間のエッジをグラフの一部として独立にペアリングすることで予測する。
本手法は,ファンシステムに関連する特許に含まれる文に応用し,ドメイン知識ベースを構築する。
知識ベースの概要を提供することで,ファンシステムにおける重要な問題に関連するソリューションを探索する。
回答を知識グラフに整理し,ChatGPTの意見に対する比較討論を行う。
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