机械工程学报

作者：林文广, 刘晓东, 肖人彬

单位：1. 厦门理工学院机械与汽车工程学院 厦门 362114;2. 华中科技大学人工智能与自动化学院 武汉 430074

关键词：功能扩展,协同推荐,专利文本,局部超图,BERT；

基金：国家自然科学基金资助项目(52275249)。

功能扩展是实现产品创新设计的重要途径，而数据驱动又是产品功能扩展的关键支撑技术，据此提出文本挖掘与专利数据协同驱动的产品功能扩展研究方法，为已有产品的精准变更及升级提供定量研究方法。首先，分析目标产品功能-结构信息，并在现有网络模型基础上融合局部超图网络模型对产品进行建模，以此计算产品元件重要性；其次，在检索获取英文专利文本数据的基础上，运用词性标注(Part-of-speech tagging，POS tagging)和依存句法(Dependency parsing，DP)构建规则算法以挖掘语句中的主语-谓语-宾语(Subject-action-object，SAO)，并获取同类产品的全部功能和结构信息；再次，以专利文本数据为语料库，通过基于变换器的双向编码器表示(Bidirectional encoder representations from transformers，BERT)训练词向量，作为查找相似结构和相似功能的工具，并结合协同推荐算法提出了四种扩展策略：目标元件其他功能扩展，目标元件相似功能扩展，相似元件其他功能扩展以及相似组件其他功能扩展。最后，结合企业需求以一种手持花洒产品为案例验证了研究方法的可行性及有效性。

来源：2024年第13期

《机械工程学报》期刊编辑部

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