CN117009605A - 一种策略化创新设计问题求解方法及系统 - Google Patents

一种策略化创新设计问题求解方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117009605A
CN117009605A CN202311004616.1A CN202311004616A CN117009605A CN 117009605 A CN117009605 A CN 117009605A CN 202311004616 A CN202311004616 A CN 202311004616A CN 117009605 A CN117009605 A CN 117009605A
Authority
CN
China
Prior art keywords
analysis tool
target
determining
target analysis
type
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311004616.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117009605B (zh
Inventor
李文强
周兴
李翔龙
滕迪旺
王佳伟
赵迎新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
Original Assignee
Sichuan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan University filed Critical Sichuan University
Priority to CN202311004616.1A priority Critical patent/CN117009605B/zh
Publication of CN117009605A publication Critical patent/CN117009605A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117009605B publication Critical patent/CN117009605B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9032—Query formulation
    • G06F16/90332—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/90335—Query processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/268—Morphological analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请提供一种策略化创新设计问题求解方法及系统，所述方法包括：根据待解决问题确定待解决问题的目标分析工具。基于目标分析工具生成待解决问题对应的初始模型；根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具确定目标模型；根据预设的作用关系，生成目标模型的问题表征结果；根据问题表征结果生成检索信息，并根据检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据。可以使得对于不同的待解决问题采用不同的分析工具进行分析，同时基于分析得到的问题表征进行检索，得到待解决问题的解决方案，可以减少用户对于待解决问题的认知，降低问题解决的难度，提高问题求解效率。

Description

一种策略化创新设计问题求解方法及系统
技术领域
本申请涉及机电行业的系统分析领域，具体而言，涉及一种策略化创新设计问题求解方法及系统。
背景技术
在机电产品的设计与改进过程中，设计人员会遇到很多的创新设计问题，相应需要分析和解决这些问题。
现有技术中，在分析与解决这些问题时，对设计人员的经验与专业知识的积累要求较高，且大多数工程人员在处理问题时需要依靠个人的工作经验，过于偏重个人的专业领域知识。
因此，在解决问题时需要设计人员掌握扎实的专业知识，使得问题解决难度高，同时，问题求解效率低。
发明内容
本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种策略化创新设计问题求解方法及系统，提高问题求解的效率。
为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种策略化创新设计问题求解方法，所述方法包括：
获取用户输入的待解决问题；
根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具；
基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，所述初始模型用于表征多个与所述待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系；
根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型得到所述初始模型对应的目标模型；
根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果；
根据所述问题表征结果生成检索信息，并根据所述检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将所述目标数据作为所述待解决问题的解决方案向用户推荐。
可选的，所述根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
对所述待解决问题进行分词处理，得到所述待解决问题的关键词；
根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于预设的词类型，则根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且所述待解决问题的关键词包括因果关系词类型，则根据动词数量确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，则根据是否包含未来词类型以及是否包含配合词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，则根据是否包含要因的词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，则根据所述待解决问题的关键词是否包含技术特征词类型或结构词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词的词类型属于形容词，则根据形容词的类别，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，包括：
根据所述待解决问题，在所述目标分析工具中生成所述待解决问题的至少一个元素，所述元素用于表征对所述待解决问题产生影响的因素；
根据所述至少一个元素以及用户输入的元素之间的作用关系，生成所述初始模型。
可选的，所述根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具，确定所述初始模型对应的目标模型，包括：
根据所述初始模型中各元素之间的作用关系，确定待裁剪的元素，在所述目标分析工具中对所述初始模型进行裁剪处理；
从所述初始模型中删除所述待裁剪的元素以及所述待裁剪的元素的作用关系，得到所述目标模型。
可选的，所述根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果，包括：
根据所述预设的作用关系，从所述目标模型中提取至少一个元素以及
至少一个作用关系，并根据所述至少一个元素以及至少一个作用关系，生成第一问题表征结果；
根据所述第一问题表征结果，再通过与计算机交互，生成第二问题表征结果。
第二方面，本申请实施例还提供了一种问题求解推荐系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取用户输入的待解决问题；
确定模块，用于根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具；
生成模块，用于基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，所述初始模型用于表征多个与所述待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系；
确定模块，用于根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具得到所述初始模型对应的目标模型；
生成模块，用于根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果；
检索模块，用于根据所述问题表征结果生成检索信息，并根据所述检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将所述目标数据作为所述待解决问题的解决方案向用户推荐。
可选的，所述确定模块具体用于：
对所述待解决问题进行分词处理，得到所述待解决问题的关键词；
根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述确定模块具体用于：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于预设的词类型，则根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述确定模块具体用于：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且所述待解决问题的关键词包括因果关系词类型，则根据动词数量确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，则根据是否包含未来词类型以及是否包含配合词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，则根据是否包含要因的词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，则根据所述待解决问题的关键词是否包含技术特征词类型或结构词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词的词类型属于形容词，则根据形容词的类别，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述生成模块具体用于：
根据所述待解决问题，在所述目标分析工具中生成所述待解决问题的至少一个元素，所述元素用于表征对所述待解决问题产生影响的因素；
根据所述至少一个元素以及用户输入的元素之间的作用关系，生成所述初始模型。
可选的，所述确定模块具体用于：
根据所述初始模型中各元素之间的作用关系，确定待裁剪的元素，在所述目标分析工具中对所述初始模型进行裁剪处理；
从所述初始模型中删除所述待裁剪的元素以及所述待裁剪的元素的作用关系，得到所述目标模型。
可选的，所述生成模块具体用于：
根据所述预设的作用关系，从所述目标模型中提取至少一个元素以及至少一个作用关系，并根据所述至少一个元素以及至少一个作用关系，生成第一问题表征结果；
根据所述第一问题表征结果，再通过与计算机交互，生成第二问题表征结果。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当应用程序运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行上述第一方面所述的策略化创新设计问题求解方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行上述第一方面所述的策略化创新设计问题求解方法的步骤。
本申请的有益效果是：
本申请提供的一种策略化创新设计问题求解方法及系统，通过根据待解决问题确定待解决问题的目标分析工具；基于目标分析工具生成待解决问题对应的初始模型；根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型，得到初始模型对应的目标模型；根据预设的作用关系，生成目标模型的问题表征结果；根据问题表征结果生成检索信息，并根据检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将目标数据作为待解决问题的解决方案向用户推荐。可以使得对于不同的待解决问题采用不同的分析工具进行分析，同时基于分析得到的问题表征进行检索，得到待解决问题的解决方案，可以减少用户对于待解决问题的认知，降低问题解决的难度，提高问题求解效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种问题求解推荐系统结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种问题求解推荐方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种确定目标分析工具的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种完整时序流程图；
图5为本申请实施例提供的一种生成初始模型的方法流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种组件示意图；
图7为本申请实施例提供的一种目标模型确定方法流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种确定各元素的裁剪系数的流程示意图；
图9为本申请实施例提供的一种问题表征及求解过程示意图；
图10为本申请实施例提供的一种问题求解推荐方法的装置示意图；
图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
图1为本申请实施例提供的一种问题求解推荐系统结构示意图，如图1所示，该方法应用于电子设备中，该电子设备例如可以为台式电脑、笔记本电脑等具有计算处理能力以及显示功能的终端设备。该电子设备中可以包括前端界面10以及后端服务器11。
其中，前端界面10可以包括策略界面、构建任务界面，分析工具求解界面。
用户可以在前端界面中选择策略、输入待解决问题、选择待解决问题的问题流程以及点击知识检索等操作，在分析工具求解界面上可以进行选择以及执行目标分析工具的操作。后台服务器11可以作为服务端，可以在后台进行运行，执行问题分析、问题表征以及知识检索的操作。
图2为本申请实施例提供的一种问题求解推荐方法的流程示意图，该方法的执行主体如前述的电子设备。如图2所示，该方法包括：
S201、获取用户输入的待解决问题。
其中，该待解决问题可以指的是用户在解决产品设计与使用过程中遇到的问题，例如可以为“如何解决烧结炉内温度不均的问题”，“如何解决车轮耐用的问题”等。
具体地，用户可以在策略界面中选择任意一个策略，填写待解决问题的信息，具体地，可以填写待解决问题的简述以及待解决问题的详细描述。其中，策略可以包括面向问题策略、面向目的策略、面向产品策略以及面向载体策略。
S202、根据待解决问题确定待解决问题的目标分析工具。
具体地，可以根据待解决问题的描述等信息确定待解决问题的目标分析工具，该目标分析工具指的是分析待解决问题的工具。
其中，每一种分析工具能够分析的一种问题类型，例如对于11种问题类型，则可以包括11种分析工具。
S203、基于目标分析工具生成待解决问题对应的初始模型。
其中，该初始模型可以用于表征多个与待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系。
可选的，在初始模型中，各元素之间可以相互连接，具体地，可以根据各元素之间的作用关系进行连接，若元素1对元素2存在作用关系，则元素1与元素2连接。
可选的，若待解决问题为需要解决某一工件的问题，则与待解决问题相关的元素可以指的是影响该工件问题的其他组件以及该工件，各组件以及该工件之间存在作用关系，该作用关系例如可以包括有害、不足、过度、标准等作用关系。
S204、根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具，得到初始模型对应的目标模型。
可选的，可以使用目标分析工具对初始模型中各元素之间的作用关系以及各元素进行分析处理，得到初始模型对应的目标模型。
示例性的，可以通过目标分析工具将需要裁剪的一些作用关系以及与该作用关系连接的各元素进行裁剪处理，得到裁剪后的初始模型，将裁剪后的初始模型作为目标模型。
S205、根据预设的作用关系，生成目标模型的问题表征结果。
具体地，可以在目标模型中选择出预设的作用关系以及与预设的作用关系连接的各元素，生成目标模型的问题表征结果。
其中，该问题表征结果可以指的是将待解决问题表征为冲突表征问题、功能表征问题、参数表征问题以及情感表征问题。
S206、根据问题表征结果生成检索信息，并根据检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将目标数据作为待解决问题的解决方案向用户推荐。
可选的，可以从问题表征结果中提取关键字生成待解决问题的检索信息，根据检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，该目标数据可以指的是预设数据库中的与待解决问题相关的数据，将检索到的目标数据作为待解决问题的解决方案返回至前端界面，向用户展示。
本实施例中，通过根据待解决问题确定待解决问题的目标分析工具；基于目标分析工具生成待解决问题对应的初始模型；根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型，得到初始模型对应的目标模型；根据预设的作用关系，生成目标模型的问题表征结果；根据问题表征结果生成检索信息，并根据检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将目标数据作为待解决问题的解决方案向用户推荐。可以使得对于不同的待解决问题采用不同的分析工具进行分析，同时基于分析得到的问题表征进行检索，得到待解决问题的解决方案，可以减少用户对于待解决问题的认知，降低问题解决的难度，提高问题求解效率。
可选的，上述S202中根据待解决问题确定待解决问题的目标分析工具，可以包括：
可选的，对待解决问题进行分词处理，得到待解决问题的关键词，根据待解决问题的关键词的词类型，确定待解决问题的目标分析工具。
其中，待解决问题的关键词例如可以为动词、名词、因果关系词、竞争力词等不同类型的词。
具体地，若待解决问题的关键词属于预设数据库中的词，则判断该关键词是否属于预设的词类型，根据待解决问题的关键词的词类型，确定待解决问题的目标分析工具。其中，预设数据库中的词可以包括预设的功能词、行为词、结构词等不同类型的词。
可选的，上述根据待解决问题的关键词的词类型，确定待解决问题的目标分析工具，可以包括：
若待解决问题的关键词的词类型属于预设的词类型，则根据待解决问题的关键词确定待解决问题的目标分析工具。
可选的，上述根据待解决问题的关键词确定待解决问题的目标分析工具，可以包括：
可选的，若待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且待解决问题的关键词包括因果关系词类型，则根据动词数量确定待解决问题的目标分析工具。
其中，动词和名词的组合类型例如可以为产生噪声、形成涡旋这一类词类型；因果关系词的类型例如可以为由于、因为、所以等因果关系词。
具体地，若待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且待解决问题的关键词包括因果关系词类型，若关键词中的动词数量大于1，则确定待解决问题的目标分析工具为功能-结构分析工具；若关键词中的动词数量小于1，则确定待解决问题的目标分析工具为功能导向搜索。
可选的，若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，则根据是否包含未来词类型以及是否包含配合词类型确定待解决问题的目标分析工具。
其中，竞争力的词类型例如可以为占据市场等表示市场竞争力的词；未来词类型例如可以为展望、将来等表示未来的词；配合词类型例如可以为协助、辅助、帮助等表示配合的词。
具体地，若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，且包含未来词类型时，确定待解决问题的目标分析工具为进化潜能分析工具。
若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，且不包含未来词类型，且包含配合词类型时，确定待解决问题的目标分析工具为创造性模板法。
若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，且不包含未来词类型，且不包含配合词类型时，确定待解决问题的目标分析工具为检核表分析。
可选的，若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且包含要因的词类型，则确定待解决问题的目标分析工具为鱼骨图、故障树。
其中，要因的词类型例如可以为与人员、机械、材料、环境、测试等涉及特征要因的词。
可选的，若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，则根据待解决问题的关键词是否包含技术特征词类型或结构词类型确定待解决问题的目标分析工具。
其中，技术特征词类型例如可以为可靠性、高效性等词；结构词类型例如可以为加热棒、密封环等结构类的词。
具体地，若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，且包含技术特征词类型或结构词类型，则确定待解决问题的目标分析工具为功能组件分析工具。
若待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，且不包含技术特征词类型或结构词类型，则确定待解决问题的目标分析工具为因果分析工具。
可选的，若待解决问题的关键词的词类型属于形容词，则根据形容词的类别，确定待解决问题的目标分析工具。具体地，若形容词为外观类的词，则确定待解决问题的目标分析工具为外观词汇检索；若形容词为情感类的词，则待解决问题的目标分析工具为情感词汇检索。
值得说明的是，上述根据待解决问题的关键词确定待解决问题的目标分析工具可以通过电子设备自动识别确定。
为了更清楚的展示上述确定待解决问题的目标分析工具的流程，使用下述图3来进行详细说明，图3为本申请实施例提供的一种确定目标分析工具的流程示意图。图中各步骤已在上述具体实施例中进行说明，此处不作赘述。
另外，通过图4来展示用户与电子设备的交互操作，图4为本申请实施例提供的一种完整时序流程图，如图4所示：
S301、用户点击策略界面任选一种策略。
S302、用户在构建任务界面输入待解决问题，并将输入的待解决问题保存至后端服务器。
S303、求解工具推荐，该过程指的是上述中的根据待解决问题的关键词的词类型确定待解决问题的目标分析工具的过程。
S304、进入问题求解界面。
S305、用户操作分析工具。
S306、后端服务器向分析工具提供问题分析算法支持，分析工具根据问题分析算法对待解决问题进行分析处理。
S307、得到分析后的问题。
S308、用户在前端页面进行问题表征操作。
S309、后端服务器向分析工具提供问题表征算法支持，分析工具根据问题表征算法对分析后的问题进行表征。
S3010、得到表征后的问题。
S3011、用户点击检索
用户根据表征后的问题在分析工具的求解界面上点击检索操作。
S3012、分析工具根据用户的检索操作执行问题检索。
S3013、后端服务器提供检索算法支持。
S3014、根据检索算法支持在预设数据库中进行检索，得到检索的反馈
信息。
其中，该反馈信息指的是上述中的目标数据。
S3015、用户根据反馈信息生成待解决问题的解决方案。
值得说明的是，本实施例中的任一分析工具均可以根据输入至该分析工具中的待解决问题生成该分析工具的初始模型。其中，对于功能组件分析工具生成初始模型的过程如图5所示的方法示意图。
图5为本申请实施例提供的一种生成初始模型的方法流程示意图，如图5所示，上述S203中基于目标分析工具生成待解决问题对应的初始模型，可以包括：
S501、根据待解决问题，在目标分析工具中生成待解决问题的至少一个元素。
其中，该元素可以用于表征对待解决问题产生影响的因素。
示例性的，对于待解决问题确定的目标分析工具为功能组件分析工具时，该元素可以包括待解决问题对应的作用对象、至少一个系统组件以及超系统组件。该作用对象可以指示的是待解决问题的产品系统的作用对象，例如待解决问题是需要解决某一个工件存在的问题，则该作用对象则为该工件；系统组件可以指的是与待解决问题相关的因素组件，这些因素组件是可以对待解决问题产生影响的因素组件，例如待解决问题为“如何解决烧结炉温度不均问题”，系统组件可以为进气口、气体、支撑柱、保温层、加热环等系统组件；超系统组件可以指的是待解决问题对应的系统因素，也就是说超系统组件对待解决问题存在重要的影响因素，例如大气环境对该工件存在影响，则超系统组件可以为大气环境。
S502、根据至少一个元素以及用户输入的各元素之间的作用关系，生成初始模型。
继续以上述中的功能组件分析工具为例，初始模型中的各元素可以分别表征一个组件，并且各元素之间的作用关系用于表征各组件之间的作用关系。其中，对于每一个组件可以包括作用功能以及被作用功能，被作用功能指的是其他组件对于该组件的作用关系，作用功能指的是该组件对于其他组件的作用关系，例如图6所示的组件示意图，该组件包括作用功能以及被作用功能。则可以根据各组件对其他组件的作用功能以及其他组件对于各组件的被作用功能，将各组件进行连接，得到各组件关系图，该各组件关系图也就是初始模型。
图7为本申请实施例提供的一种目标模型确定方法流程示意图，如图7所示，上述S204中根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型，得到初始模型对应的目标模型，可以包括：
继续以上述中的功能组件分析工具为例，对于该功能组件分析工具，可以对初始模型进行裁剪处理，将裁剪后的初始模型作为初始模型的目标模型。
S601、根据初始模型中各元素之间的作用关系，确定待裁剪的元素。
可选的，各元素之间的作用关系包括有害、不足、过度、标准作用，对于每一个元素，可以包括多种作用关系，也就是说对于一个元素，可以有多个不同元素对该元素存在被作用功能，该元素也可以对多个不同的元素存在作用功能。对于气体该元素，加热棒元素可以对气体有加热的作用功能，石墨盒可以对气体存在均匀的作用功能，进气口可以对气体存在均匀的被作用功能，气体可以对蜡气存在排出的作用功能。则可以根据各元素以及各元素之间的作用关系，使用预设的方法，确定待裁剪元素。
S602、从初始模型中删除待裁剪的元素以及待裁剪元素的作用关系，得到目标模型。
可选的，当待裁剪元素确定之后，则可以使用预设的裁剪规则将待裁剪元素以及待裁剪元素的作用关系进行删除，也即是删除待裁剪元素时也需要将待裁剪元素的作用功能以及被作用功能进行删除。
其中，预设的裁剪规则可以为：对于作用功能的操作可以包括1、有效作用功能由模型中的其他组件实现；2、移除被作用组件；3、删除有效作用功能；4、有效作用功能由外部组件实现。可以根据这四种操作自定义选择对作用功能的裁剪。对于被作用功能的操作可以包括：1、删除被作用功能；2、被作用功能由模型中的其他组件实现。可以根据这两种操作自定义选择对被作用功能的裁剪。超系统组件以及作用对象不能作为待裁剪组件。
可选的，上述S601中根据初始模型中各元素之间的作用关系，确定待裁剪的元素，可以包括：
可选的，遍历初始模型中的元素，针对遍历到的当前元素，根据当前元素的类型以及当前元素的作用关系，确定当前元素的重要度得分，并根据重要度得分确定当前元素的裁剪系数。
可选的，根据初始模型中各元素的裁剪系数确定待裁剪元素。
具体地，可以对各元素的裁剪系数进行大小排序，得到排序后的裁剪系数，将裁剪系数最小的元素作为待裁剪元素。
在上述中的功能组件分析工具中，该元素可以指的是组件。
图8为本申请实施例提供的一种确定各元素的裁剪系数的流程示意图，如图8所示，上述根据当前元素的类型以及当前元素的作用关系，确定当前元素的重要度得分，并根据重要度得分确定当前元素的裁剪系数，可以包括：
继续以上述中的功能组件分析工具为例，对于该功能组件分析工具，可以对初始模型进行裁剪处理，将裁剪后的初始模型作为初始模型的目标模型。
S701、判断当前元素是否为系统组件。
若是，则执行S702。
若否，则执行S704，也就是说，若当前元素的类型为作用对象，则确定作用关系对于当前元素的重要度得分为预设得分，预设得分大于各功能元素的重要性得分。其中，该预设得分例如可以记为A＝2*B1，B1指的是最大功能等级。
S702、确定当前元素的作用关系的功能等级。
具体地，若当前元素的类型为系统组件，则根据当前元素的作用关系的层级信息确定作用关系的功能等级，作用关系的功能等级与作用关系的层级相关，该层级指的是与组件中的作用对象的距离层级，距离组件中的作用对象越远，则说明该作用关系的层级越高。作用关系的功能等级可以使用Bi来表示。
其中，当前元素可以包括多种作用关系，则确定当前元素的各作用关系的功能等级。
若Bimax＝1，则表示最大的作用关系的层级所对应的功能等级为1，超系统组件的作用关系不赋值。
S703、获取作用关系的功能类型以及作用关系对于系统组件的指向类型，并根据指向类型、功能类型以及功能等级，确定各作用关系对于当前元素的重要度得分。
其中，作用关系的功能类型可以包括有害功能、不足功能、有用功能以及过度功能，对于有害功能类型可以将该功能类型对于系统组件的重要度得分记为固定数据h；对于有用功能，该功能类型对于系统组件的重要度为Xj＝Bi，其中，Xj为作用关系对系统组件的重要度；对于不足功能类型以及过度功能类型，对于系统组件的重要度为Xj＝0.5*Bi。
可选的，当系统组件的功能类型确定后，再根据作用关系对于系统组件的指向类型确定该作用关系对于元素的重要度。其中，指向类型可以指的是该作用关系是指向系统组件类型以及背离系统组件类型，若指向类型为指向系统组件类型，则该作用关系对于系统组件的重要度为上述功能类型对于系统组件的重要度，也就是Xj；若指向类型为背离系统组件类型，则该作用关系对于系统组件的重要度在上述功能类型对于系统组件的重要度乘以0.5，也就是0.5*Xj。
S704、确定当前元素的重要度得分。
当根据上述方法得到元素的各作用关系对于该元素的重要度，则可以计算该元素的各作用关系对于该元素的重要度之和，如也即是可以得到该元素的重要度得分，其中，C为当前元素的重要度得分，n为当前元素的作用关系的数量。
S705、确定当前元素的裁剪系数。
可选的，根据重要度得分以及当前元素的负面作用关系数量确定当前元素的裁剪系数，其中，负面作用关系可以指的是该元素产生的有害作用关系，例如元素产生了2个有害作用关系，也就是说该元素包括2条背离该元素的有害作用关系。
具体地，可以使用β＝C/Nh来计算当前元素的裁剪系数，其中，C为当前元素的重要度得分，Nh为当前元素产生的负面作用关系的数量。
本实施例中，可以根据作用关系对各元素的重要度确定得到各元素的重要度，可以使得裁剪的元素更合理，从而使得到的目标模型更准确，以及使得根据目标模型得到的问题表征更准确，并根据问题表征检索到的知识更符合解决待解决问题的方案。
可选的，上述S205中根据预设的作用关系，生成目标模型的问题表征结果，可以包括：
可选的，根据预设的作用关系，从目标模型中提取至少一个元素以及至少一个作用关系，并根据至少一个元素以及至少一个作用关系，生成第一问题表征。其中，该预设的作用关系例如可以为有害作用关系、不足作用关系或者过度作用关系等。
可选的，目标模型中可以存在多个元素以及各元素之间的作用关系，可以根据预设的作用关系以及与预设作用关系连接的各组件，生成目标模型的第一问题表征结果。例如“炉门对石墨盒的密封作用不足，如何提高炉门对石墨盒的密封作用”。
其中，第一问题表征可以包括有害作用问题的表征，如A对B产生了有害作用，如何消除A对B的有害作用；还可以包括不足作用问题的表征，如A对B的作用不足，如何提高A对B的作用；还可以包括过度作用问题的表征，如A对B产生了过度作用，如何降低A对B的作用。
可选的，根据第一问题表征结果以及用户按照预设的问题列表输入的答复结果，生成第二问题表征结果。其中，预设的问题列表可以根据第一问题表征结果进行预设，该预设问题列表可以使得用户根据预设问题列表中的各问题输入答复结果，使得根据答复结果对第一问题表征结果进行二次表征，生成第二问题表征结果。
其中，第二问题表征结果可以为冲突问题表征、功能问题表征、参数问题表征以及情感问题表征，其中冲突问题表征例如可以表征为改善功能参数以及减低功能参数，具体地如改善参数功率与降低参数稳定性；功能问题表征例如可以为功能动词加功能名词，如旋转固定；参数问题表征例如可以为功能动词加参数，如提高强度；情感问题表征例如可以为情感词汇，如耐用的、愉悦的等。
图9为本申请实施例提供的一种问题的表征及求解过程示意图，如图9所示，当用户输入待解决问题后，分析工具对待解决问题使用上述具体实施例中的方法进行分析，得到第一问题表征结果，再进一步引导得到第二问题表征结果，从第二问题表征结果中选择关键字进行知识检索，得到目标数据，根据目标数据确定待解决问题的解决方案。
图10为本申请实施例提供的一种问题求解推荐方法的系统示意图，如图10所示，该系统包括：
获取模块801，用于获取用户输入的待解决问题；
确定模块802，用于根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具；
生成模块803，用于基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，所述初始模型用于表征多个与所述待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系；
确定模块802，用于根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型得到所述初始模型对应的目标模型；
生成模块803，用于根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果；
检索模块804，用于根据所述问题表征结果生成检索信息，并根据所述检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将所述目标数据作为所述待解决问题的解决方案向用户推荐。
可选的，所述确定模块802具体用于：
对所述待解决问题进行分词处理，得到所述待解决问题的关键词；
根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述确定模块802具体用于：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于预设的词类型，则根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述确定模块802具体用于：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且所述待解决问题的关键词包括因果关系词类型，则根据动词数量确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，则根据是否包含未来词类型以及是否包含配合词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，则根据是否包含要因的词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，则根据所述待解决问题的关键词是否包含技术特征词类型或结构词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词的词类型属于形容词，则根据形容词的类别，确定所述待解决问题的目标分析工具。
可选的，所述生成模块803具体用于：
根据所述待解决问题，在所述目标分析工具中生成所述待解决问题的至少一个元素，所述元素用于表征对所述待解决问题产生影响的因素；
根据所述至少一个元素以及用户输入的元素之间的作用关系，生成所述初始模型。
可选的，所述生成模块803具体用于：
根据所述预设的作用关系，从所述目标模型中提取至少一个元素以及至少一个作用关系，并根据所述至少一个元素以及至少一个作用关系，生成第一问题表征结果；
根据所述第一问题表征结果以及用户按照预设的问题列表输入的答复结果，生成第二问题表征结果。
图11为本申请实施例提供的一种电子设备900的结构框图。如图11所示，该电子设备可包括：处理器901、存储器902。
可选的，还可以包括总线903，其中，所述存储器902用于存储有所述处理器901可执行的机器可读指令，当电子设备900运行时，所述处理器901与所述存储器902存储之间通过总线903通信，所述机器可读指令被所述处理器901执行时执行上述方法实施例中的方法步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述策略化创新设计问题求解方法实施例中的方法步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户输入的待解决问题；
根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具；
基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，所述初始模型用于表征多个与所述待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系；
根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具，确定所述初始模型对应的目标模型；
根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果；
根据所述问题表征结果生成检索信息，并根据所述检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将所述目标数据作为所述待解决问题的解决方案向用户推荐。
2.根据权利要求1所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
对所述待解决问题进行分词处理，得到所述待解决问题的关键词；
根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具。
3.根据权利要求2所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述根据所述待解决问题的关键词的词类型，确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于预设的词类型，则根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具。
4.根据权利要求3所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述根据所述待解决问题的关键词确定所述待解决问题的目标分析工具，包括：
若所述待解决问题的关键词的词类型属于动词和名词的组合类型，且所述待解决问题的关键词包括因果关系词类型，则根据动词数量确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且包含竞争力的词类型，则根据是否包含未来词类型以及是否包含配合词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，则根据是否包含要因的词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词属于动词和名词的组合类型，且不包含因果关系词类型，且不包含竞争力的词类型，且不包含要因的词类型，则根据所述待解决问题的关键词是否包含技术特征词类型或结构词类型确定所述待解决问题的目标分析工具；
若所述待解决问题的关键词的词类型属于形容词，则根据形容词的类别，确定所述待解决问题的目标分析工具。
5.根据权利要求1所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，包括：
根据所述待解决问题，在所述目标分析工具中生成所述待解决问题的至少一个元素，所述元素用于表征对所述待解决问题产生影响的因素；
根据所述至少一个元素以及用户输入的元素之间的作用关系，生成所述初始模型。
6.根据权利要求1所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述根据初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析工具，确定所述初始模型对应的目标模型，包括：
根据所述初始模型中各元素之间的作用关系，确定待裁剪的元素，在所述目标分析工具中对所述初始模型进行裁剪处理；
从所述初始模型中删除所述待裁剪的元素以及所述待裁剪的元素的作用关系，得到所述目标模型。
7.根据权利要求1所述的策略化创新设计问题求解方法，其特征在于，所述根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果，包括：
根据所述预设的作用关系，从所述目标模型中提取至少一个元素以及至少一个作用关系，并根据所述至少一个元素以及至少一个作用关系，生成第一问题表征结果；
根据所述第一问题表征结果以及用户按照预设的问题列表输入的答复结果，生成第二问题表征结果。
8.一种策略化创新设计问题求解系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户输入的待解决问题；
确定模块，用于根据所述待解决问题确定所述待解决问题的目标分析工具；
生成模块，用于基于所述目标分析工具生成所述待解决问题对应的初始模型，所述初始模型用于表征多个与所述待解决问题相关的元素以及各元素之间的作用关系；
确定模块，用于根据所述初始模型中各元素之间的作用关系以及目标分析模型，确定所述初始模型对应的目标模型；
生成模块，用于根据预设的作用关系，生成所述目标模型的问题表征结果；
检索模块，用于根据所述问题表征结果生成检索信息，并根据所述检索信息在预设数据库中进行检索，得到目标数据，将所述目标数据作为所述待解决问题的解决方案向用户推荐。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的策略化创新设计问题求解方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述的策略化创新设计问题求解方法的步骤。
CN202311004616.1A 2023-08-08 2023-08-08 一种策略化创新设计问题求解方法及系统 Active CN117009605B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311004616.1A CN117009605B (zh) 2023-08-08 2023-08-08 一种策略化创新设计问题求解方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311004616.1A CN117009605B (zh) 2023-08-08 2023-08-08 一种策略化创新设计问题求解方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117009605A true CN117009605A (zh) 2023-11-07
CN117009605B CN117009605B (zh) 2024-04-02

Family

ID=88563343

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311004616.1A Active CN117009605B (zh) 2023-08-08 2023-08-08 一种策略化创新设计问题求解方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117009605B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117407514A (zh) * 2023-11-28 2024-01-16 星环信息科技(上海)股份有限公司 一种解决计划生成方法、装置、设备及存储介质
CN117540062A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 广东省电信规划设计院有限公司 基于知识图谱的检索模型推荐方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106997383A (zh) * 2017-03-22 2017-08-01 山东大学 基于PageRank算法的问题推荐方法及系统
CN109344227A (zh) * 2018-06-27 2019-02-15 中国建设银行股份有限公司 工单处理方法、系统和电子设备
WO2021031383A1 (zh) * 2019-08-16 2021-02-25 平安科技（深圳）有限公司 智能辅助审判方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112786124A (zh) * 2020-12-30 2021-05-11 医渡云（北京）技术有限公司 一种问题排查方法、装置、存储介质及设备
US20220035849A1 (en) * 2019-05-29 2022-02-03 Fujitsu Limited Computer-readable recording medium storing response processing program, response processing method, and information processing apparatus
CN114661890A (zh) * 2022-03-31 2022-06-24 北京百度网讯科技有限公司 一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质
CN115082165A (zh) * 2022-07-22 2022-09-20 山东师范大学 基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法及系统
CN115730925A (zh) * 2022-11-24 2023-03-03 丰巢网络技术有限公司 工单处理方法、装置、计算机设备及存储介质
US20230117225A1 (en) * 2021-10-15 2023-04-20 International Business Machines Corporation Automated workflow analysis and solution implementation

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106997383A (zh) * 2017-03-22 2017-08-01 山东大学 基于PageRank算法的问题推荐方法及系统
CN109344227A (zh) * 2018-06-27 2019-02-15 中国建设银行股份有限公司 工单处理方法、系统和电子设备
US20220035849A1 (en) * 2019-05-29 2022-02-03 Fujitsu Limited Computer-readable recording medium storing response processing program, response processing method, and information processing apparatus
WO2021031383A1 (zh) * 2019-08-16 2021-02-25 平安科技（深圳）有限公司 智能辅助审判方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112786124A (zh) * 2020-12-30 2021-05-11 医渡云（北京）技术有限公司 一种问题排查方法、装置、存储介质及设备
US20230117225A1 (en) * 2021-10-15 2023-04-20 International Business Machines Corporation Automated workflow analysis and solution implementation
CN114661890A (zh) * 2022-03-31 2022-06-24 北京百度网讯科技有限公司 一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质
CN115082165A (zh) * 2022-07-22 2022-09-20 山东师范大学 基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法及系统
CN115730925A (zh) * 2022-11-24 2023-03-03 丰巢网络技术有限公司 工单处理方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RODRIGO F.G. SILVA等: ""Recommending Comprehensive Solutions for Programming Tasks by Mining Crowd Knowledge"", 《2019 IEEE/ACM 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PROGRAM COMPREHENSION (ICPC)》, 26 May 2019 (2019-05-26), pages 358 - 368, XP033606553, DOI: 10.1109/ICPC.2019.00054 *
张彩丽;杨帆;任工昌;: "TRIZ理论中非标准冲突问题的快速求解", 机械设计与制造, no. 11, 8 November 2013 (2013-11-08), pages 266 - 268 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117407514A (zh) * 2023-11-28 2024-01-16 星环信息科技(上海)股份有限公司 一种解决计划生成方法、装置、设备及存储介质
CN117540062A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 广东省电信规划设计院有限公司 基于知识图谱的检索模型推荐方法及装置
CN117540062B (zh) * 2024-01-10 2024-04-12 广东省电信规划设计院有限公司 基于知识图谱的检索模型推荐方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN117009605B (zh) 2024-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN117009605B (zh) 一种策略化创新设计问题求解方法及系统
Diaz et al. Query expansion with locally-trained word embeddings
JP5492187B2 (ja) 編集距離および文書情報を使用する検索結果順位付け
Thorleuchter et al. Web mining based extraction of problem solution ideas
US20120035912A1 (en) Multilingual sentence extractor
JP2006251866A (ja) 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
JP6260294B2 (ja) 情報検索装置、情報検索方法および情報検索プログラム
JP3600611B2 (ja) 情報処理装置および情報処理方法、並びに情報処理プログラム
AU2013231149B2 (en) Systems and methods for keyword research and content analysis
JPWO2014002775A1 (ja) 同義語抽出システム、方法および記録媒体
Kong et al. Proximity-based traceability: An empirical validation using ranked retrieval and set-based measures
Berdyugina et al. Setting up context-sensitive real-time contradiction matrix of a given field using unstructured texts of patent contents and natural language processing
Minkov et al. Learning graph walk based similarity measures for parsed text
A'la Indonesian Sentiment Analysis towards MyPertamina Application Reviews by Utilizing Machine Learning Algorithms
JP5292336B2 (ja) 検索システムユーザの分野ごとにおける知識量推定装置、知識量推定方法および知識量推定プログラム
Liu et al. Recommending software features to designers: From the perspective of users
Sukri et al. Word2vec-based Latent Semantic Indexing (Word2Vec-LSI) for Contextual Analysis in Job-Matching Application.
Sharma et al. A Comparative Study of Text Summarization using Gensim NLTK Spacy and Sumy Libraries
CN113326348A (zh) 一种博客质量评估方法及工具
JP6181890B2 (ja) 文献解析装置、文献解析方法およびプログラム
Hazimeh et al. Temporal sentiment tracking and analysis on large-scale social events
US20200142963A1 (en) Apparatus and method for predicting response to an article
Kogilavani et al. Multi-document summarisation using genetic algorithm-based sentence extraction
US12099572B2 (en) Systems and methods to estimate rate of improvement for all technologies
CN118132818B (zh) 基于意象差异的旅游区域资源评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant