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J-GLOBAL ID：202102226887664115   整理番号：21A3063638

工学設計のためのセマンティックネットワーク:最新技術と将来の方向【JST・京大機械翻訳】

Semantic Networks for Engineering Design: State of the Art and Future Directions

著者 (4件)： Han Ji (School of Engineering, University of Liverpool, Brownlow Hill, Liverpool, L69 3GH, UK) ,  Sarica Serhad (Data-Driven Innovation Lab, Singapore University of Technology & Design, Singapore 487372) ,  Shi Feng (Amazon Web Services, London EC1A 2FD, UK) ,  Luo Jianxi (Data-Driven Innovation Lab, Singapore University of Technology & Design, Singapore 487372)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 144  号： 2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去20年間,知識抽出,事前芸術検索,アイデア生成,および評価のような様々な活動をサポートするための工学設計における意味ネットワークの使用が増加している。工学設計関連自然言語処理(NLP)タスクをサポートするための大規模事前訓練グラフ知識データベースの学習は,工学設計研究コミュニティにおける関心が高まっている。したがって,本研究は,工学設計研究と実践をサポートするための知識ベースとして大規模意味ネットワークを構築し,利用するための将来の研究の工学設計と命題のための最先端の意味ネットワークの調査を提供することを目的とする。調査は,WordNet,概念Net,および他の意味ネットワークが,一般的センス知識を含んでいるか,または,非工学データソースで訓練されたのは,主に,技術とツールを開発する工学設計研究者によって使用されることを示す。一方,技術的データソースからのデータ検索および教師なし機械学習手法の採用を通して,B-LinkおよびTechNetのような工学および技術的文脈化セマンティックネットワークデータベースの構築において,新たな努力がある。これに基づき,工学設計における人工知能アプリケーションのための大規模意味ネットワークの開発と利用を進めるための6つの戦略的将来の研究方向を推奨した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インダストリアルデザイン ,  コミュニティ ,  自然言語処理 ,  データ検索 ,  人工知能 ,  応用プログラム ,  命題 ,  知識ベース ,  機械学習 ,  *意味ネットワーク
準シソーラス用語： WordNet ,  知識抽出 ,  データ駆動 ,  知識データベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工知能 ,  データ駆動設計 ,  機械学習 ,  意味ネットワーク ,  工学設計 ,  知識ベース

分類 (2件)： 機械設計  (QA01080H) ,  工業・技術設計  (HA05000Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 工学設計 ,  将来