需求驱动的云平台产品关键设计特征识别方法
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位.
工业设计;用户需求;基于转换器的双向编码表征;命名实体识别;随机Lasso;产品设计
27
TB472;TP181(工业通用技术与设备)
国家重点研发计划专项资助项目2019YFB1405702
2022-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
3604-3613