Linguistic and Structural Basis of Engineering Design Knowledge

要約

自然言語アーティファクトの記述は、エンジニアリング設計の知識の主な伝達手段であり、その検索、表現、再利用は、設計プロセスにおける知識集約型タスクをサポートするための基礎となります。
この論文では、特許取得済みの成果物の説明から設計知識をナレッジ グラフとして説明し、言語的および構造的基礎を理解するためにこれらを検証します。
私たちの仕事の目的は、設計知識の伝統的かつ存在論的観点を前進させ、設計環境で価値のある知識を反映する自然言語応答を明確に表現する方法について大言語モデル (LLM) をガイドすることです。
技術クラスに従って階層化された特許のサンプルから 33,881 のナレッジ グラフを作成します。
言語ベースでは、固有のエンティティと関係の頻度について Zipf 分布分析を実行し、それぞれ 64 個と 37 個の一般化可能な言語構文を特定します。
関係は主に、属性 (「の」)、構造 (「で」、「と」)、目的 (「へ」、「ため」)、階層 (「含む」)、例示 (「など」)、および動作を表します。
(「へ」、「から」)。
構造的基礎については、生物学的/生態学的ネットワークに関するさまざまな研究からインスピレーションを得て、特許知識グラフからモチーフを発見します。
シーケンス [->…->]、集約 [->…<-]、および階層 [<-...] に収束および単純化できる 4 つの 3 ノード サブグラフ パターンと 4 つの 4 ノード サブグラフ パターンを特定します。 ->]。
これらの結果に基づいて、エンティティと関係の具体化戦略と階層構造の説明を提案し、設計知識の構築とモジュール化を潜在的に支援します。

要約(オリジナル)

Natural language artefact descriptions are primary carriers of engineering design knowledge, whose retrieval, representation, and reuse are fundamental to supporting knowledge-intensive tasks in the design process. In this paper, we explicate design knowledge from patented artefact descriptions as knowledge graphs and examine these to understand the linguistic and structural basis. The purpose of our work is to advance the traditional and ontological perspectives of design knowledge and to guide Large-Language Models (LLMs) on how to articulate natural language responses that reflect knowledge that is valuable in a design environment. We populate 33,881 knowledge graphs from a sample of patents stratified according to technology classes. For linguistic basis, we conduct Zipf distribution analyses on the frequencies of unique entities and relationships to identify 64 and 37 generalisable linguistic syntaxes respectively. The relationships largely represent attributes (‘of’), structure (‘in’, ‘with’), purpose (‘to’, ‘for’), hierarchy (‘include’), exemplification (‘such as’), and behaviour (‘to’, ‘from’). For structural basis, we draw inspiration from various studies on biological/ecological networks and discover motifs from patent knowledge graphs. We identify four 3-node and four 4-node subgraph patterns that could be converged and simplified into sequence [->…->], aggregation [->…<-], and hierarchy [<-...->]. Based on these results, we suggest concretisation strategies for entities and relationships and explicating hierarchical structures, potentially aiding the construction and modularisation of design knowledge.

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