[发明专利]基于对象模型的试验数据统一检索方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于对象模型的试验数据统一检索方法和系统，该方法采用对象模型对试验数据进行描述，通过全文搜索引擎对试验数据对象模型进行检索，获取相关试验数据，使得检索结果更完整准确、全面。所述方法包括：S1：获取待检索的试验数据；S2：根据获取的待检索的试验数据，构建描述该试验数据的对象模型，并保存对象模型文件；S3：采用深度学习网络对构建的对象模型进行分词处理；S4：根据步骤S3的分词结果，创建索引，构建索引库；当用户有查询需求时，获取查询条件，创建查询，向索引库发送查询请求进行查询，并将查询结果反馈给用户。

技术领域

本发明涉及检索技术领域，更具体的说是涉及一种基于对象模型的试验数据统一检索方法和系统。

背景技术

目前，许多试验数据管理系统采用检索方式为组合条件检索，用户在使用该检索方式时，搜索范围具有一定的针对性，导致检索不够灵活，比如：检索信息为“飞机零部件”，需要指定检索的范围，例如范围是“备注”，而且如果被检索的数据信息是“飞机XXX的零部件XXX”，该数据就无法被检索出来。即目前的试验数据管理系统检索方式单一，检索范围有限，导致最终的检索结果不理想。

因此，如何提高检索能力，获得准确的检索结果是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于对象模型的试验数据统一检索方法和系统，采用试验数据对象模型对试验数据进行描述，通过全文搜索引擎对试验数据对象模型进行检索，获取相关试验数据，使得检索结果更完整准确、全面。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于对象模型的试验数据统一检索方法，包括：

S1：获取待检索的试验数据；

S2：根据获取的待检索的试验数据，构建描述该试验数据的对象模型，并保存对象模型文件；

其中，试验数据的对象模型只有属性特征，包含两个成员对象，一个成员对象是试验数据的基本信息，另一个成员对象是试验数据的文件信息集合；

其中，试验数据基本信息包括三个属性，分别是基本属性、关系属性和使用特征；基本属性包含试验数据名称、试验人员和试验部门；关系属性包含关联试验方案名称和ID、关联试验信息名称和ID；使用特征包含该试验数据的使用频率和最近使用时间；

试验数据文件信息集合表示与该试验数据绑定的试验数据文件可以是多个；每个试验数据文件信息包含了文件属性，语义属性和底层特征属性；文件属性包含了文件名称、文件存储路径、文件大小和文件类型；语义属性包含了语义关键词，语义描述和文件应用场景描述；底层特征属性包含了文件主题颜色、文件出题形状和其他底层特征；

S3：采用深度学习网络对构建的对象模型进行分词处理；

S4：根据步骤S3的分词结果，创建索引，构建索引库；

当用户有查询需求时，获取查询条件，创建查询，向索引库发送查询请求进行查询，并将查询结果反馈给用户；

其中，步骤S3中，对构建的文档对象进行分析以及所述创建查询时，应用了基于双向长短期记忆网络的中文分词方法，具体包括：

1)将中文语句输入，并将输入的语句转换为标准格式；

2)对语句进行命名实体识别，判断语句中的字符是否为相关单词，如果是，则将边界标签分配至字符中；如果否，则将字符标记为特殊标签“O”；

3)将字符映射为特征向量，将输入语句按顺序编号，并将文本编号作为向量索引，产生一个n维向量，当一个词出现在某段文本i中时，则向量i处的值为1，通过向量[0，0，…，1,0]来表示该词；

4)预定义若干用于描述日期、时间、数字、习语的词语或主题；