舾装设计人员需要充分调研相关的设计知识和历史经验,才能做出符合规范的设计工作。研发活动产生的大量经验知识造成“信息过载”,降低了设计人员知识重用的兴趣和效率。如何帮助设计人员理解和利用已有的船舶舾装设计经验知识,是提高企业知识重用效率和质量的关键。因此,为提高船舶舾装设计中的知识利用水平,本文从以下方面研究船舶舾装设计经验知识的获取和重用:研究船舶舾装设计经验知识的获取,提出一种基于深度学习的知识图谱自动构建方法,解决船舶舾装设计经验知识抽取中工作量巨大、领域专家依赖性高的问题。自顶向下地构建船舶舾装设计经验知识图谱,设计船舶舾装设计经验知识图谱的数据模式。基于深度学习研究船舶舾装设计经验知识的自动抽取方法,运用实体边界嵌入、实体遮罩、两阶段训练等改进从语料中抽取实体和关系。通过对比试验,证明了本文船舶舾装设计经验知识自动抽取方法的可行性和有效性,并从语料中构建船舶舾装设计经验知识图谱。研究船舶舾装设计经验知识检索中的语义匹配,通过建立知识超网络和设计工程语义相关性的计算方法,解决知识检索中复杂工程语义建模及匹配问题。借助领域知识图谱和深度学习模型计算概念、内容间的关联强度,构建船舶舾装设计质量案例的知识超网络,挖掘船舶舾装设计经验知识的复杂工程语义。基于贝叶斯推理预测已有船舶舾装设计质量案例解决新问题的可能性,从产品等三个要素维度匹配工程语义相似的知识单元,提高检索中知识推荐的准确性。最后,开发一个船舶舾装设计经验知识检索和知识地图应用。以某大型船厂设计质量案例文档的具体检索案例,展示了知识检索应用向设计人员推荐既有舾装设计经验知识的过程。