多源文本知识融合算法分析
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  • 英文篇名:Multi-source Text Knowledge Fusion Algorithm and Analysis
  • 作者:闫昱姝 ; 雷玉霞
  • 英文作者:YAN YU-shu;LEI YU-xia;School of Information Science and Engineering,Qufu Normal University;
  • 关键词:知识融合 ; 文本知识 ; 知识不一致 ; 概念框架
  • 英文关键词:knowledge fusion;;text knowledge;;inconsistent problem of knowledge;;conceptual framework
  • 中文刊名:RJDK
  • 英文刊名:Software Guide
  • 机构:曲阜师范大学信息科学与工程学院;
  • 出版日期:2018-05-15
  • 出版单位:软件导刊
  • 年:2018
  • 期:v.17;No.187
  • 基金:山东省优秀中青年奖励基金项目(BS2014DX004,BS2014DX005)
  • 语种:中文;
  • 页:RJDK201805016
  • 页数:3
  • CN:05
  • ISSN:42-1671/TP
  • 分类号:66-68
摘要
知识融合是知识管理和知识工程的重要环节,从文本中获取专业知识是人们获取新知识的首选方式。对于多源文本知识,由于作者描述的角度和侧重点不同,往往导致文本知识描述的整体性、知识粒度和精度有所差异,从而引起知识的不一致问题。为得到粒度小、精度高且完备的文本知识,提出一种基于本体的多源文本知识融合算法。利用本体概念框架将文本知识结构化,并将概念框架进行融合。实验结果表明,该算法有效解决了文本知识的不一致问题,提高了知识融合效率。
        Knowledge fusion is an important part of knowledge management and knowledge engineering.Acquiring professional knowledge from text is the preferred way for people to acquire new knowledge.For multi-source text knowledge,different description angles and focuses of the authors,often lead to the differences in integrity of text knowledge description,knowledge granularity and precision and cause the problem inconsistent of knowledge.In order to obtain small-size,high precision and complete text knowledge,this paper proposes a multi-source text knowledge fusion algorithm based on ontology.Text knowledge are structured by ontology conceptual framework and integrated with it.Experimental results show that the presented knowledge fusion algorithm can effectively solve the problem of text knowledge inconsistency and improve the efficiency of knowledge fusion.
引文
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