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1、目前對(duì)于文本知識(shí)的知識(shí)獲取途徑有三種方法:(1)自動(dòng)知識(shí)獲?。?)半自動(dòng)知識(shí)獲?。?)非自動(dòng)知識(shí)獲取,通過三種途徑的比較,找出一種更為適合的方法--半自動(dòng)的知識(shí)獲取方法。利用半自動(dòng)的知識(shí)獲取抽取到相關(guān)知識(shí),保證了所獲取知識(shí)的一致性、完備性和精確性。對(duì)概念本體通過知識(shí)分析,合一求精算法來獲得一個(gè)完備的知識(shí)庫(kù)。 本文將本體論引入到文本知識(shí)的修正與獲取中,通過分析比較選擇一種最為適合的知識(shí)獲取方法。利用概念修正、合一求精算法將文本知識(shí)
2、轉(zhuǎn)化為規(guī)范化的文本知識(shí)。保證所獲取到一致的、完備和精確的概念描述,通過對(duì)文本的編譯、分析和知識(shí)連接最后生成知識(shí)庫(kù)。 本論文首先介紹了文本知識(shí)的特點(diǎn),并舉例說明了不同知識(shí)源的知識(shí)之間存在的一些重要問題:不一致性,知識(shí)粒度不同和知識(shí)精度不同等。基于上述問題,我們提出了基于概念聯(lián)通的知識(shí)獲取方法。該方法有兩大部分組成:第一部分是基于概念聯(lián)通的合一算法,用來合并相同的概念,以盡量保證概念的屬性/關(guān)系以及屬性值/關(guān)系值等的完備性和精確性;
3、第二部分是編譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對(duì)文本的編譯、分析修正和知識(shí)連接而最后生成知識(shí)庫(kù)。 實(shí)踐證明,這種知識(shí)修正和獲取方法是可行的、有效的。利用合一算法可以加快文本知識(shí)到規(guī)范化文本知識(shí)的轉(zhuǎn)化過程,保證所獲取到一致的、完備和精確的概念描述,從而提高文本知識(shí)獲取的效率和質(zhì)量,進(jìn)一步整合和優(yōu)化創(chuàng)建的概念本體和公理,以便更高效地獲取領(lǐng)域知識(shí)。 在本文的發(fā)展中將涉及到很多基本知識(shí),這些基本知識(shí)將在第2-4章里面一一介紹。為了更好的掌握這些
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