基于本體的文本知識修正與獲取.pdf

1、目前對于文本知識的知識獲取途徑有三種方法：（1）自動知識獲?。?）半自動知識獲?。?）非自動知識獲取，通過三種途徑的比較，找出一種更為適合的方法--半自動的知識獲取方法。利用半自動的知識獲取抽取到相關知識，保證了所獲取知識的一致性、完備性和精確性。對概念本體通過知識分析，合一求精算法來獲得一個完備的知識庫。 本文將本體論引入到文本知識的修正與獲取中，通過分析比較選擇一種最為適合的知識獲取方法。利用概念修正、合一求精算法將文本知識

2、轉化為規(guī)范化的文本知識。保證所獲取到一致的、完備和精確的概念描述，通過對文本的編譯、分析和知識連接最后生成知識庫。 本論文首先介紹了文本知識的特點，并舉例說明了不同知識源的知識之間存在的一些重要問題：不一致性，知識粒度不同和知識精度不同等?；谏鲜鰡栴}，我們提出了基于概念聯(lián)通的知識獲取方法。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/關系以及屬性值/關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)通過對文本的編譯、分析修正和知識連接而最后生成知識庫。 實踐證明，這種知識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到規(guī)范化文本知識的轉化過程，保證所獲取到一致的、完備和精確的概念描述，從而提高文本知識獲取的效率和質量，進一步整合和優(yōu)化創(chuàng)建的概念本體和公理，以便更高效地獲取領域知識。 在本文的發(fā)展中將涉及到很多基本知識，這些基本知識將在第2-4章里面一一介紹。為了更好的掌握這些