多源文本知识融合算法分析

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。