[发明专利]一种多源文本知识表示、获取与融合系统

说明书

本发明公开了一种多源文本知识表示、获取与融合系统，具体涉及知识库中自然语言知识分类领域。其解决了现有技术中的全智能系统自主获取知识的知识库建立方式，自主进行知识的检索、获取和合并技术相对匮乏，建立好的知识库准确率和精确度相对较低，全人工操作的方式会耗费大量的资源，出错率较高的不足。该系统从资源消耗和知识库准确性两者中找到一个平衡点，具体包括可视化界面、控制按钮和知识合并界面，控制按钮包括搜索关键字按钮、知识识别按钮、知识合并按钮和退出按钮，该系统从已知知识源中对文本分割保存，抽取关键字，利用关键字进行知识填充，对知识消歧、校验后存储生成知识库。

技术领域

本发明涉及知识库中自然语言知识分类领域，具体涉及一种多源文本知识表示、获取与融合系统。

背景技术

自然语言知识服务系统是人工智能中一个十分活跃的分支领域。一个自然语言知识服务系统就涉及到知识工程、数据库技术、人-机界面设计、大数据分析技术和个性化推荐服务等多个方面。

大量实践证明要使计算机系统真正具有智能不仅需要大型的知识库，更需要知识之间广泛而有意义的联通。因此，有如下三个关键点：一是作为查询系统的知识来源，首先要建立精度高、粒度小、协调且具有良好联通性的领域知识库；二是开发友好而美观的知识界面；三是查询系统应具有强大的知识处理能力，以提供给用户高质量的知识服务。为此，要解决如下三个关键技术问题：一是在知识获取阶段，如何在大数据背景下对知识进行有效地获取、修正、精简和整合，特别是如何在“知识孤岛”之间建立“由此及彼”的桥梁；二是在知识服务阶段，如何建立用户模型、如何对原有知识库中的知识进行广泛而有意义的重组和联通，以满足不同用户的不同层次的复杂的知识需求；三是如何通过深度学习等技术提供给用户主动的知识服务，例如个性化推荐服务。

随着科技的发展，人工智能越来越多的应用到人们的生活中，智能系统获取自然语言知识，进行学习和理解是人工智能发展的重要部分。当下，智能系统学习自然语言的方法有多种，大致分为智能化方式、半智能化方式和全人工操作方式。智能化方式是完全利用智能系统自主建立知识体系，完成文本知识获取，建立知识库；半智能化方式是通过人工操作和系统相结合，人机交互进行文本知识获取，建立知识库；全人工操作方式则是通过完全人工输入，使系统进行文本知识获取，建立知识库。

全智能系统自主获取知识是最理想的知识库建立方式，能够最大程度的节省资源，并且保证知识库建立的准确性，但是系统建立过程中，智能系统自主进行知识的检索、获取和合并技术相对匮乏，建立好的知识库准确率和精确度相对较低。

全人工操作的方式则完全利用人工输入来建立知识库，这种方式会耗费大量的资源，而且出错率较高。

发明内容

本发明的目的是针对上述不足，提出了一种能够从资源消耗和知识库准确性两者中找到一个平衡点，在保证准确率的前提下，最大可能的节省资源半智能化方式的多源文本知识表示、获取与融合系统。

本发明具体采用如下技术方案：

一种多源文本知识表示、获取与融合系统，包括可视化界面、控制按钮和知识合并界面，控制按钮包括搜索关键字按钮、知识识别按钮、知识合并按钮和退出按钮，其特征在于，该系统从已知知识源中对文本分割保存，抽取关键字，利用关键字进行知识填充，对知识消歧、校验后存储生成知识库，具体包括以下步骤：

11.文本知识分割：将对话框的初始化函数OnInitDialog中对文字以“。”为分隔符进行分割，分割结果存储到字符串数组中；

12.关键字搜索、获取、显示和传递：根据句式特点，抽取关键字；

其中，搜索关键字按钮的单击函数OnKey()用来从知识来源文字中获取关键字，并将关键字在相应的编辑框中显示出来；

知识识别按钮的单击函数OnIdenity()用来从知识源中获取关键字对应的知识内容，并将其在相应的编辑框中显示出来；