[发明专利]情报知识融合系统及方法

权利要求书

1.一种情报知识融合系统，其特征在于，包括：

文本信息与知识库融合模块：将文本中抽取出来的知识融入到现有知识库中；

知识库与知识库融合模块：将新知识库中的知识融入到现有知识库中。

2.根据权利要求1所述的情报知识融合系统，其特征在于，所述文本信息与知识库融合模块包括：

指称语聚类及消歧模块：将文本中的同一实体的不同指代词进行聚类归一；

实体关联知识库模块：将文本中实体名称连接到知识库中对应的实体；

基于RNN的网络情报文本可信度分析模块：对来自于网络的情报文本的可信度进行分析计算，获得可信度分析结果；

第一知识入库和更新模块：根据输出的可信度分析结果，如果可信度高于预设值，则认为值得入知识库，保存新的知识；否则，则认为和现有知识冲突，则需人工干预进行选择是保留现有知识库中的知识还是用新的知识更新现有知识。

3.根据权利要求2所述的情报知识融合系统，其特征在于，所述对来自于网络的情报文本的可信度进行分析计算指：对抽取的情报文本知识收集相关的网络媒体评论，并将评论转化为循环神经网络RNN输入单元进行神经网络建模并推理可信度。

4.根据权利要求1所述的情报知识融合系统，其特征在于，所述第一知识入库和更新模块：保存新的实体知识，或者用新实体知识更新现有实体知识；如果新实体知识是现有库里没有的实体知识，则保存入库并添加信息源；如果库里已有该实体知识，则将对应库里的实体没有的属性添加入库；如果该属性已存在于现有知识实体中，则根据可信度分析结果来选择新知识实体的属性和老知识实体中的属性。

5.根据权利要求1所述的情报知识融合系统，其特征在于，所述知识库与知识库融合模块包括：

动态分区索引模块：通过剪枝过滤掉知识库中不可能相似的实体对，在知识库对齐中建立索引，采用动态索引方法使相似的实体对分配到一个或几个区块中成为候选对，最终的对齐处理在这些候选对中进行；

基于结构相似性函数的特征匹配模块：计算属性之间的相似评分，即用实体对共同邻居集合的交集与并集的比值衡量实体对之间的相似度，获得属性相似评分；

跨知识库的实体对齐子模块：将实体对齐问题看作是根据属性相似评分判断待匹配实体对是否匹配的分类问题，若属性相似评分高于预设值，则认为是同一实体，此时实体对齐并进行知识融合；

第二知识入库和更新模块：保存新的实体知识，或者用新实体知识更新现有实体知识。

6.根据权利要求5所述的情报知识融合系统，其特征在于，所述第二知识入库和更新模块：如果新实体知识是现有库里没有的实体知识，则保存入库并添加信息源；如果库里已有该实体知识，则将对应库里的实体没有的属性添加入库；如果该属性已存在于现有知识实体中，则根据属性相似评分来选择新知识实体的属性和老知识实体中的属性。

7.一种情报知识融合方法，其特征在于，包括：

文本信息与知识库融合步骤：将文本中抽取出来的知识融入到现有知识库中；

知识库与知识库融合步骤：将新知识库中的知识融入到现有知识库中。