面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法技术

本发明专利技术提供一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，该方法包括以下步骤：S1、获取类型资源进行语义识别，根据识别结果判断是否存在多语义，所述类型资源包括数据资源D

【技术实现步骤摘要】
面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法
本专利技术涉及语义分析
，尤其涉及一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法。
技术介绍
目前基于DIKW图谱技术对自然语言进行语义识别是相关领域一种新的技术发展方向，基于DIKW图对语义内容进行建模，可以从语言文本中提取出类型资源(TypedResources)以用于语义识别，类型资源可分为数据资源(DataResources)、信息资源(InformationResources)和知识资源(KnowledgeResources)。而在基于DIKW图谱技术进行语义识别时可能会出现多语义问题，多语义是指理解语义内容具有多个不同的目的，即语义内容中的类型资源可以从各种类型资源中派生出来，以获得具有不同目的的信息资源。多语义问题会导致人工智能系统语言文本识别效率降低，并降低识别结果的准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，以克服或至少部分解决现有技术所存在的上述问题。一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，包括以下步骤：S1、获取类型资源进行语义识别，根据识别结果判断是否存在多语义，所述类型资源包括数据资源DDIKW、信息资源IDIKW和知识资源KDIKW；S2、存在多语义时，分析多语义形成原因；S3、基于多语义形成原因，采用相应策略将原类型资源转换为新的类型资源，获取最终语义识别结果。进一步的，所述多语义形成原因包括类型资源缺失和类型资源冗余。进一步的，所述步骤S2中，分析多语义形成原因为类型资源缺失时，判断类型资源缺失属性为数据资源缺失或信息资源缺失。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为类型资源缺失时，所采用策略具体包括：将已知的数据资源D0和信息资源I0与相关的KDIKW相结合，得到具有不同用途的新信息资源Inew1和Inew2；在数据图表中搜索与之相关的数据资源Drelated；将Drelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew3；确定Inew3和Inew1与Inew2的关系，保留Inew3支持的IDIKW，删除其他IDIKW；将剩余的IDIKW设置为最终语义识别结果。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为类型资源缺失时，所采用策略具体包括：将已知的数据资源D0和信息资源I0与相关的KDIKW相结合，得到具有不同用途的新信息资源Inew1和Inew2；在信息图表中搜索与信息相关的相关信息资源Irelated；将Irelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew3；确定Inew3和Inew1与Inew2的关系，保留Inew3支持的IDIKW，删除其他IDIKW；将剩余的IDIKW设置为最终语义识别结果。进一步的，所述步骤S2中，分析多语义形成原因为类型资源冗余时，判断类型资源冗余属性为数据资源冗余或信息资源冗余。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为信息资源冗余时，所采用策略具体包括：查找冲突的信息资源I01和I02；在数据图表中搜索与之相关的数据资源Drelated；将Drelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew；确定Inew和I01与I02之间的关联关系，保留Inew支持的语义识别结果，删除其他语义识别结果；将Inew支持的语义识别结果设置为最终语义识别结果。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为信息资源冗余时，所采用策略具体包括：查找冲突的信息资源I01和I02；在信息图表中搜索与之相关的信息资源Irelated；将Irelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew；确定Inew和I01与I02之间的关联关系，保留Inew支持的语义识别结果，删除其他语义识别结果；将Inew支持的语义识别结果设置为最终语义识别结果。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为数据资源冗余时，所采用策略具体包括：查找冲突的数据资源D01和D02；在数据图表中搜索与之相关的数据资源Drelated；将Drelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Dnew；确定Dnew和D01与D02之间的关联关系，保留Dnew支持的语义识别结果，删除其他语义识别结果；将Dnew支持的语义识别结果设置为最终语义识别结果。进一步的，所述步骤S3中，多语义形成原因为数据资源冗余时，所采用策略具体包括：查找相互冲突的数据资源D01和D02；在信息图表中搜索与信息相关的相关信息资源Irelated；将Irelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew；确定Inew和D01与D02之间的关系，保留Inew支持的语义识别结果，删除其他语义识别结果；将Inew支持的结果设置为最终语义识别结果。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术所提供的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，在基于类型资源进行语义识别过程中出现多语义结果时，通过分析多语义形成原因，根据不同的形成原因采取相应的策略将原先的类型资源转换为新的类型资源以应用于语义识别，排除多余识别结果并获取最终语义识别结果，从而帮助人工智能系统提高语言文本识别效率，并提高识别结果准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的多模态DIKW内容多语义分析方法整体流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所列举实施例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。参照图1，本专利技术提供一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取类型资源进行语义识别，根据识别结果判断是否存在多语义，所述类型资源包括数据资源DDIKW、信息资源IDIKW和知识资源KDIKW。其中数据资源是由直接观察得到的离散元素，在没有上下文的情况下不具有任何意义，不与人类的某个特定目的相关联。数据资源表达单个实体的属性内容，最简单的表达形式为“is_a”，(X|a)表示实体X具有的属性(a)。信息资源记录人类的行为，用于挖掘、分析、表达两个实体之间的交互关系，实体既可以是另一个人，也可以是客观存在的事物。信息资源与人类的某个特定目的相关，用于透过目的去推断两个实体之间的关系，信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、获取类型资源进行语义识别，根据识别结果判断是否存在多语义，所述类型资源包括数据资源D

【技术特征摘要】
1.一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、获取类型资源进行语义识别，根据识别结果判断是否存在多语义，所述类型资源包括数据资源DDIKW、信息资源IDIKW和知识资源KDIKW；
S2、存在多语义时，分析多语义形成原因；
S3、基于多语义形成原因，采用相应策略将原类型资源转换为新的类型资源，获取最终语义识别结果。


2.根据权利要求1所述的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述多语义形成原因包括类型资源缺失和类型资源冗余。


3.根据权利要求2所述的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，分析多语义形成原因为类型资源缺失时，判断类型资源缺失属性为数据资源缺失或信息资源缺失。


4.根据权利要求2或3所述的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，多语义形成原因为类型资源缺失时，所采用策略具体包括：
将已知的数据资源D0和信息资源I0与相关的KDIKW相结合，得到具有不同用途的新信息资源Inew1和Inew2；
在数据图表中搜索与之相关的数据资源Drelated；
将Drelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew3；
确定Inew3和Inew1与Inew2的关系，保留Inew3支持的IDIKW，删除其他IDIKW；
将剩余的IDIKW设置为最终语义识别结果。


5.根据权利要求2或3所述的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，多语义形成原因为类型资源缺失时，所采用策略具体包括：
将已知的数据资源D0和信息资源I0与相关的KDIKW相结合，得到具有不同用途的新信息资源Inew1和Inew2；
在信息图表中搜索与信息相关的相关信息资源Irelated；
将Irelated与相关的IDIKW和KDIKW进行结合，进一步获得新的信息资源Inew3；
确定Inew3和Inew1与Inew2的关系，保留Inew3支持的IDIKW，删除其他IDIKW；
将剩余的IDIKW设置为最终语义识别结果。


6.根据权利要求2所述的一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，分析多语义形成原因为类型资源冗余时，判断类型资源冗余属性为数据资源...

【专利技术属性】
技术研发人员：段玉聪，胡时京，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46