一种异构知识资源智能融合方法技术

本发明专利技术公开了一种异构知识资源智能融合方法，其步骤包括：1)将待融合的各知识资源分别转化为一对应的有向图；2)生成所述有向图中的每一节点的语义嵌入向量，根据节点的语义嵌入向量计算节点间的语义相似度；如果两节点之间的语义相似度大于设定联系阈值，则在对应两节点之间建立无向边进行连接；如果两节点之间的语义相似度大于设定合并阈值，则将对应两节点进行合并；3)对各有向图进行图聚类，得到多个类团；4)根据各所述类团中包含的节点，生成对应类团的语义主题并构建语义有向图；5)将所述语义有向图转化为OWL本体，得到融合后的知识资源。本发明专利技术对于分散在异构知识资源中的知识内容进行整合组织，有助于构建完整的知识体系。系。系。

【技术实现步骤摘要】
一种异构知识资源智能融合方法


[0001]本专利技术属于计算机软件
，涉及异构知识资源的融合方法，尤其涉及一种使用有向图作为异构资源统一知识表示的方法。

技术介绍

[0002]现有知识资源的格式多样，包括非结构化的自然语言文本等、半结构化的HTML文档等及结构化的XML文档、关系型数据库等。这些知识资源虽然在形式上存在较大差异，但其中设计的知识内容可能存在较高的关联性，是对于同一现实世界实体的描述或与特定问题相关。为了获得完整的知识描述或得到问题的解决方案，则需要对于异构知识资源进行融合，提取出其中相关联的知识内容，并进行整序组织，形成统一的描述结构，构建知识体系。
[0003]本专利技术主要关注异构结构化数据之间的智能融合方法，这一方面需要解决的问题有：(1)异构知识资源的实体合并问题。同一知识对象在不同的知识资源中可能有不同的表达方式，而在异构资源中则可能存在相异的描述格式，异构知识资源的融合需要可以识别出不同原始资源中的相同实体，并对于不同的描述格式进行合并；(2)异构知识资源的语义合并问题。不同实体在不同资源中可能会有不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异构知识资源智能融合方法，其步骤包括：1)将待融合的各知识资源分别转化为一对应的有向图；2)生成所述有向图中的每一节点的语义嵌入向量，根据节点的语义嵌入向量计算节点间的语义相似度；如果两节点之间的语义相似度大于设定联系阈值，则在对应两节点之间建立无向边进行连接；如果两节点之间的语义相似度大于设定合并阈值，则将对应两节点进行合并；3)对步骤2)处理后的各有向图进行图聚类，得到多个类团；4)根据各所述类团中包含的节点，生成对应类团的语义主题并构建语义有向图；5)将所述语义有向图转化为OWL本体，得到融合后的知识资源。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识资源包括具有嵌套等级结构的结构化数据和不具有嵌套等级结构的结构化数据；所述具有嵌套等级结构的结构化数据包括XML格式数据及非XML格式数据；其中，A)将XML格式的知识资源转化为有向图的方法为：11)将XSD文档中用于描述实体的元素转化为实体节点Ve；将该待处理XSD文档中描述实体属性的元素转化为属性节点Vp；12)对于该待处理XSD文档中的嵌套关系N(a,b)，a为父元素，b为子元素；根据N(a,b)生成元素a对应节点指向元素b所对应节点的有向边，并将该有向边命名为“has”+b；如果元素b满足条件(1)～(3)中任一条件，则元素a对应节点与元素b所对应节点之间的边称为类边；其中条件(1)～(3)为：(1)元素b所对应节点为Ve之下的节点；(2)元素b在该待处理XSD中有具体的约束条件进行限制；(3)元素b为该待处理XSD中的命名节点，即元素b为实际业务对象；B)将具有嵌套等级关系的非XML格式的知识资源转化为有向图的方法为：21)将知识资源文档中用于描述实体的元素转化为实体节点Ve；将描述实体的元素的属性作为对应实体节点Ve的属性节点Vp；22)根据实体节点Ve与属性节点Vp的对应关系生成有向边<Ve,Vp>；C)将不具有嵌套等级结构的知识资源转化为有向图的方法为：将知识资源中对于每一类实体的描述单位作为一个实体节点Ve；将实体的描述单位所包含的每一属性单元作为一属性节点Vp；根据实体节点Ve与属性节点Vp的对应关系生成有向边<Ve,Vp>。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述不具有嵌套等级结构的知识资源为关系型数据库，所述描述单位为关系型数据库中的一张表，所述属性单元为关系型数据库中的一个字段；或者所述不具有嵌套等级结构的知识资源为电子表格，所述描述单位为电子表格中的若干个列，所述属性单元为电子表格中的列。4.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李广建，罗立群，王宇轩，郑海杰，张凯，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：