框架知识不一致性检测与修正策略

"这篇论文主要探讨了知识不一致性分析与修正，特别是在使用Frame知识表示法的情况下的处理策略。文章强调了创建一致性和完备性高的知识库对于高质量知识服务的重要性，并指出在知识获取过程中需要解决不同知识源之间的不一致性问题。通过使用框架表示法，该研究提出了一种方法来检测和修正知识的不一致，包括名称不一致和度量单位不一致等常见问题。实验结果验证了这种方法的有效性和可行性，为知识库的创建提供了理论支持和技术手段。" 在知识库构建中，知识的不一致性是一个关键问题，因为它直接影响到知识服务的质量。论文首先介绍了知识不一致性分析的重要性，特别是在涉及多个知识源时，由于描述方式、角度和侧重点的不同，容易导致知识的不一致。为了解决这个问题，作者聚焦于框架表示法，这是一种结构化且适应性强的知识表示方法，能够处理知识的内部结构关系和知识间的联系，以及知识的继承关系。 论文详细分析了两种主要的不一致性类型：名称不一致和度量单位不一致。名称不一致主要包括异名同指（同一个事物有不同的名称），同名异指（相同的名称代表不同的事物）和缩写词的使用。例如，《红楼梦》与《石头记》是异名同指的例子，而"日照"在不同语境下可以指代光照或城市名，体现了同名异指。缩写词如"清华"替代"清华大学"则是另一种名称不一致的形式。 另一方面，度量单位不一致是由于在描述实体属性时使用了不同的计量单位，如体积单位、重量单位、长度单位等。这可能导致对同一事物的量化描述产生歧义。例如，描述物体大小时，可能有人使用立方米，有人使用升，这就需要统一单位来消除不一致性。 为了解决这些不一致性，论文提出了基于框架表示法的检测和修正策略。通过识别和映射不同名称和度量单位，可以将不一致的知识转换为一致的形式，从而提高知识库的准确性和一致性。实验结果证明了这种方法的有效性，它在Visual C环境下进行了验证，显示了良好的可靠性和实用性。 这篇论文深入研究了知识不一致性的本质，并提供了解决方案，为知识库的创建和维护提供了理论基础和技术支持，有助于提升知识服务的质量。通过运用论文提出的策略，可以更好地管理和整合来自不同来源的知识，确保知识库的协调性和一致性。