[发明专利]面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法

说明书

本申请公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法，所述方法包括：获取目标文本，并确定目标文本中的目标数据资源和目标信息资源；根据目标数据资源和/或目标信息资源查询目标文本的相关资源，并根据相关资源确定目标文本的文本含义；若目标文本的文本含义的数量大于1，则获取目标文本的补充资源，并根据补充资源生成目标文本的条件限制文本；将符合条件限制文本的文本含义作为目标文本的实际文本含义，并根据实际文本含义修改目标文本。本申请能够准确识别并消除文本中存在的歧义。本申请还公开了一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。

技术领域

本申请涉及软件工程学技术领域，特别涉及一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法、系统、一种电子设备及一种存储介质。

背景技术

大数据时代的来临，使得数据的规模变得愈发庞大。通过对数据进行关联分析可以获取到很多信息，甚至包括隐私、机密等十分重要的内容，并且数据和信息资源可被概括、逻辑推理成为知识，而知识资源又能反过来作用在数据资源和信息资源上，计算推理出更多新的对特定目标存在价值的数据资源和信息资源，甚至可以对某些特定目标进行预测分析。

歧义是指对文本内容有多种不同目的的理解，即由内容中的类型资源可以进行多种推导得到不同目的的信息资源。产生歧义的原因由两种：一种是由于内容有缺失，缺少部分数据资源或信息资源导致对内容的理解的范围较广，推导时会产生不同目的的理解；另一种是由于内容中存在冗余，冗余的数据资源或信息资源在结合不同的类型资源进行推导时会产生不同目的的理解。相关技术中主要通过机器学习模型实现文本歧义的处理，但是机器学习模型的识别准确率过度依赖训练样本的丰富度，无法对文本歧义进行有效的处理。

因此，如何准确识别并消除文本中存在的歧义是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法、系统、一种电子设备及一种存储介质，能够准确识别并消除文本中存在的歧义。

为解决上述技术问题，本申请提供一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法，该方法包括：

获取目标文本，并确定所述目标文本中的目标数据资源和目标信息资源；

根据所述目标数据资源和/或所述目标信息资源查询所述目标文本的相关资源，并根据所述相关资源确定所述目标文本的文本含义；

若所述目标文本的文本含义的数量大于1，则获取所述目标文本的补充资源，并根据所述补充资源生成所述目标文本的条件限制文本；

将符合所述条件限制文本的文本含义作为所述目标文本的实际文本含义，并根据所述实际文本含义修改所述目标文本。

可选的，确定所述目标文本中的目标数据资源和目标信息资源，包括：

确定所述目标文本的资源类型；其中，所述资源类型包括数据资源、信息资源和知识资源，数据资源为数据图谱中的资源，信息资源为信息图谱中的资源，知识资源为知识图谱中的资源；

对所述目标文本执行跨模态转化得到所述目标数据资源和目标信息资源；其中，所述跨模态转化为数据资源、信息资源、知识资源、数据信息混合资源中任意两种资源之间的转化操作。

可选的，对所述目标文本执行跨模态转化得到所述目标数据资源和目标信息资源，包括：

判断所述目标文本是否为数据资源；若是，则将所述目标文本设置为所述目标数据资源；若否，则对所述目标文本执行跨模态转化得到所述目标数据资源；

判断所述目标文本是否为信息资源；若是，则将所述目标文本设置为所述目标信息资源；若否，则对所述目标文本执行跨模态转化得到所述目标信息资源。