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该文就自然语言处理中多知识源的集成问题，从机器学习的角度进行了理论方面和数学方面的探讨。提出了两种集成的思路：组合型知识源(Ensembles of Knowledge Sources)、转换型知源(Conversion of Knowledge Sources)。并对这两种路的优缺点进行了总结。同时，对这两种思路的具体应用也给出了介绍。