跨DIKW模态文本处理： 该方法支持在数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）四种模态之间进行转换和处理，以适应不同应用场景的需求。 通过跨模态转化，将目标文本转化为所需的数据资源或信息资源，以便进行后续的关联分析和逻辑推理。 文本歧义判定与处理： 在判定目标文本的文本含义数量大于1时，会进一步判定该文本是否为缺失数据资源或信息资源的文本，或是否存在数据资源冗余或信息资源冗余的情况。 针对不同类型的歧义情况，采取不同的处理策略，如补充缺失资源、去除冗余资源等，以消除歧义。 关联分析与逻辑推理： 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，包括获取关联文本、从关联文本中查询相关资源等。 利用这些数据资源、信息资源和知识资源，结合逻辑推理方法，推导目标文本的准确含义。 数据图谱与信息图谱的应用： 在获取目标文本的补充资源时，会利用数据图谱和信息图谱中的资源，将与目标数据资源关联程度大于预设值的数据资源作为补充资源。 通过数据图谱和信息图谱的构建和利用，提升数据和信息资源的关联性和利用率。 面向本质计算与推理： 该方法不仅关注于文本表面的含义处理，更侧重于通过本质计算与推理，揭示文本背后的深层含义和逻辑关系。 通过综合运用多种计算推理方法，实现对文本歧义问题的根本解决。