تتمثل التعريف بإعادة الصياغة (PI)، وهي مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية، هي تحديد ما إذا كانت الجملتين تعبر عن نفس المعنى المماثل، وهي مشكلة تصنيف ثنائية. في الآونة الأخيرة، كانت النماذج اللغوية المدربة مسبقا بيرت هي خيارا شائعا لأطر نماذج PI المختلفة، ولكن جميع الطرق الحالية تقريبا تنظر في نص مجال عام. عندما يتم تطبيق هذه الأساليب على مجال معين، لا يمكن أن تكتب النماذج الحالية تنبؤات دقيقة بسبب نقص المعرفة المهنية. في ضوء هذا التحدي، نقترح إطارا جديدا، وهو، الذي يمكن أن يستفيد من المعرفة الخارجية غير المنظمة في ويكيبيديا لتحديد المواطن بدقة. نقترح علما مخلاصة المعرفة بالمفاهيم المتعلقة بحكمات معينة من ويكيبيديا عبر نموذج BM25. بعد استرداد المعرفة المخططة ذات الصلة، يجعل التنبؤات بناء على كل من المعلومات الدلالية للجملتين ومعرفة الخطوط العريضة. إضافة إلى ذلك، نقترح آلية Gating تجميع التنبؤ الدلالي القائم على المعلومات والتنبؤ القائم على المعرفة. تتم إجراء تجارب واسعة على مجموعة بيانات عامين: العرض (مجموعة بيانات مجال علوم الكمبيوتر) و Clinicalsts2019 (مجموعة بيانات مجال الطب الحيوي). تشير النتائج إلى أن الأساليب المتوفرة التي تتفوقت على أحدث الأحوال.