中文隐式实体关系抽取：基于协陪义动词的方法

"基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取" 在自然语言处理领域，实体关系抽取是一项重要的任务，旨在从文本中识别出实体之间的关系，包括显式关系和隐式关系。显式关系是指文本中明确通过词汇或语法结构表达的关系，而隐式关系则更为复杂，它们通常不直接体现在词汇层面，而是需要通过上下文理解来推断。现有的研究工作主要侧重于显式关系的抽取，但实际应用中，如旅游和新闻领域的文本，隐式关系的普遍存在使得对隐式关系的抽取同样具有重要价值。 本文针对这一问题，提出了一种基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取方法。协陪义动词是那些能够引发实体间隐性关系的动词，例如“陪同”、“参与”等，它们常常在文本中扮演关键角色，帮助构建实体之间的隐藏联系。首先，通过依存句法分析，作者设计了协陪义候选句型分类算法，用于识别出含有协陪义动词的特定句型，并进一步开发了协陪义成分的识别算法，以便确定动词所涉及的实体。 接着，文章提出了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则。这些规则依据协陪义成分的特征和动词的作用范围，对隐含的关系进行推理。例如，当动词连接的两个实体之间没有直接的关联词时，可能需要通过动词的语义来推断它们之间的关系。 此外，考虑到句子间的联系，文章利用协陪义句中的零形回指现象，即一个实体在后续句子中以零形式出现，而仍然指的是前文提到的同一实体，来建立不同句子中协陪义动词的主体和客体之间的联系。这有助于跨句子的隐式关系抽取，增强了模型的全局理解能力。 为了进一步提升动词特征对显式实体关系抽取的贡献，文章还引入了趋向核心动词特征提取算法。通过对动词的语义倾向进行分析，可以更准确地捕捉到动词在关系表示中的作用，从而提高关系抽取的准确性。 实验部分，研究人员使用了真实的旅游和新闻领域文本数据集，实验结果验证了该方法的有效性。研究得到了国家自然科学基金、江西省自然科学基金等多个项目的资助，并由江西财经大学信息管理学院和数据与知识工程江西省高校重点实验室的研究人员共同完成。 通过这种方式，本文提出的基于协陪义动词的隐式实体关系抽取方法不仅丰富了实体关系抽取的理论框架，而且为处理实际文本数据中的隐性关系提供了一个实用的解决方案，对于提升自然语言理解和信息提取的效率具有积极意义。