谓词概念连通：2014年中文实体关系抽取创新策略

谓词概念连通度的中文实体关系抽取策略是一篇发表于2014年的论文，作者包括夏家莉、程春雷、陈辉等人，发表在《计算机科学与探索》杂志的第8卷第11期。该研究针对中文实体关系抽取这一关键领域，尤其是在开放域文本检索和知识发现中的挑战进行了深入探讨。 传统的方法在实体关系抽取上存在一些局限性，如大量的人工标注需求、模式通用性差以及关系抽取粒度较为固定，这在处理开放领域的复杂关系时效果受限。论文提出了一种创新的方法——谓词概念模型（Predicate Concept Model, PCM），通过概念的结构分层和关系连通性来改进实体关系抽取的效率和准确性。这种方法强调了对谓词概念的独立构建，使得概念之间的组合更加灵活，从而提高了关系描述的通用性和表达能力。 作者们进一步提出了两个关键策略：增量学习的谓词概念获取策略（PCIA）和基于谓词概念连通的关系抽取策略（PCCS）。PCIA允许系统随着新数据的积累不断优化谓词概念，提高系统的自适应性；而PCCS则通过考虑谓词概念之间的连通性，能够有效地识别和提取那些非紧密、远距离的实体关系，拓宽了实体关系抽取的范围。 论文的核心贡献在于构建了一个有效的方法框架，旨在解决中文实体关系抽取中的挑战，并通过实证分析展示了该策略在开放领域文本处理中的优势。研究者们通过对大量数据的应用和验证，证明了这种基于谓词概念连通度的策略在提高实体关系抽取的准确性和效率方面具有显著的效果。 这篇论文不仅提供了理论上的创新，还为实际应用中的中文实体关系抽取提供了一种实用的解决方案，对于推动自然语言处理技术在信息检索和知识发现中的应用具有重要意义。