论文部分内容阅读
中文实体关系抽取是开放域文本检索与知识发现的研究热点，传统的抽取策略普遍存在人工标注量大，模式通用性受限，关系抽取粒度相对固定等问题，限制了其在开放领域的关系抽取效果。基于概念的结构分层和关系连通，面向中文实体关系构建了谓词概念模型（predicate concept model, PCM），在此基础上，提出了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，由此进行了开放域非紧密的、远距离实体关系的抽取。各谓词概念的构建相对独立，概念组合更为灵活，对关系的描述具有更好的通用性和