面向中文的概念和上下位关系的验证方法研究

文本挖掘、术语抽取、本体学习等研究问题受到学术界的普遍关注。目前研究人员主要集中在基于模式或统计方法的概念和关系获取上，而对后续的概念和关系的集合验证问题缺乏足够重视。针对这些问题，在我们已有概念和关系获取工作的基础上，本课题将研究一套概念和上下位关系验证方法：（1）研究概念验证模型。研究概念语义和概念邻接词对概念验证的作用；（2）研究上下位关系验证模型。研究与验证有关的概念相似性、属性继承性、关系相似性问题；（3）研究基于概念空间的多元知识验证模型的建立方法。包括如何将所获取的概念、上下位关系、属性统一到一个概念空间内，并使得所获得的概念、关系、属性相互支持？如何利用这些相互支持进行知识的交互验证？（4）研究隐性概念和上下位关系获取方法。主要研究如何以概念空间为基础，通过概念词生成规则、属性继承等特征，通过知识推理进行获取的方法。

文本挖掘、术语抽取、本体学习等研究问题受到学术界的普遍关注。目前文本知识获取主要集中在基于模式或统计方法的概念和关系获取上，而对后续的概念和关系的集合验证问题缺乏足够重视。针对这些问题，我们在已有概念和关系获取工作的基础上，进一步对概念和上下位关系的验证方法进行了深入研究：研究了概念验证模型，综合考虑了概念自身在句法和语义上的构造特征、在大规模概念集合中的统计特征，以及在大规模语料库中的统计特征，给出了概念验证算法；研究了上下位关系验证模型，分析了与验证有关的概念相似性、属性继承性、关系相似性问题，给出了上下位关系验证算法；研究了基于概念空间的多元知识验证模型的建立方法，分析概念空间中知识的可信性、一致性等问题，给出了知识的交互验证算法；研究了隐性概念和上下位关系的获取方法，通过归纳学习，利用推理进行隐性概念和上下位关系的间接获取。