从海量文本中获取概念的多重属性、多重关系以及它们的元性质

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。但是，目前研究人员主要集中在特殊形式和要求的概念（如命名实体等）和关系(如上下位关系等)的获取上。同时文献调研表明，人们对概念不同种类的属性获取以及对概念和属性的多种元性质(meta-properties)的获取缺乏足够重视。.针对这些问题，在我们已有工作的基础上，本课题将研究一套方法和技术：（1）获取概念间不同种类的语义关系，包括可显式定义的上下位、部分整体、同义、位置等关系，以及不能显式定义的关系，并且获取不同种类关系的关联性以及关系属性；（2）获取概念不同种类的属性，包括数值型、性质型、角色型等属性；（3）获取概念c和属性a的元性质，包括c是否为类型概念？c的基数是有限的还是无限的？a的值域是否可变？a的值域是否有序？a的取值是否具有继承性？等等。