On the Role of Entity and Event Level Conceptualization in Generalizable Reasoning: A Survey of Tasks, Methods, Applications, and Future Directions

实体和事件级别的概念化是人类认知的基本要素，对于推理具有重要作用。这个过程包括将具体实例抽象为更高级别的概念，并形成可应用于陌生或新颖情境的抽象知识，从而增强模型的推理能力，并支持知识在不同领域的有效转移。尽管这个过程非常重要，但目前缺乏系统性的综述，全面地考察了概念化在增强推理任务方面的定义、执行和应用的现有工作。本文通过对150多篇论文的综合调查，将与概念化相关的各种定义、资源、方法和下游应用分类到一个统一的分类系统中，重点关注实体和事件级别。此外，我们还揭示了该领域的潜在未来方向，并希望引起社区的更多关注。

这篇论文试图解决实体和事件级别的概念化在推理任务中的应用问题，以及缺乏系统性的综述现象。

本文提出了一个统一的分类法，对150多篇相关论文进行分类，涵盖了定义、执行和应用概念化的各个方面，并聚焦于实体和事件级别。

本文的亮点包括：系统性的综述了150多篇相关论文；提出了一个包含定义、执行和应用概念化的统一分类法；聚焦于实体和事件级别的概念化；指出了未来研究的方向。

最近的相关研究包括：《A Survey on Conceptualization for Machine Learning》、《Learning to Conceptualize Entities for Relational Learning》、《Event Extraction by Answering (Almost) Natural Language Questions》等。