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融合规范知识库和异质信息网络嵌入的作者姓名消歧研究

文献类型： 中文期刊

作者： 董文佳;孙坦;赵瑞雪;马玮璐;熊赫;鲜国建

作者机构：

关键词： 姓名消歧;规范知识库;特征提取;异质信息网络;深度学习

期刊名称：数据分析与知识发现

ISSN： 2096-3467

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： EI（2024版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; CSSCI（2021-2022版） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： [目的]深入挖掘文献特征间的深层次关联关系，提升学术文献作者姓名消歧的效果。[方法]结合机构名称规范库、学科分类体系、主题词表等规范知识库的先验知识，设计一种基于知识增强的特征提取框架，在规范数据的基础上，通过异质信息网络嵌入融合文献特征的语义信息和关系信息，生成高质量的文献向量表示，使用层次凝聚算法进行聚类。[结果]在特定数据集测试中，模型F1值达到89.07%，相较于现有技术，模型性能提升显著。[局限]知识库的质量和规模限制了模型在新兴及细分领域的准确性和泛化能力。[结论]本文方法成功结合了专家先验知识和深度学习的强大学习能力，为学术文献中的姓名消歧任务提供了一条新的有效路径。

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