http://www.chinalibs.net 2021/9/15
[作者] 阮光册，涂世文，田欣，张莉
[单位] 华东师范大学，上海科技发展有限公司
[摘要] [目的/意义]英文作者重名现象十分普遍，为解决科技文献增量式人名消歧问题，以提高学术检索平台作者检索的精度。[方法/过程]提出一种融合文献外部基本特征和内部语义特征的人名消歧方法，解决新增英文学术文献作者归属的问题。首先，提取学术文献中人名消歧所需的元数据字段，采用BERT模型对元数据中包含语义信息的文本内容进行向量表示；随后，将融合多特征的数据输入XGBoost，完成机器学习；最后，用学习好的模型实现新增文献的作者分配。[结果/结论]通过实验对比，该方法表现出较好的效果，F1取得了95.6%的分值。
[目的/意义]英文作者重名现象十分普遍，为解决科技文献增量式人名消歧问题，以提高学术检索平台作者检索的精度。[方法/过程]提出一种融合文献外部基本特征和内部语义特征的人名消歧方法，解决新增英文学术文献作者归属的问题。首先，提取学术文献中人名消歧所需的元数据字段，采用BERT模型对元数据中包含语义信息的文本内容进行向量表示；随后，将融合多特征的数据输入XGBoost，完成机器学习；最后，用学习好的模型实现新增文献的作者分配。[结果/结论]通过实验对比，该方法表现出较好的效果，F1取得了95.6%的分值。
引用本文:
阮光册，涂世文，田欣，张莉．多特征融合的英文科技文献增量式人名消歧应用研究[DB/OL]．[2025-06-03]．http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=506832．
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