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子图增强的实时同名消歧
1
作者
韩天翼
程欣宇
+1 位作者
张帆进
陈波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期45-56,共12页
实时同名消歧旨在实时、准确地将具有歧义的作者姓名的新增论文关联到同名候选作者中的正确作者。当前同名消歧算法主要解决冷启动同名消歧问题,较少探索如何高效并有效地解决实时同名消歧问题。该文提出了子图增强的实时同名消歧模型RN...
实时同名消歧旨在实时、准确地将具有歧义的作者姓名的新增论文关联到同名候选作者中的正确作者。当前同名消歧算法主要解决冷启动同名消歧问题,较少探索如何高效并有效地解决实时同名消歧问题。该文提出了子图增强的实时同名消歧模型RND-all,该模型通过高效地融合待消歧论文与候选作者之间的结构特征来提升模型的准确率。模型根据待消歧论文的属性与同名候选作者的档案分别构建子图,使用子图结构特征提取框架来计算图相关性特征,最后,通过特征工程以及文本嵌入方法计算语义匹配特征,并利用集成学习实现语义信息与结构信息的融合。实验结果表明,融入结构信息能够有效提升实时同名消歧任务的准确性,RND-all在百万级同名消歧基准WhoIsWho测试集上效果排名第一。
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关键词
实时同名消歧
图神经网络
结构信息
集成学习
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职称材料
题名
子图增强的实时同名消歧
1
作者
韩天翼
程欣宇
张帆进
陈波
机构
贵州大学公共大数据国家重点实验室
贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心
清华大学计算机科学与技术系
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期45-56,共12页
文摘
实时同名消歧旨在实时、准确地将具有歧义的作者姓名的新增论文关联到同名候选作者中的正确作者。当前同名消歧算法主要解决冷启动同名消歧问题,较少探索如何高效并有效地解决实时同名消歧问题。该文提出了子图增强的实时同名消歧模型RND-all,该模型通过高效地融合待消歧论文与候选作者之间的结构特征来提升模型的准确率。模型根据待消歧论文的属性与同名候选作者的档案分别构建子图,使用子图结构特征提取框架来计算图相关性特征,最后,通过特征工程以及文本嵌入方法计算语义匹配特征,并利用集成学习实现语义信息与结构信息的融合。实验结果表明,融入结构信息能够有效提升实时同名消歧任务的准确性,RND-all在百万级同名消歧基准WhoIsWho测试集上效果排名第一。
关键词
实时同名消歧
图神经网络
结构信息
集成学习
Keywords
real-time name disambiguation
graph neural network
structural information
ensemble learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
子图增强的实时同名消歧
韩天翼
程欣宇
张帆进
陈波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
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