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题名基于稀疏分布式表征的英文著者姓名消歧研究
被引量：7
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作者
翟晓瑞
韩红旗
张运良
李仲
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机构
中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3534-3538,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71473237)
中国工程科技知识中心建设项目(CKCEST-2018-1-26)
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文摘
为将稀疏分布式表征理论应用到著者姓名消歧,了解其在解决姓名消歧问题时的效果,提出了基于稀疏分布式表征的英文文献著者姓名消歧方法。该方法选择论文摘要文本信息作为消歧特征,将其生成二进制表示的SDR码。根据待消歧论文的SDR与同名作者的论文SDR相似度对比来实现著者姓名消歧。最终得到的结果为准确率98. 21%,召回率76. 75%,F值86. 17%,证明提出的消歧方法具有较好的效果。通过将该方法与利用合著者特征进行消歧的方法进行对比,说明该方法能够较好地解决文献著者姓名歧义问题。此外,该方法还可将作者未收录在作者库中的论文识别出来并将其指派给新作者,无须重新学习和更新模型。
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关键词
姓名消歧
稀疏分布式表征
语义指纹
层级时序记忆模型
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Keywords
name disambiguation
sparse distributed representation
semantic fingerprint
hierarchical temporal memory
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名社交网络中意见领袖的敏感舆论倾向识别
被引量：1
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作者
宋振
徐雅斌
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机构
北京信息科技大学计算机学院
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3293-3300,F0003,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61672101)
网络文化与数字传播北京市重点实验室基金项目(ICDDXN004)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题基金项目(C18601)。
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文摘
为准确识别意见领袖的敏感舆论倾向,有效把控敏感类舆情的发展,提出基于多任务学习的敏感舆论倾向识别模型(MTL-SA-LSTM)和基于指纹汇聚技术的快速识别模型。以准确识别意见领袖的敏感舆论倾向为目标,兼顾其识别效率。采用指纹汇聚技术关联原始敏感词和变形敏感词,采用语义指纹技术快速识别重复或相似度较高文本的敏感舆论倾向,通过MTL-SA-LSTM模型,对文本中的敏感舆论及舆论倾向两个任务进行识别。对比实验结果表明,该模型具有较高的识别准确率及识别效率。
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关键词
社交网络
敏感舆论倾向
多任务学习
指纹汇聚
语义指纹
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Keywords
social network
sensitive public opinion tendency
multi-task learning
fingerprint aggregation
semantic fingerprint
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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