多特征融合的英文科技文献增量式人名消歧应用研究

作者：阮光册; 涂世文; 田欣; 张莉

来源：情报杂志, 2021, 40(09): 147-153.

DOI：10.3969/j.issn.1002-1965.2021.09.022

• 人名消歧
• 科技文献
• 多特征融合
• BERT
• XGBoost

[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。

• 单位
  华东师范大学