基于集成学习的论文作者消歧研究

作者：马传香; 吕友^*

来源：长江信息通信, 2021, 34(11): 23-26.

• 作者消歧
• 特征提取
• TFIDF
• 集成学习

尽管经过多年研究,论文作者消歧仍未得到完美解决。针对传统方法仅使用某一特征或忽视不同特征的重要性的问题,提出了一种基于集成学习的方法,通过余弦相似度的计算衡量论文之间的相似性,训练出联合分类器,进而完成分类。根据大量有标记数据,在实验中优化各个特征的权重。实验结果表明,所提方法达到了93.2%的F1值,比单一使用某一特征或忽视特征权重能达到更好的分类效果,并且在中外作者姓名的消歧上都有较好的表现。