基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法研究

李孟亚

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基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法研究

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中文图书作者中一人多名和多人同名现象普遍存在;且各属性描述参差不齐。融合特征消歧算法处理过程中准确率有所下降。本文将作者属性分为实体特征、上下文关系特征、社会关系特征。借助向量空间模型用属性互斥放大和特征矩阵空缺缩小方法调整属性和矩阵权重系数后计算作者相似度。通过基于凝聚的层次聚类实现消歧,构建中文图书作者信息模型。用B_Cubed指标评测消歧结果,准确率、F值分别达到为89.42%、87.45%。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2018年第4z期|182-184|共3页
作者
李孟亚;
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作者单位

北方工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
中文图书作者; 人名消歧; 互斥放大; 空缺缩小;

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