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基于深度学习的科技文献作者名消歧方法及web端消歧装置

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的科技文献作者名消歧方法及web端消歧装置，消歧方法包括：获取待消歧科技文献人名的论文数据集；获取数据特征；使用四层卷积网络提取全局特征向量，同时使用图卷积网络提取局部特征向量；使用LSTM神经网络实现估计聚类簇数k；通过层次聚类实现科技文献作者名消歧。web端消歧装置包括论文数据获取层、信息传输层、消歧逻辑层和数据存储层，论文数据获取层与信息传输层相连，消歧逻辑层和数据存储层分别与信息传输层相连，消歧逻辑层与数据存储层相连。与现有技术相比，本发明具有精度高、可以实现海量文本有效消歧等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN112597305A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海师范大学;

    申请/专利号CN202011536139.X

  • 发明设计人 王双双;苏颖;龙春;

    申请日2020-12-22

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/216(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/284(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵志远

  • 地址 200234 上海市徐汇区桂林路100号

  • 入库时间 2023-06-19 10:27:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-01

    授权

    发明专利权授予

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