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基于規(guī)則的機構名規(guī)范化研究

發(fā)布時間:2019-01-03 12:10
【摘要】:【目的】改善基于海量數據的科技評價中的數據可靠性問題,克服相似度匹配或者頻率統計方法在機構名稱規(guī)范化方面存在的缺陷!痉椒ā刻岢龌诘驮~面相似度的機構名稱映射算法,該算法采用規(guī)則和統計相結合的策略實現多個機構名稱到一個機構實體的映射,從而達到機構名規(guī)范化的目的!窘Y果】實驗結果表明,基于規(guī)則的算法的F值平均為55.50%,高于其他兩種技術策略。【局限】對低詞面相似度機構名識別存在不足!窘Y論】在機構名規(guī)范方面的綜合表現要優(yōu)于其他兩種技術策略,但在檢全率方面還需要改進。
[Abstract]:[objective] to improve the reliability of data in scientific and technological evaluation based on massive data, To overcome the defects of similarity matching or frequency statistics in the standardization of institutional names. [methods] A mechanism name mapping algorithm based on low word surface similarity is proposed. The algorithm uses the strategy of combining rules and statistics to realize the mapping of multiple organization names to one organization entity, thus achieving the purpose of normalizing agency names. [results] the experimental results show that, The average F value of a rules-based algorithm is 55.50. It is higher than the other two technical strategies. [limitations] there are some shortcomings in the recognition of the mechanism names with low word surface similarity. [conclusion] the comprehensive performance of the institutional name criterion is better than the other two technical strategies, but the detection rate still needs to be improved.
【作者單位】: 南京農業(yè)大學信息科學技術學院;
【基金】:國家社會科學基金項目“基于社區(qū)發(fā)現的學術Web主題顯著度研究”(項目編號:13CTQ031)的研究成果之一
【分類號】:G312

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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相關碩士學位論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前4條

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相關碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前7條

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相關會議論文 前1條

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【相似文獻】

相關會議論文 前5條

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相關重要報紙文章 前5條

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相關碩士學位論文 前8條

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