在科學(xué)研究領(lǐng)域,通過(guò)文獻(xiàn)著者搜索相關(guān)信息是學(xué)術(shù)信息檢索的主要方式。然而,在各類文獻(xiàn)管理系統(tǒng)中,文獻(xiàn)著者的跨文本指代現(xiàn)象非常嚴(yán)重,給學(xué)術(shù)信息檢索帶來(lái)了諸多困難。例如:如何消除不同文獻(xiàn)之間的同名作者歧義性問(wèn)題,即:重名消歧;如何消除不同文獻(xiàn)之間的作者指代不統(tǒng)一問(wèn)題,即:多名聚合。在解決重名消歧問(wèn)題時(shí),已有方法主要通過(guò)作者合作關(guān)系、作者主頁(yè)、郵箱等信息對(duì)重名作者進(jìn)行分類。由于作者的郵箱和主頁(yè)信息很難獲取,如何在這些信息未知的情況下,準(zhǔn)確的劃分文獻(xiàn)著者類別,是重名消歧需要解決的核心問(wèn)題。此外,文獻(xiàn)著者名字的表示形式多樣,甚至存在未知形式的名字變體。因此,如何在名字變體未知的情況下,實(shí)現(xiàn)多名聚合是跨文本指代消解所面臨的又一問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的重名消歧算法。該方法可以在作者郵箱、主頁(yè)等信息不可獲取,以及作者具體類別個(gè)數(shù)未知的情況下,解決文獻(xiàn)著者重名消歧問(wèn)題。首先,利用待消歧作者的多階合作者及論文-作者關(guān)系,構(gòu)建論文-論文網(wǎng)絡(luò)。其次,通過(guò)圖網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到論文的特征向量表示。最后,利用論文之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)著者的重名消歧。(2)提出了基于特征相...

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作及算法綜述
    2.1 跨文本指代消解簡(jiǎn)介
    2.2 網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
    2.3 重名消歧的相關(guān)研究
        2.3.1 基于特征聚類方式的重名消歧
        2.3.2 基于樹方式的重名消歧
        2.3.3 基于圖方式的重名消歧
        2.3.4 其他
    2.4 多名聚合的相關(guān)研究
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的重名消歧算法
    3.1 基本思想
    3.2 問(wèn)題定義
        3.2.1 基本定義
        3.2.2 重名消歧任務(wù)定義
    3.3 模型框架
        3.3.1 模型定義
        3.3.2 模型優(yōu)化
    3.4 聚類
        3.4.1 AP聚類算法
        3.4.2 DBSCAN算法
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)集
        3.5.2 對(duì)比算法
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第4章 面向文獻(xiàn)著者的多名聚合算法
    4.1 基本思想
    4.2 問(wèn)題定義
    4.3 基于特征相似度的多名聚合算法
        4.3.1 構(gòu)建作者名字變體
        4.3.2 構(gòu)建論文關(guān)鍵詞
        4.3.3 關(guān)鍵詞相似度計(jì)算
        4.3.4 作者相似度計(jì)算
        4.3.5 期刊相似度計(jì)算
    4.4 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的多名聚合算法
        4.4.1 構(gòu)建名人庫(kù)
        4.4.2 論文標(biāo)題匹配
        4.4.3 BLEU算法
        4.4.4 論文作者匹配
        4.4.5 人工標(biāo)注
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)集
        4.5.2 對(duì)比算法
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 跨文本指代消解算法的應(yīng)用
    5.1 學(xué)術(shù)頭條
    5.2 基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的重名消歧算法的應(yīng)用
    5.3 基于特征相似度的多名聚合算法的應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及科研成果
致謝



本文編號(hào)：3845241