【摘 要】
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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.
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062
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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.
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