基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

• 作者: 张玉璇 王建霞 许云峰
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 计算机神经网络 实体消歧 网络嵌入 异构网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与信息科学
• 页码范围: 233-241
• 页数: 9页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 6248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbkd.2020yx03005

摘要

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型.使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作.实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F1值为0.815.基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型.因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许云峰	河北科技大学信息科学与工程学院	30	197	8.0	13.0
2	王建霞	河北科技大学信息科学与工程学院	18	67	5.0	8.0
3	张玉璇	河北科技大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0