中文文献题录数据机构名称归一化研究

• 作者: 任娟 杨昭
• 来源期刊: 图书情报工作
• 学科: 社会科学
• 关键词: 机构名称 归一化 模型构建 大数据 实体边界识别
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 知识组织
• 页码范围: 95-102
• 页数: 8页
• 分类号: G254
• 语种: 中文
• DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2020.04.011

摘要

[目的/意义]大数据时代,机构名称数据呈现海量性、动态性、多样性等新特征,机构名称归一化可改善大数据环境下科研管理、学科评价、学科服务中的数据可靠性,提升基于机构名称的数据检索质量和应用效果.[方法/过程]从语言学角度和模型构建层面研究机构名称归一化,构建基于共现关系和相似度的机构名称归一化框架模型,提出机构名称实体边界识别方法,编制机构多层级词表,提出机构名称归一化方法,最后选取2008-2018年中文文献题录数据进行实验.[结果/结论]实验结果验证了模型的有效性,对其他类型机构名称归一化有一定的启发.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨昭		3	1	1.0	1.0
2	任娟		3	0	0.0	0.0