结合图卷积神经网络的文献作者姓名消歧

• 作者: 施浓 聂铁铮 申德荣 寇月 于戈
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 关键词: 作者消歧 图卷积神经网络 节点嵌入 链路预测 命名实体
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究|Computer Software and Database Research
• 页码范围: 2217-2222
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.10.033

摘要

在科学文献管理中,存在大量的科学技术文献需要被高效的识别、分类和保存.对于研究者来说,在研究该领域的相关知识时,通常会检索该领域的相关专家的文章,然而,姓名作为检索的常见搜索经常会出现歧义问题,这导致文献检索、统计和分析的质量下降.现有的方法在数据集上仍不能表现出良好的聚类效果,如何实现有效的消歧方法仍是一项挑战.本文提出基于图卷积神经网络的作者姓名消歧技术.首先使用BERT模型将文献作者、出版机构、摘要等多种属性信息嵌入到低维向量空间中,得到与作者相关的多种属性的嵌入向量,克服嵌入向量不够准确的缺陷;接下来以节点嵌入为基础,为每篇文献都构建文献局部图,使用图卷积神经网络对生成的文献局部图进行链路预测,有助于提高链路预测的准确性;最后,在图上使用简单的连通域搜索并动态剪枝进行聚类.基于实验表明,本文提出的方法有比较好的性能提升,能够提高作者姓名消歧的准确性.