基于稀疏分布式表征的英文著者姓名消歧研究

来源：计算机应用研究杂志2019年第12期北京时间：

作者：翟晓瑞,韩红旗,张运良,李仲,

单位：中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室,北京100038；

摘要：为将稀疏分布式表征理论应用到著者姓名消歧，了解其在解决姓名消歧问题时的效果，提出了基于稀疏分布式表征的英文文献著者姓名消歧方法。该方法选择论文摘要文本信息作为消歧特征，将其生成二进制表示的SDR码。根据待消歧论文的SDR与同名作者的论文SDR相似度对比来实现著者姓名消歧。最终得到的结果为准确率98.21%，召回率76.75%，F值86.17%，证明提出的消歧方法具有较好的效果。通过将该方法与利用合著者特征进行消歧的方法进行对比，说明该方法能够较好地解决文献著者姓名歧义问题。此外，该方法还可将作者未收录在作者库中的论文识别出来并将其指派给新作者，无须重新学习和更新模型。

关键词：姓名消歧,稀疏分布式表征,语义指纹,层级时序记忆模型,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71473237)；中国工程科技知识中心建设项目(CKCEST-2018-1-26)；；