融合特征相似度在人名消歧中的应用研究

"基于融合特征相似度的实体消歧方法研究 (2017年)" 本文探讨的主题是实体消歧，特别是针对人名歧义问题的研究，这是在数字资源日益丰富的背景下，提高数据检索准确度的重要课题。人名歧义是指同一名字可能对应多个不同的实际个体，这在数据检索和信息处理中造成了困扰。为了克服这一难题，研究者提出了一种基于融合特征相似度的实体消歧方法。 该方法的核心是利用人名实体的个人信息特征以及作者文献的话题信息。个人信息特征可能包括但不限于姓名、出生日期、工作单位、专业领域等，这些特征可以帮助区分同名的不同个体。而作者文献话题信息则涉及作者撰写论文的主题、研究领域和合作网络，通过这些信息可以推测出作者的专业背景和研究兴趣，进一步区分不同的人名实体。 在实施过程中，研究者采用了多特征融合的方法，这意味着他们将多种类型的特征结合在一起，以更全面地捕获实体间的关联信息。这种融合策略有助于提升消歧的准确性，因为单一特征可能不足以区分所有的情况，但多种特征的组合可以提供更丰富的上下文信息。 实验部分，研究人员使用了从某个数据库爬取的文献数据，进行了特征选择和参数确定的实验。通过对这些数据的分析，他们能够评估所提方法的效果。实验结果证实了这种方法的有效性，显示了较好的性能，意味着它在实际应用中能够提高人名消歧的准确性和可靠性。 此外，文章还提到了相关的研究背景和资助项目，包括国家自然科学基金、国家“973”计划和国家科技支撑计划，这表明该研究得到了国家级的支持，并且具有较高的学术价值和技术水平。作者团队由张雄、陈福才和黄瑞阳组成，他们在关系抽取、数据挖掘、社会网络分析等领域有深入研究。 关键词：实体特征、主题信息、特征相似度、人名消歧 文章分类号和文献标志码显示了其在工程技术领域的论文性质，而DOI（数字对象唯一标识符）则为后续引用和追踪提供了便利。这项研究为解决人名歧义问题提供了新的视角和解决方案，对于提高信息检索和管理的精确性具有重要意义。