[发明专利]基于深度学习的科技文献作者名消歧方法及web端消歧装置有效
| 申请号： | 202011536139.X | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112597305B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 王双双;苏颖;龙春 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/30;G06F40/284;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的科技文献作者名消歧方法及web端消歧装置，消歧方法包括：获取待消歧科技文献人名的论文数据集；获取数据特征；使用四层卷积网络提取全局特征向量，同时使用图卷积网络提取局部特征向量；使用LSTM神经网络实现估计聚类簇数k；通过层次聚类实现科技文献作者名消歧。web端消歧装置包括论文数据获取层、信息传输层、消歧逻辑层和数据存储层，论文数据获取层与信息传输层相连，消歧逻辑层和数据存储层分别与信息传输层相连，消歧逻辑层与数据存储层相连。与现有技术相比，本发明具有精度高、可以实现海量文本有效消歧等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 科技 文献 作者 名消歧 方法 web 端消歧 装置 | ||
【主权项】：
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