发明专利已授权

基于预训练模型与决策树的增量式论文同名作者消歧方法

📄 申请号：CN202210906649.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-29

公开号

CN115329072B

公开日

2026-01-23

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_355

IPC 分类号

G06F16_355 , G06F16_353 , G06F16_34 , G06F16_383 , G06F40_30 , G06F40_289 , G06F18_231 , G06F18_243 , G06F18_25 , G06N5_01 , G06N20_20 , G06N3_045 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理人工智能算法数据挖掘

应用场景

学术文献管理, 科研数据库, 数字图书馆, 知识图谱构建, 学术搜索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了基于预训练模型与决策树的增量式论文同名作者消歧方法，属于神经网络与作者同名消歧技术领域，所述方法利用人工定义特征与XLNet提取特征相结合的特征提取，首先使用人工定义特征提取论文中作者名称、机构等字段的信息，使用XLNet提取论文标题、摘要等字段的信息，之后利用XGBoost与提取出的特征来预测每篇论文应该归属的正确作者，对于该步未能分配出的论文进行凝聚式聚类的后处理，获取主聚类作为新的作者论文集，预测结果使用准确率、召回率以及F1值。本发明能够对论文的信息进行更加充分地提取，具有较强的可解释性，具有较强的鲁棒性，在处理噪点较多以及论文信息较为齐全的数据上有较优秀的表现。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种E-UV协同去除高盐废水中重金属络合物并逐级回收重金属的方法

当前第 / 件

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：65 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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