【摘 要】
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对大规模科技文献进行整理分析时,常常需要自动识别论文作者所归属的组织机构,此时需要将论文中的作者地址信息与对应的机构名称进行自动匹配。同一个机构的作者地址信息在不
【基金项目】
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中国科学院青年创新促进会项目(2016160)
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对大规模科技文献进行整理分析时,常常需要自动识别论文作者所归属的组织机构,此时需要将论文中的作者地址信息与对应的机构名称进行自动匹配。同一个机构的作者地址信息在不同的英文论文中可能出现多种不同的写法,这给匹配造成了困难。针对这一问题,设计出一种机器学习方法,此方法充分利用英文论文中作者地址的书写特点,在基于类中心向量的基础上将作者地址信息与机构名称进行自动匹配。与传统方法比较,该方法不需要手工编写烦琐的匹配规则,被应用于中国科学院作者地址信息数据集,实验结果证明了此方法的可行性。
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