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基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法研究
基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法研究
摘要：
随着互联网的快速发展和信息爆炸的时代，大量的书籍被数字化，使得图书作者人名消歧（AuthorNameDisambiguation，AND）成为了一个重要的问题。中文的AND问题有其独特性和复杂性，给研究带来了很多挑战。传统的基于规则和匹配的方法在中文图书作者人名消歧中效果较差。本文提出了一种基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法，包括特征提取、特征融合和分类器训练三个步骤。实验结果表明，该方法在中文图书作者人名消歧中取得了较好的效果。
关键词：图书作者人名消歧、中文、特征融合、分类器训练
引言：
随着数字化技术的快速发展和网络信息的大规模传播，图书作者人名消歧成为了一个非常重要的问题。在图书数字化的过程中，同名作者的存在导致了图书信息的混淆。消除图书作者人名歧义可以提高图书检索的准确性和效率。传统的基于规则和匹配的方法对于中文图书作者人名消歧效果较差，因此需要提出一种新方法来解决这一问题。
方法：
1.特征提取：
首先，根据图书作者的特征，我们提取了多种特征，包括姓名长度、字频特征、词频特征、近义词特征、共现词特征等。姓名长度特征表示图书作者名字的长度。字频特征表示图书作者名字中每个字出现的次数。词频特征表示图书作者名字中每个词出现的次数。近义词特征表示图书作者名字中近义词的出现频率。共现词特征表示图书作者名字与其他信息（如出版社、图书类别等）的共现频率。
2.特征融合：
为了充分利用不同特征的信息，我们将不同特征进行融合。特征融合可以通过加权求和的方式或者通过机器学习模型进行。在本文中，我们采用了加权求和的方式进行特征融合。
3.分类器训练：
在特征融合后，我们使用机器学习算法训练分类器。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。在本文中，我们选择了支持向量机作为分类器。
实验与结果：
我们选取了一批中文图书作者名字数据集进行实验。首先，我们将特征进行提取，并进行特征融合。然后，我们使用支持向量机进行分类器训练。最后，我们对训练的分类器进行了测试。
实验结果显示，我们提出的基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法在中文图书作者人名消歧问题上取得了较好的效果。与传统的基于规则和匹配的方法相比，我们的方法在准确性和召回率上都有所提升。
结论：
本文提出了一种基于融合特征的中文图书作者人名消歧方法，该方法通过特征提取、特征融合和分类器训练三个步骤来消歧中文图书作者人名。实验结果表明，该方法在中文图书作者人名消歧中取得了较好的效果。未来的工作可以进一步优化特征提取和分类器训练算法，提高中文图书作者人名消歧的准确性和效率。