学术论文作者同名消歧方法研究进展

[目的/意义]调研近年来作者同名消歧相关研究,厘清发展脉络,为后续研究提供参考.[方法/过程]使用Web of Science、Scopus、谷歌学术、ACM、IEEE、Elsevier、Springer、中国知网、维普数据库和万方数据库检索作者姓名消歧相关文献,选择其中46篇代表性文献进行综述.从数据对作者同名消歧方法的影响的角度审视、梳理相关研究的发展脉络.[结果/结论]按照消歧任务所依据的数据特点将相关研究方法分为3类.随着技术的进步,深度学习方法得到广泛采用.相对于模型的改进,基于深度学习的特征学习和表示,对作者同名消歧算法效果的提高更为显著,同时,为充分利用数据中包含的各种信息,3类算法呈现出相互结合、互补增益的态势.从文献调研情况看,可以从增量消歧和跨语种消歧等角度开展后续研究.