Vi presenterar en ny, två-stegs, självövervakad algoritm för författare disambiguation i stora bibliografiska databaser. I den första "bootstrap" scenen, en samling av högprecisionsfunktioner används för att bootstrap ett träningsset med positiva och negativa exempel på coreferring författare. En övervakad funktionsbaserad klassificering tränas sedan på bootstrap kluster och används för att samla författarna i en större omärkt datauppsättning. Vår självövervakade strategi delar fördelarna med oövervakade metoder (inget behov av dyra handetiketter) samt övervakade metoder (en rik uppsättning funktioner som kan diskrimineras). Algoritmen disambiguerar 54.000.000 författare instanser i Thomson Reuters' Web of Knowledge med B 3 F1 av.807. Vi analyserar parametrar och funktioner, särskilt de från citeringsnätverk, som inte har undersökts ingående i författarens disambition. Den viktigaste citeringsfunktionen är självcitering, som kan approximeras utan dyr extraktion av hela nätverket. För det övervakade skedet antyder den mindre förbättringen på grund av andra citeringsegenskaper (som ökar F1 från.748 till.767) att de kanske inte är värda besväret att extrahera från databaser som inte redan har dem. En mager funktionsuppsättning utan dyra abstrakta och titelfunktioner presterar 130 gånger snabbare med ungefär lika F1.
Levin m.fl. REF presenterar ett halvt övervakat tillvägagångssätt för författaren disambiguation på Web of Science data set.
Citation-Based Bootstrapping for Large-Scale Author Disambiguation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}