基于网页文本依存特征的人名消歧

研究互联网中的人名消歧问题。抽取与网页文本中人名关键字实体相关的依存特征及命名实体等辅助特征,利用二层聚类算法,根据依存特征将可信度高的文档聚类,使用辅助特征将剩余文档加到现有聚类结果中,由此实现人名消歧。实验结果证明,该方法消歧效果优于其他人名消歧方法。

利用优化的DBSCAN算法进行文献著者人名消歧

通过对文本聚类算法DBSCAN算法优化对文献著者人名进行消歧,结果表明,相对标准文本聚类算法来说,优化后的算法能取得更好的人名消歧效果。