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申请/专利权人：山东领睿数智科技创新有限公司;西安邮电大学

摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于时序异构学术信息网络的人名消歧方法和设备，其中，人名消歧方法包括：S10、针对待消歧的多篇文献，根据属性数据构建时序异构学术信息网络；S20、对时序异构学术信息网络进行特征编码，得到初始特征向量；S30、对于目标类型下的所有目标节点，确定目标元路径；对每个目标节点对应的目标元路径进行初次特征聚合，得到基于不同的发表时间的时序特征向量集合；S40、基于语义特征，对时序特征向量集合进行二次特征聚合，得到最终表征向量；S50、基于所有目标节点的最终表征向量进行聚类分析，以达到人名消歧目的。其有益效果是，能够更充分地体现歧义实体的特征，获得更佳的消歧效果。

主权项：1.一种基于时序异构学术信息网络的人名消歧方法，其特征在于，包括：S10、针对待消歧的多篇文献，根据所述多篇文献的属性数据构建时序异构学术信息网络；所述时序异构学术信息网络包括多个节点和连接节点的边，所述节点按照属性数据的分类划分为多个节点类型；所述边上的信息包括：发表时间；S20、对所述时序异构学术信息网络进行特征编码，以将所述时序异构学术信息网络的节点信息映射至相同的特征空间，得到所述时序异构学术信息网络的每个节点在所述特征空间中的映射作为初始特征向量；S30、对于目标类型下的所有目标节点，遍历所述时序异构学术信息网络的边和节点，确定连接任意两个目标节点的所有目标元路径；基于所述目标元路径上的发表时间，对每个目标节点对应的目标元路径包含的节点的初始向量特征进行初次特征聚合，得到基于不同的发表时间的时序特征向量集合；所述时序特征向量集合与所述目标节点一一对应；S40、基于每个目标节点对应的所述时序特征向量集合的语义特征，对所述时序特征向量集合进行二次特征聚合，得到包含目标节点高质量表征信息的最终表征向量；S50、基于所有目标节点的最终表征向量的相似度进行聚类分析，将所述待消歧的多篇文献划分到不同的簇，以达到人名消歧目的；其中，一个簇下对应的文献属于一个相同的歧义实体。

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