基于规则的机构名规范化研究

发布时间：2019-01-03 12:10

【摘要】：【目的】改善基于海量数据的科技评价中的数据可靠性问题,克服相似度匹配或者频率统计方法在机构名称规范化方面存在的缺陷。【方法】提出基于低词面相似度的机构名称映射算法,该算法采用规则和统计相结合的策略实现多个机构名称到一个机构实体的映射,从而达到机构名规范化的目的。【结果】实验结果表明,基于规则的算法的F值平均为55.50%,高于其他两种技术策略。【局限】对低词面相似度机构名识别存在不足。【结论】在机构名规范方面的综合表现要优于其他两种技术策略,但在检全率方面还需要改进。
[Abstract]:[objective] to improve the reliability of data in scientific and technological evaluation based on massive data, To overcome the defects of similarity matching or frequency statistics in the standardization of institutional names. [methods] A mechanism name mapping algorithm based on low word surface similarity is proposed. The algorithm uses the strategy of combining rules and statistics to realize the mapping of multiple organization names to one organization entity, thus achieving the purpose of normalizing agency names. [results] the experimental results show that, The average F value of a rules-based algorithm is 55.50. It is higher than the other two technical strategies. [limitations] there are some shortcomings in the recognition of the mechanism names with low word surface similarity. [conclusion] the comprehensive performance of the institutional name criterion is better than the other two technical strategies, but the detection rate still needs to be improved.
【作者单位】： 南京农业大学信息科学技术学院;
【基金】：国家社会科学基金项目“基于社区发现的学术Web主题显著度研究”(项目编号:13CTQ031)的研究成果之一
【分类号】：G312

【参考文献】

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【共引文献】

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