論文の概要: Author Name Disambiguation via Heterogeneous Network Embedding from Structural and Semantic Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12715v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 11:22:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:26:42.833726
• Title: Author Name Disambiguation via Heterogeneous Network Embedding from Structural and Semantic Perspectives
• Title（参考訳）: 構造的・意味的視点による異種ネットワーク埋め込みによる著者名曖昧化
• Authors: Wenjin Xie, Siyuan Liu, Xiaomeng Wang, Tao Jia
• Abstract要約: 名前の曖昧さは、複数の著者が同じ名前を持つなど、学術的なデジタル図書館で一般的である。 提案手法は主に異種ネットワークとクラスタリングのための表現学習に基づいている。 意味表現はNLPツールを使用して生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.266320447769564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Name ambiguity is common in academic digital libraries, such as multiple authors having the same name. This creates challenges for academic data management and analysis, thus name disambiguation becomes necessary. The procedure of name disambiguation is to divide publications with the same name into different groups, each group belonging to a unique author. A large amount of attribute information in publications makes traditional methods fall into the quagmire of feature selection. These methods always select attributes artificially and equally, which usually causes a negative impact on accuracy. The proposed method is mainly based on representation learning for heterogeneous networks and clustering and exploits the self-attention technology to solve the problem. The presentation of publications is a synthesis of structural and semantic representations. The structural representation is obtained by meta-path-based sampling and a skip-gram-based embedding method, and meta-path level attention is introduced to automatically learn the weight of each feature. The semantic representation is generated using NLP tools. Our proposal performs better in terms of name disambiguation accuracy compared with baselines and the ablation experiments demonstrate the improvement by feature selection and the meta-path level attention in our method. The experimental results show the superiority of our new method for capturing the most attributes from publications and reducing the impact of redundant information.
• Abstract（参考訳）: 名前の曖昧さは、同じ名前の複数の著者など、学術的なデジタル図書館でよく見られる。 これにより、学術データ管理と分析の課題が生じ、名前の曖昧さが要求される。 名前の曖昧さの手順は、同じ名前の出版物を異なるグループに分け、それぞれ独自の著者に属している。 出版物における多くの属性情報により、伝統的手法は特徴選択の四分の一に該当する。 これらの方法は、常に人為的かつ等しく属性を選択し、通常は精度に悪影響を及ぼす。 提案手法は主に異種ネットワークとクラスタリングの表現学習に基づいており,自己認識技術を利用して問題を解決する。 出版物の提示は構造表現と意味表現の合成である。 メタパスに基づくサンプリングとスキップグラムに基づく埋め込み法により構造表現を求め、メタパスレベルの注意を導入し、各特徴の重みを自動的に学習する。 意味表現はNLPツールを使用して生成される。 提案手法は,ベースラインと比較して名前の曖昧さの精度が向上し,特徴選択による改善とメタパスレベルの注意力を示す。 実験の結果,出版物から属性を抽出し,冗長な情報の影響を低減できる新しい手法の優位性を示した。

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