【源码】基于自然语言处理和深度学习的论文作者同名消岐系统

项目简介

本项目致力于解决论文作者冷启动同名消岐问题，当新的论文作者（其姓名在现有数据集中未出现或数据不足）出现时，借助自然语言处理和深度学习技术，对论文数据进行特征提取、相似度计算、分类和聚类，从而准确识别新作者身份。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理和特征提取：运用自然语言处理技术与深度学习方法（如Word2Vec、DBSCAN聚类），将原始论文数据转化为便于处理的向量形式。
2. 异构图随机游走：构建论文异构图，利用随机游走算法生成论文间的路径关系，为相似度计算提供支撑。
3. 相似度计算和分类：依据预处理后的论文数据计算相似度，并进行初步分类。
4. 模型训练和优化：采用深度学习模型（如逻辑回归）训练并优化模型，提升新作者识别的准确性。
5. 离群点处理：对分类结果中的离群点重新分配和聚类，确保类别内论文相似，提高分类准确性与可靠性。
6. 结果输出和可视化：以JSON格式输出处理结果，并绘制损失函数曲线图，方便用户理解和分析。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，安装必要的库，如PyTorch、sklearn、gensim等。
2. 数据准备：下载并整理论文数据、作者数据以及相关的机构信息。
3. 运行代码：运行项目中的Python脚本，按提供步骤进行数据处理、特征提取、模型训练等。
4. 结果分析：分析输出结果，包括分类结果、聚类结果以及损失函数曲线等，评估模型性能。
5. 模型优化：根据分析结果，对模型进行必要的优化和调整，提高新作者识别的准确性。

注：由于项目涉及的数据量和复杂性，可能需要一定的计算资源和时间来完成整个处理过程。具体的数据准备和模型训练步骤可能会根据项目的具体需求而有所不同。

下载地址

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