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Previous issue date: 2011-08-25 / In this work we investigate two classes of solutions for the problem of author name disambiguation.We refer to the approach of the first class as relational based on attributes
(RBA) solutions. These approaches use similarity measures based on attributes of the two references being compared or based on the attributes of other references connected to them by authorship. The other class of approaches uses information on semantic relationships among entities in addition to attribute based similarity measures to decide
if two references refer to the same author. We refer to the approaches of this class as relational based on entities (RBE) solutions. We present a supervised version of the RBE
based on the work introduced by Bhattacharya and Gettor [7]. In the experiments we conducted our RBE solution presented statistically significant gains in efficacy over all
the other methods studied. However, the gains are only marginal over the RBA methods experimented. On the other hand, the execution time of both training and testing phases of the RBE methods are notably greater than those of the RBA methods. As far as we know there is no other similar study reported in literature and we consider the results reported
here are relevant because they inspire research about enhancing RBA solutions. / Neste trabalho investigamos duas classes de soluções supervisionadas para o problema de resolver se duas ou mais referências a autores (nomes de autores) correspondem à
mesma pessoa. Denominamos abordagens relacionais baseadas em atributo (RBA) as abordagens da primeira classe. Nessas abordagens são utilizadas medidas de similaridades
entre atributos textuais de duas referências ou de referências ligadas a elas por coautoria. A outra classe de soluções estudada utiliza informações de relacionamento semântico
entre entidades, em adição às similaridades por atributos, para decidir quando duas ou mais referências devem ser consideradas correferentes. Denominamos as abordagens
dessa classe de relacionais baseadas em entidades (RBE). Apresentamos uma versão supervisionada de solução RBE que se baseia na proposta apresentada por Bhattacharya e
Gettor [7]. Experimentos utilizando duas coleções reais e uma coleção artificial mostram que a solução RBE proposta neste trabalho apresenta ganhos de eficácia estatisticamente
comprovados em relação a todos os métodos analisados. Entretanto, o ganho é apenas marginal em relação aos métodos da classe RBA analisados. Por outro lado, o custo
computacional tanto de treino quanto de teste das abordagens RBE é consideravelmente maior que o custo dos métodos RBA. Consideramos que esse estudo comparativo é inédito e que as conclusões são importantes, pois incentivam pesquisas para o aprimoramento das soluções RBA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/514 |
| Date | 25 August 2011 |
| Creators | CANUTO, Sérgio Daniel Carvalho |
| Contributors | ROSA, Thierson Couto |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Ciência da Computação, UFG, BR, Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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