Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-01-05T16:07:21Z
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Previous issue date: 2014 / O problema de ambiguidade de nomes em citações bibliográficas tem sido amplamente estudado principalmente pela comunidade científica de bibliotecas digitais envolvendo nomes de autores. Normalmente, os métodos propostos na literatura seguem abordagens supervisionadas ou não supervisionadas. Os métodos supervisionados são normalmente os mais efetivos, mas geralmente requerem que uma grande quantidade de exemplos sejam manualmente rotulados e, além disso, também não são capazes de resolver a ambiguidade para todos os nomes devido a inerente dificuldade do problema. Recentemente, com o objetivo de melhorar o resultado do processo de desambiguação, alguns trabalhos têm utilizado a colaboração de usuários na desambiguação manual de alguns registros. Neste trabalho é proposto um método para combinar resultados de técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina com a colaboração de usuários para resolver tal problema. Inicialmente, o método explora os atributos dos registros de citações para agrupar registros que pertençam a um único autor. A partir desses grupos, classificadores são combinados para gerar uma função de similaridade que, juntamente com a colaboração do usuário, contribuem para agrupar grupos separados de registros de citações que pertencem a um mesmo autor real. Apesar de usar técnicas supervisionadas, o único esforço exercido por parte do usuário é fornecer a sua colaboração desambiguando alguns nomes de autores. O método foi comparado com outros métodos representativos e o ganho em relação a eles atinge cerca de 20% nos resultados de desambiguação. ______________________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: The author name ambiguity problem in bibliographic citations has been widely studied by the scientific community, mostly, about author name ambiguity problem by the digital library research community. Usually, the methods proposed in the literature follow supervised or unsupervised approaches. The supervised methods are usually the most effective ones, but they generally require that a large amount of manually labeled examples and furthermore, they are not capable of solving the author name ambiguity for all names due to its inherent difficulty. Recently, aiming to improve the disambiguation performance, user feedback have been used in some works. This work proposes a method to combine results of supervised machine learning techniques along with users feedback to solve such a problem. Initially, the method exploits attributes present in citations to group ones with similar author names. From these groups, three classifiers are combined to produce a similarity function of pairs of records between two groups to, along with users feedback, group ones that belong to the same author. Although, it uses supervised techniques, the only effort applied by the user is to provide feedback for disambiguating author names. We compare our method with other representative ones and our gains reaches up to 20% in the disambiguation performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/4234 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Souza, Emília Alves de |
| Contributors | Ferreira, Anderson Almeida |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFOP, instname:Universidade Federal de Ouro Preto, instacron:UFOP |
| Rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor, 19/12/2014, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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