Machine learning for disambiguation of scientific article authors

Pulfer, Brian (2019) Machine learning for disambiguation of scientific article authors. Bachelor thesis, Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana.

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Abstract

Ad oggi, vi è grande ambiguità nell’identificare univocamente l’autore di un articolo scientifico. Questo è dovuto da diversi fattori, come ad esempio dal fatto che sino a poco tempo fa’ molti quotidiani erano propensi a pubblicare solo l’iniziale del nome dello scienziato a volte omettendo la sua affiliazione, informazione comunque difficile da tracciare. Un altro fattore che genera ambiguità è la trascrizione di nomi asiatici in testo latino, cosa che comporta spesso e volentieri perdita di informazioni. La soluzione a questa problematica è nota come AND (Author Name Disambiguation) ed è parzialmente realizzabile con delle tecniche di machine learning. La risoluzione del problema ha come scopo più grande quello di portare un maggiore vantaggio competitivo nel settore delle risorse umane delle società scientifiche. Lo scopo del progetto è quello di sviluppare dei sistemi di machine learning capaci di distinguere a quali autori appartenga quale articolo scientifico e saper distinguerne il migliore. Gli algoritmi verranno applicati al database PubMed.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Corso: UNSPECIFIED
Supervisors: Gambardella, Luca Maria and Rinaldi, Fabio
Subjects: Informatica
Divisions: Dipartimento tecnologie innovative > Ingegneria informatica
URI: http://tesi.supsi.ch/id/eprint/3054

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