作者姓名

摘要： 《地方治理研究》是江西行政学院主办、国内外公开发行、中国第一本全面关注地方治理理论研究与实践探索的专业性学术期刊。《地方治理研究》主要栏目:政府治理、市场治理、社会治理、生态环境治理、城市治理、乡村治理。一、稿件Word文档请投至唯一投稿邮箱dfzlyj@vip.126.com,格式为"题名+单位+作者姓名",并在文末注明作者详细信息、手机、联系电话、电子信箱、通信地址,提供中英文题名、摘要、关键词,不再接收纸质投稿。

摘要： 1)文稿务求论点明确,文字简练,数据可靠。2)文题简明(20个汉字以内);中英文摘要须包括题目、作者姓名、作者单位、城市名、省名和邮政编码,并应写成叙述性文摘(含有研究目的、方法、结果和结论),英文摘要不少于400个实词且不必与中文摘要全部对应;关键词3~8个。3)文稿应采用阿拉伯数字进行分级编号。引言不编号,也不写“引言”字样。

摘要： cqvip:亲爱的作者:感谢您对我刊的支持,请根据本指南投稿。投稿网站:http://www.cped.cn。1.栏目设置勘探战略、勘探管理、勘探案例、石油地质、工程技术。2.稿件要求(1)题名:题名应简单明了,概括文章主题,一般不宜超过20字。(2)作者姓名、单位、第一作者简介:不同工作单位的作者在姓名右上角按顺序标注阿拉伯数字,并在其工作单位前标注相同数字。

摘要： 1)文稿务求论点明确,文字简练,数据可靠。2)文题简明(20个汉字以内);中英文摘要须包括题目、作者姓名、作者单位、城市名、省名和邮政编码,并应写成叙述性文摘(含有研究目的、方法、结果和结论),英文摘要不少于400个实词且不必与中文摘要全部对应;关键词3~8个。3)文稿应采用阿拉伯数字进行分级编号。引言不编号,也不写“引言”字样。

摘要： 《文教资料》是综合类人文社会科学学术期刊,由江苏省教育厅主管,南京师范大学主办。为方便广大作者写作与投稿,兹将本刊征稿有关事宜通知如下。一、栏目设置语言文学研究、文化学研究、哲学史学研究、思政研究、教育研究、教学研究。二、投稿方式本刊接受网上投稿(邮箱wjzl@njnu.edu.cn),邮件标题:论文题目(作者姓名:工作单位)。来稿一经采用,我们将在第一时间通知作者。两个月未接到用稿通知,稿件可以自行处理。

摘要： 1稿件要求1.1稿件总体要求论点明确,论据充分,论证严谨,层次清晰,文字精炼,数据准确,具有一定的先进性和实用性。1.2文题文题应简明扼要,重点突出。一般以20个汉字以内为宜。1.3作者作者姓名在文题下按序排列,排序应在投稿时确定。多作者且分属不同单位的,请在姓名右上角标明与所在单位对应的序号;若需标注通信作者,则在论文首页脚注处注明“通信作者:姓名,E-mail”。

摘要： 《吉林农业科技学院学报》是由吉林农业科技学院主办的综合性学术刊物,双月刊,主要栏目包括:试验研究、调查报告、专题综述、教学园地等。1来稿要求文稿务必内容新颖,论点明确,材料翔实,数据可靠,逻辑性强,文字精炼,正文总字数在4000以上,基金课题优先发表。1.1论文书写格式包括:题名,作者姓名及单位情况。

摘要： 《外文研究》是由国家新闻出版总署批准、由河南大学主管和主办、河南大学外语学院《外文研究》编辑部编辑出版、国内外公开发行的学术期刊。本刊设有语言学研究、文学研究、翻译研究和外语教育教学研究以及书刊评述等栏目。热诚欢迎海内外专家学者不吝赐稿!本刊按照国际学术通行做法,实行同行专家匿名审稿,故作者姓名、单位、学历、职称、职务和通信地址等请另页写明。

摘要： 稿件内容要求要求没有政治错误,不涉及保密问题,研究思路和方法科学正确并有新意,数据可靠,研究结果有独到的发现、发明或见解,对今后的生产和科学研究具有参考价值和启迪作用。稿件写作要求文章题目:应以最简明、准确的语言反映文章的内容,避免使用非公知的缩写、字符、代号。署名作者:应为对论文主题研究及撰写作出主要贡献的人员,作者姓名右上角和单位名称前左上角应用数字角码标明相互对应关系。

摘要： 来稿内容按顺序为:论文标题,作者姓名,工作单位(含地址、邮编),摘要,关键词,正文,注释,参考文献,英文(论文标题、作者姓名、工作单位、摘要、关键词)。1.作者姓名及单位。2.摘要:是指对这一份文献内容梗概的精确的表达,无须补充解释或评论,也就是以提供文献内容梗概为目的,不加评论介绍性语言和补充解释,简明、准确、完整地记述文献重要内容的短文。以200字左右为宜。摘要不是提要,提要是对文献内容进行简介或评述。

摘要： 一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法。主要步骤：(1)从英文文献题录信息中抽取作者个人信息、构建作者之间的合著关系与引用关系等；(2)比对重名作者的邮箱；(3)计算重名作者所属机构与学科的相似度；(4)计算重名作者合著关系的相似度；(5)计算重名作者引用关系的相似度；(6)基于步骤3‑5计算出的三类相似度聚类，即可对姓名消歧。

摘要： 本发明提供一种收信人姓名地址制作装置、收信人姓名地址制作方法及收信人姓名地址制作系统。其涉及在明信片和信封等上进行收信人姓名地址打印的打印数据制作技术，并且具有电子收信人姓名地址数据记忆部、处理部、输出部、读取部、手写文字图像记忆部、输入及操作部。处理部把客户从输入及操作部输入的电子收信人姓名地址数据保存到电子收信人姓名地址数据记忆部，提取在电子收信人姓名地址数据中所使用的文字，排除被重复使用的文字并制作文字写入表的输出图像，从文字写入表读取出的数据中提取出手写文字图像数据，保存在手写文字图像记忆部中，使用保存在手写文字图像记忆部的手写文字图像数据，并制作收信人姓名地址图像数据。

摘要： 本申请提供一种中文姓名获取方法、中文姓名提取模型的训练方法及装置，获取每个候选姓名对应的特征向量，将多个特征向量组成特征矩阵，不同候选姓名对应的特征向量不同，无需考虑姓名之间的上下文关系，继而利用特征矩阵训练姓名提取模型中的参数列向量，根据姓名提取模型输出的索引向量中的最大值所处的位置，确定出第一特征向量，在第一特征向量与真实姓名对应的第二特征向量的距离值不等于预设值时，更新姓名提取模型，并将特征矩阵输入更新后的模型中，直到利用更新后的模型确定出的第三特征向量与第二特征向量的距离值等于预设值时，将更新后的模型作为训练好的姓名提取模型，保证训练好的模型能够从一系列姓名中准确的确定出真实姓名。

摘要： 一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法。主要步骤：(1)从英文文献题录信息中抽取作者个人信息、构建作者之间的合著关系与引用关系等；(2)比对重名作者的邮箱；(3)计算重名作者所属机构与学科的相似度；(4)计算重名作者合著关系的相似度；(5)计算重名作者引用关系的相似度；(6)基于步骤3‑5计算出的三类相似度聚类，即可对姓名消歧。

摘要： 本申请提供一种中文姓名获取方法、中文姓名提取模型的训练方法及装置，获取每个候选姓名对应的特征向量，将多个特征向量组成特征矩阵，不同候选姓名对应的特征向量不同，无需考虑姓名之间的上下文关系，继而利用特征矩阵训练姓名提取模型中的参数列向量，根据姓名提取模型输出的索引向量中的最大值所处的位置，确定出第一特征向量，在第一特征向量与真实姓名对应的第二特征向量的距离值不等于预设值时，更新姓名提取模型，并将特征矩阵输入更新后的模型中，直到利用更新后的模型确定出的第三特征向量与第二特征向量的距离值等于预设值时，将更新后的模型作为训练好的姓名提取模型，保证训练好的模型能够从一系列姓名中准确的确定出真实姓名。

摘要： 本发明提供一种姓名检索方法、装置及可进行姓名检索的移动通信终端。所述方法包括：接收用户的姓名检索指令，生成所有联系人的姓氏列表；接收用户选择的姓氏，生成具有所述姓氏的所有联系人姓名的第二个汉字的列表；接收用户选择的第二个汉字，根据所述姓氏和所述第二个汉字确定联系人姓名。所述方法还包括：接收用户选择的第二个汉字，生成同时具有所述姓氏以及所述第二个汉字的所有联系人姓名的第三个汉字的列表；接收用户选择的第三个汉字，根据所述姓氏、所述第二个汉字和所述第三个汉字确定联系人姓名。本方案只通过联系人的姓氏即可查找到该联系人，不需要用户熟悉拼音，查询速度快、最多只需三个步骤就可以找到相应的联系人。

摘要： 本发明公开了一种作者姓名消歧方法及作者姓名消歧装置。该方法包括如下步骤：通过预设模型对异构图进行编码，其中，异构图根据论文数据的结构化信息构建；通过层次凝聚聚类算法，将编码后的论文区分开成不同的论文聚类，每个论文聚类的作者实际上不同。本发明将基于XLM‑R预训练语言模型的异构图神经网络X‑Het GNN应用于作者姓名消歧问题，从而提升了异构图神经网络对多语言异构文本的表征能力，提高了论文作者姓名消歧的工作效率。

摘要： 本发明属于姓名消歧技术领域，具体涉及一种中英文文献作者姓名消歧方法。该方法基于语义指纹、作者合作网相似度、作者引用网络相似度等进行中文作者姓名消歧、英文作者姓名消歧，并根据中文消歧结果和英文消歧结果完成中文作者与英文文献中姓名拼音的消歧，该方法能够准确的区分出不同文献的作者是否为同一人，能够很好的识别出中英文下的同一作者，快速定位到需要找的作者，准确率高，有利于检索工作的开展；而且本发明引入作者科研时长相似度的计算，可以很好的辅助中文作者中英文名的消歧，也可以确定作者的年龄范围，过滤掉其他不在该范围内的同名作者，提高消歧准确性。

摘要： 本发明公开了一种论文作者姓名消歧的方法、设备及储存介质，基于姓名和机构对节点进行判断，将姓名和机构相同且距离小于设定的阈值的节点构建边，再通过图自动编码器将存在边的作者信息记录合并，以得到相关的专家数据组，再将专家数据组关联邮箱，同名不同人的作者采用的邮箱地址必然不同，实现同名消歧，再通过作者姓名及机构的相同或包含关系且距离小于设定的阈值来判断相同作者并合并形成专家数据组，将该作者使用该邮箱的论文数据合并成组，并且能够得到合作的作者的信息，再将所有邮箱关联的专家全部记录后再合并机构和作者姓名及研究学科有重合的专家数据组，实现由邮箱关联的专家数据集，并实现作者的消歧。

摘要： 本发明公开了一种基于大规模文献数据的作者姓名同一性判断方法，属于同名消歧技术领域。包括以下步骤：读取文献数据信息；分组排序，得到含有相同作者名的多个数据块；数据处理为结构化的数据；再分组，每一数据块按照文献id分组得到多个数据小块；数据小块间作者名进行同一性判断，依据作者所属的机构名，循环的在数据小块之间，两两不断取交集，若交集不为空则取并集，使交集不为空的数据小块中包含的记录数不断扩大，直到不再变化为止；最终以相同id标识的为同一作者。本发明克服了现有技术中，由于忽略了文献间内在的关联关系和大量数据造成的混杂度，无需人工标注信息，将数据经过一层层分组排序后化繁为简，提高了同名区分的效率与准确率。