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读取au_af信息补充
待整合进项目文档中 ``` 专利采用： 发明人及申请人字段 发明人对应au 申请人对应af 注意申请人为模糊匹配 采用SCOD库 注意其特殊性 期刊采用： 作者及作者单位字段 作者对应au 作者单位对应af 注意作者单位为模糊匹配 采用CFLQ库 标准采用： 起草人及起草单位 起草人对应au 起草单位af 注意起草单位为模糊匹配 采用...……
zhy@@ldy - 2023年1月8日 21:30
问题汇总
前期 问题一：作者次序问题 问题二：全部 *** 数量（去重） 问题三：署名次序 问题四：撤回文件怎么处理 待咨询： “全部合作作者总数量/成果总数” -- 成果还是所有的文献？ “署名次序总和/成果总数” -- 是否合适？ “人才画像建模的系统设计” -- 需不需要深入到每一篇文章（摘要）来分析语句特征？ （自然语言）处理模型（选择） “其中各基础数据表中的主题须从标题、摘要...……
cdcdcd - 2023年1月6日 18:39
项目文档_v0.1
项目概览 我们这个项目分为两大部分： （一）：数据收集和分析： 使用爬虫从知网爬取相关数据（已认证人才的发文，包括“期刊”、“会议”、“专利”、“标准”、“成果”等信息）； 并将数据池清洗整理，包括自然语言处理等方法 （二）：构建人才画像：使用第一步的数据集进行训练（采用适当的模型），训练得出人才认定标准 作者：小A、小B 作者单位：A大、B大 文献类别：甲、乙、丙、丁、戊 例如：...……
cdcdcd - 2023年1月6日 18:36
