著者名曖昧性解消の問題は、学術プラットフォームにおいて信頼性のある基盤を確立する上で極めて重要です。この問題に取り組む際には、以下のアプローチが有効であると考えられます。
グラフニューラルネットワーク（GNN）の活用: GNNは論文間の関係性を捉えるのに適しており、論文の表現を学習する際に有用です。論文の関連性をグラフ構造として表現し、GNNを使用して論文の表現を学習することで、著者名の曖昧性を解消するための効果的な手法となり得ます。
アンサンブル学習: 複数のモデルを組み合わせて学習し、それぞれのモデルが異なる視点から情報を捉えることで、より正確な結果を得ることができます。異なる特徴量や関係性を持つモデルを組み合わせることで、著者名の曖昧性解消の性能を向上させることができます。
事前学習モデルの活用: 大規模な学習済みモデル（例：BERTやWord2Vec）を活用することで、論文の意味論や文脈をより良く捉えることができます。これにより、論文間の関連性や著者の特徴をより正確に把握し、著者名の曖昧性解消に貢献することができます。
これらのアプローチを組み合わせることで、著者名曖昧性解消の問題に対する包括的な解決策を構築することが可能となります。