本发明公开了基于预训练模型与决策树的增量式论文同名作者消歧方法，属于神经网络与作者同名消歧技术领域，所述方法利用人工定义特征与XLNet提取特征相结合的特征提取，首先使用人工定义特征提取论文中作者名称、机构等字段的信息，使用XLNet提取论文标题、摘要等字段的信息，之后利用XGBoost与提取出的特征来预测每篇论文应该归属的正确作者，对于该步未能分配出的论文进行凝聚式聚类的后处理，获取主聚类作为新的作者论文集，预测结果使用准确率、召回率以及F1值。本发明能够对论文的信息进行更加充分地提取，具有较强的可解释性，具有较强的鲁棒性，在处理噪点较多以及论文信息较为齐全的数据上有较优秀的表现。