[发明专利]一种基于深度学习的地理信息的自动标注方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度学习的地理信息的自动标注方法，其特征在于，包括：

步骤S1：获取原始数据集UserInfSet和专业数据集PlotSet；

步骤S2：对原始数据集UserInfSet和专业数据集PlotSet进行预处理；

步骤S3：将预处理后的专业数据集PlotSet与原始数据集UserInfSet进行匹配，从原始数据集UserInfSet中筛选出目标数据集；

步骤S4：基于预设规则对目标数据集进行排序；

步骤S5：为排序后的目标数据集设置标注参数；

步骤S6：基于设置的标注参数，合成语料库，将其作为标注结果；

其中，所述专业数据采用哈希表PlotsHashTable进行存储，步骤S3具体包括：

步骤S3.1：从原始数据集UserInfSet中读取一条原始数据UserInf；

步骤S3.2：将原始数据UserInf与哈希表PlotsHashTable中的专业数据进行匹配，获取原始数据UserInf中包含的小区个数PlotCount以及匹配信息MatchInf，其中，专业数据集PlotSet中的专业数据包含小区信息，匹配信息中包括匹配的起止位置；

步骤S3.3：如果PlotCount为0，则舍弃该原始数据，转至步骤S3.1，如果PlotCount为1，则转至步骤S3.4，如果PlotCount大于1，则根据起止位置获得空间位置关系，其中，空间位置是起止位置的形象化描述，再根据空间位置关系进行合并，并判断合并后的小区个数是否等于1，如果等于则转至步骤S3.4，否则转至步骤S3.1；

步骤S3.4：将筛选出的原始数据UserInf与匹配信息MatchInf记录于目标数据集中；

步骤S3.5：判断原始数据集UserInfSet中的数据是否读取完毕，如果读取完毕，则将步骤S3.4得到的结果作为目标数据集，否则，转至步骤S3.1，继续处理下一条数据；

在步骤S3.3中，根据空间位置关系进行合并，具体为：

采用几何空间中的临近原则进行合并，几何空间关系包括相容、相交、相邻、相离，在几何空间描述位于同一条线段上的两条子线段的位置关系，其中，将中间相差两个字但不包含特定字的情况作为相邻。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S4之后，所述方法还包括：

对排序后的目标数据集根据预设标识进行分割，得到N个Excel文件，其中，N为大于1的整数；

通过人工调整的方式，对N个Excel文件进行调整，获得优质的标注数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过人工调整的方式，对N个Excel文件进行调整，获得优质的标注数据之后，所述方法还包括：

对获得的优质的标注数据进行质量评估。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5体包括：

通过设置标注参数，获得预设标注标准BIO。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S6之后，所述方法还包括：

对合成的语料库进行扩展。