[发明专利]地址匹配方法及装置有效
申请号: | 202010450289.2 | 申请日: | 2020-05-25 |
公开(公告)号: | CN111625732B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 张瑞飞;郭孟振;单培 | 申请(专利权)人: | 鼎富智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9537 | 分类号: | G06F16/9537;G06F16/29;G06F40/289 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
地址: | 230000 安徽省合肥市*** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 地址 匹配 方法 装置 | ||
1.一种地址匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待匹配地址;
采用预设的地址识别模型,从所述待匹配地址中识别出多个待匹配地址分词以及每个待匹配地址分词对应的地址等级;所述预设的地址识别模型是根据样本地址、样本地址分词以及样本地址分词对应的地址等级对初始的地址识别模型进行训练后得到的;
根据预设的关键地址等级与所述每个待匹配地址分词对应的地址等级,从所述多个待匹配地址分词中确定出与所述预设的关键地址等级相匹配的关键地址分词;所述预设的关键地址等级是根据标准地址中关键信息对应的地址等级确定的;
从预设标准地址库中确定出与所述关键地址分词相匹配的候选地址;所述预设标准地址库中存储有多个标准地址;
将与所述待匹配地址相似度最高的候选地址,确定为目标地址。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从预设标准地址库中确定出与所述关键地址分词相匹配的候选地址,包括:
以所述关键地址分词为索引,从所述预设标准地址库中搜索得到初始候选地址;
根据预设的行政区域地址等级以及所述每个待匹配地址分词对应的地址等级,从所述多个待匹配地址分词中确定出与所述预设的行政区域地址等级相匹配的行政区域地址分词;
以所述行政区域地址分词为索引,从所述初始候选地址中搜索得到所述候选地址。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当待匹配地址分词对应多个地址等级时,根据预设的关键地址等级与所述每个待匹配地址分词对应的地址等级,从所述多个待匹配地址分词中确定出与所述预设的关键地址等级相匹配的关键地址分词,包括:
针对第一地址等级,如果所述第一地址等级与所述预设的关键地址等级相匹配,则将所述待匹配地址分词确定为所述关键地址分词;所述第一地址等级为所述待匹配地址分词对应多个地址等级中的任一地址等级。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的地址识别模型通过以下方式得到:
根据所述样本地址以及所述样本地址分词,对BERT模型中的分词功能进行训练;
根据所述样本地址分词以及所述每个样本分词对应的地址等级,对BERT模型中的序列标注功能进行训练;
根据训练后的BERT模型中分词功能和训练后的BERT模型中序列标注功能,得到所述预设的地址识别模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将与所述待匹配地址相似度最高的候选地址,确定为目标地址,包括:
分别计算各个所述候选地址与所述待匹配地址之间的编辑距离;
将编辑距离最小的候选地址确定为所述目标地址。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,待匹配地址分词对应的地址等级包括省、市、区、街道办事处、社区、居委会、乡镇、自然村、一级道路、二级道路、门牌号、一级小区、二级小区、建筑物、单元、建筑楼栋、楼层、户室号和其它地址名词中的至少一项。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述预设的关键地址等级包括自然村、一级道路、二级道路、门牌号、一级小区、二级小区、建筑物、单元和建筑楼栋中的至少一项。
8.一种地址匹配装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获取待匹配地址;
识别单元,用于采用预设的地址识别模型,从所述待匹配地址中识别出多个待匹配地址分词以及每个待匹配地址分词对应的地址等级;所述预设的地址识别模型是根据样本地址、样本地址分词以及样本地址分词对应的地址等级对初始的地址识别模型进行训练后得到的;
处理单元,用于根据预设的关键地址等级与所述每个待匹配地址分词对应的地址等级,从所述多个待匹配地址分词中确定出与所述预设的关键地址等级相匹配的关键地址分词;所述预设的关键地址等级是根据标准地址中关键信息对应的地址等级确定的;以及,从预设标准地址库中确定出与所述关键地址分词相匹配的候选地址;所述预设标准地址库中存储有多个标准地址;以及,将与所述待匹配地址相似度最高的候选地址,确定为目标地址。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于鼎富智能科技有限公司,未经鼎富智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010450289.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。