[发明专利]一种地图标注内容的自动分类方法和装置

权利要求书

1.一种地图标注内容的自动分类方法，其特征在于，包括：

获取地图标注的分类体系，并基于所述地图标注的分类体系自动获取各类地图标注的样本数据；

提取出所述样本数据的特征信息，其中，所述特征信息包括：文本特征向量和空间位置信息；

利用无核支持向量机对所述样本数据的文本特征向量进行训练，得到地图标注内容分类模型；

基于所述空间位置信息，以九交模型为基础构建各类地图标注样本数据之间的空间关联定量化模型；

在获取到待分类地图标注数据集之后，利用所述地图标注内容分类模型和所述空间关联定量化模型，对所述待分类地图标注数据集进行分类，得到分类结果数据集；

其中，利用所述地图标注内容分类模型和空间关联定量化模型，对所述待分类地图标注数据集进行分类，得到分类结果数据集，包括：

利用所述地图标注内容分类模型，对所述待分类地图标注数据集中的待分类地图标注数据进行特征提取，得到待分类地图标注数据的特征向量；

对所述待分类地图标注数据的特征向量进行主题分类，得到所述待分类地图标注数据的初始分类结果数据集，并确定出所述初始分类结果数据集中每个分类的相似度；

将所述初始分类结果数据集和所述待分类地图标注数据集输入所述空间关联定量化模型，得到所述分类结果数据集；

其中，将所述初始分类结果数据集和所述待分类地图标注数据集输入所述空间关联定量化模型，得到所述分类结果数据集，包括：

利用所述空间关联定量化模型、所述待分类地图标注数据集和所述待分类地图标注数据集中的待分类地图标注数据的空间位置坐标，确定出各类待分类地图标注数据之间的空间拓扑关系；

基于所述各类待分类地图标注数据之间的空间拓扑关系，确定出所述各类待分类地图标注数据之间空间关联关系，并将所述各类待分类地图标注数据之间空间关联关系中的部分空间关联关系确定为目标空间关联关系；

基于所述初始分类结果数据集中各个分类之间的空间关联关系和所述目标空间关联关系，得到所述目标空间关联关系中目标分类与其他各类之间的关联关系，其中，所述目标分类为所述初始分类结果数据集中的分类；

基于所述目标分类与其他各类之间的关联关系、所述初始分类结果数据集和所述初始分类结果数据集中每个分类的相似度，确定出所述分类结果数据集；

其中，基于所述空间位置信息，以九交模型为基础构建各类地图标注样本数据之间的空间关联定量化模型，包括：

利用各类地图标注样本数据的空间位置信息，建立所述各类地图标注样本数据之间的九交模型；

基于所述九交模型提取出所述各类地图标注样本数据之间的定量化空间关联关系；

基于所述各类地图标注样本数据之间的定量化空间关联关系，构建所述各类地图标注样本数据之间 的空间关联定量化模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待分类地图标注数据集中的各个待分类地图标注数据进行特征提取，得到各个待分类地图标注数据的特征向量，包括：

利用LDA主题模型提取出所述待分类地图标注数据集中的待分类地图标注数据的主题分类特征词；

基于所述主题分类特征词，提取出所述待分类地图标注数据的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用LDA主题模型提取出所述待分类地图标注数据集中的待分类地图标注数据的主题分类特征词之后，所述方法还包括：

基于所述主题分类特征词的词义特征，对所述主题分类特征词进行优化。