[发明专利]基于隐马尔可夫与分类算法耦合的地址文本要素提取方法有效
| 申请号： | 202110576414.9 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113343670B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李锐;刘朝辉 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/279;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本申请属于地理智能技术领域，涉及了一种地址文本中要素信息提取方法。包括以下步骤：S1、对地址文本分词后词序列预定义隐藏状态和观察状态，构建隐马尔可夫模型；S2、基于观察状态构造观察特征，训练观测特征对隐藏状态的多分类模型；S3、动态地将分类模型对隐藏状态的预测概率向量按列拼接为观测概率矩阵，替换隐马尔可夫中的静态观测概率矩阵，构建耦合模型。该方法在保留了隐马尔可夫序列建模能力的同时，通过融合多维度观测特征的分类算法加强了观测状态对隐藏状态指示能力的建模，不仅可用于将自发地理信息领域不规范地址文本数据映射为结构化地址要素信息，对于隐马尔可夫适用的其他序列状态建模场景具有普适的借鉴意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐马尔可夫 分类 算法 耦合 地址 文本 要素 提取 方法 | ||
【主权项】：
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