[發(fā)明專利]識別層級地址的方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811469455.2 | 申請日: | 2018-11-28 |
| 公開(公告)號: | CN111325022A | 公開(公告)日: | 2020-06-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王梓晨;李司鈐 | 申請(專利權(quán))人: | 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/289 | 分類號: | G06F40/289;G06F40/154;G06F16/35 |
| 代理公司: | 中原信達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11219 | 代理人: | 張一軍;張效榮 |
| 地址: | 100086 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 識別 層級 地址 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了識別層級地址的方法和裝置,涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:獲取目標(biāo)地址對應(yīng)的目標(biāo)城市和目標(biāo)地址的詳細(xì)地址信息;根據(jù)目標(biāo)城市,確定與目標(biāo)地址對應(yīng)的城市地址模型;利用城市地址模型對詳細(xì)地址信息進(jìn)行處理,識別目標(biāo)地址的層級地址信息。該實(shí)施方式首先確定目標(biāo)地址對應(yīng)的城市地址模型,然后利用該模型對目標(biāo)地址中的詳細(xì)地址信息進(jìn)行分析,從而可以得到層級地址信息,能夠提高物流行業(yè)在不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率,降低物流成本,加強(qiáng)用戶體驗。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種識別層級地址的方法和裝置。
背景技術(shù)
隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,越來越多的企業(yè)或個人采用快遞配送的方式將物品寄送到目的地,具體的目的地的地址包括層級地址信息和詳細(xì)地址信息。其中,層級地址信息是指地址中的行政區(qū)劃(即行政區(qū)域劃分的簡稱,是為了進(jìn)行分級管理而實(shí)行的區(qū)域劃分)表示部分,用于表示地址中的地址層級關(guān)系,例如,山東省濟(jì)南市歷下區(qū)、北京市海淀區(qū)三環(huán)到四環(huán)之間;詳細(xì)地址信息包含道路、小區(qū)、門址等詳細(xì)信息。
不同的物流企業(yè)都有自己的地址層級庫,且企業(yè)劃分的地址層級和國家的行政區(qū)劃往往不一致,其與具體的業(yè)務(wù)形態(tài)有關(guān),比如,成都二環(huán)路以內(nèi)區(qū)域和武侯、成都錦江行政區(qū)繞城以內(nèi)的部分區(qū)域和高新行政區(qū)的部分區(qū)域。為了提高物流行業(yè)在運(yùn)費(fèi)、庫存判斷、履約時效計算等不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率,起到降本增效的目的,準(zhǔn)確識別目的地的層級地址信息有重要意義。
現(xiàn)有技術(shù)沒有一種有效的識別層級地址的方法,導(dǎo)致層級地址錯誤只能依賴于人工檢查修正,使得很多業(yè)務(wù)錯誤而無法修正。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本發(fā)明實(shí)施例提供一種識別層級地址的方法和裝置,能夠提高物流行業(yè)在不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率,降低物流成本,加強(qiáng)用戶體驗。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面,提供了一種識別層級地址的方法。
本發(fā)明實(shí)施例的一種識別層級地址的方法,包括:獲取目標(biāo)地址對應(yīng)的目標(biāo)城市和所述目標(biāo)地址的詳細(xì)地址信息;根據(jù)所述目標(biāo)城市,確定與所述目標(biāo)地址對應(yīng)的城市地址模型;利用所述城市地址模型對所述詳細(xì)地址信息進(jìn)行處理,識別所述目標(biāo)地址的層級地址信息。
可選地,在確定與所述目標(biāo)地址對應(yīng)的城市地址模型之前,所述方法還包括:從歷史地址庫中,提取目標(biāo)城市的歷史地址和樣本地址;根據(jù)所述歷史地址,生成所述目標(biāo)城市的地址詞典和向量詞匯表;根據(jù)所述地址詞典、所述向量詞匯表和所述樣本地址,構(gòu)建所述目標(biāo)城市的模型樣本;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述模型樣本進(jìn)行分類訓(xùn)練,生成城市地址模型,所述城市地址模型的分類參數(shù)為末級行政區(qū)劃編號。
可選地,所述根據(jù)所述歷史地址,生成所述目標(biāo)城市的地址詞典和向量詞匯表,包括:根據(jù)自定義分詞規(guī)則對所述歷史地址進(jìn)行分詞處理,生成所述目標(biāo)城市的地址詞典;結(jié)合所述地址詞典和所述自定義分詞規(guī)則,對所述歷史地址進(jìn)行分詞處理,獲取第三分詞地址;利用詞語向量轉(zhuǎn)換模型,對所述第三分詞地址中的文本詞語進(jìn)行向量轉(zhuǎn)換,以生成所述目標(biāo)城市的向量詞匯表。
可選地,所述根據(jù)所述地址詞典、所述向量詞匯表和所述樣本地址,構(gòu)建所述目標(biāo)城市的模型樣本,包括:結(jié)合所述地址詞典和自定義分詞規(guī)則,對所述樣本地址進(jìn)行分詞處理,獲取第四分詞地址;按照預(yù)設(shè)比例刪除所述第四分詞地址中的地址層級,得到第五分詞地址;利用所述向量詞匯表對所述第五分詞地址進(jìn)行詞語向量轉(zhuǎn)換,生成所述樣本地址對應(yīng)的詞語向量地址;根據(jù)所述第五分詞地址和所述第五分詞地址的末級行政區(qū)劃編號,構(gòu)建所述目標(biāo)城市的模型樣本。
可選地,所述自定義分詞規(guī)則包括:利用正則規(guī)則進(jìn)行初次分詞,然后基于有向無環(huán)圖和隱馬爾可夫模型,對初次分詞結(jié)果進(jìn)行再次分詞。
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