[發明專利]一種POI信息獲取的方法及裝置

在審

• 申請號: 201910907458.8
• 申請日: 2019-09-24
• 公開（公告）號: CN111858787A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 陶言祺;陳歡
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/906;G06F16/9537
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 吳迪

1.一種興趣點POI信息獲取的方法，其特征在于，該POI信息獲取方法包括：

獲取用戶通過客戶端輸入的檢索信息，并將所述檢索信息輸入預先訓練的命名實體識別模型中，識別所述檢索信息中的命名實體；

若識別出的所述命名實體中包括用于表征地理位置的目標命名實體，則根據所述目標命名實體確定目標檢索區域；所述目標檢索區域以與所述目標命名實體對應的POI信息為中心；

根據所述命名實體中除所述目標命名實體的其他命名實體，從所述目標檢索區域內檢索并獲取與所述檢索信息對應的至少一條目標POI信息。

2.根據權利要求1所述的的方法，其特征在于，采用下述方式訓練所述命名實體識別模型：

獲取多個樣本文本，以及與每個所述樣本文本對應的標簽標注序列；所述標簽標注序列中包括多個與構成所述樣本文本的多個字符串一一對應的實體類型標注標簽；

針對每個所述樣本文本，將該樣本文本輸入至條件隨機場模型，確定與該樣本文本對應的多個標簽預測序列中每個標簽預測序列分別對應的得分；所述標簽標注序列為多個所述標簽預測序列中的一個；

根據所述得分，對所述條件隨機場模型進行訓練，得到所述命名實體識別模型。

3.根據權利要求2所述的的方法，其特征在于，所述確定與所述樣本文本對應的多個標簽預測序列中每個標簽預測序列分別對應的得分，包括：

基于所述條件隨機場模型，針對每個標簽預測序列，根據概率轉移矩陣，確定該標簽預測序列中每兩個位置相鄰的預測標簽對應的轉移概率；

根據該標簽預測序列中每兩個位置相鄰的預測標簽對應的轉移概率，確定該標簽預測序列對應的得分。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述得分，對所述條件隨機場模型進行訓練，包括：

根據各個所述標簽預測序列對應的得分，以及與所述標簽標注序列對應的標簽預測序列的得分，確定模型損失；

根據所述模型損失，調整所述條件隨機場模型的參數，完成對所述條件隨機場模型的本輪訓練；

將經過多輪訓練的條件隨機場模型確定為所述命名實體識別模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標命名實體確定目標檢索區域，包括：

根據所述目標命名實體進行檢索并獲取與所述目標命名實體對應的至少一條POI信息；所述POI信息中包括POI名稱以及地理位置信息；

針對各條所述POI信息，以該POI信息中的地理位置信息為中心，確定與該POI信息對應的區域范圍；

將各條所述POI信息分別對應的區域范圍，確定為所述目標檢索區域。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標命名實體進行檢索并獲取與所述目標命名實體對應的至少一條POI信息，包括：

以所述目標命名實體為檢索的關鍵字，從POI數據庫中獲取多條與所述目標命名實體相關的備選POI信息；

確定各條備選POI信息與所述目標命名實體的相關度；

根據各條備選POI信息與所述目標命名實體的相關度大小，所述備選POI信息中選擇至少一條與所述目標命名實體對應的POI信息。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定各條備選POI信息與所述目標命名實體的相關度，包括：

基于客戶端的當前位置信息，與各條所述備選POI信息中的地理位置信息，確定各條所述備選POI信息與所述目標命名實體的相關度；

或者，

基于所述目標命名實體，與各條所述備選POI中的POI名稱中相同字符的數量，確定各條所述備選POI信息與所述目標命名實體的相關度。