[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

本申請提供一種POI信息獲取的方法及裝置；該方法包括：獲取用戶通過客戶端輸入的檢索信息，并將檢索信息輸入預先訓練的命名實體識別模型中，識別檢索信息中的命名實體；若識別出的命名實體中包括用于表征地理位置的目標命名實體，則根據目標命名實體確定目標檢索區域；目標檢索區域以與目標命名實體對應的POI信息為中心；根據命名實體中除目標命名實體的其他命名實體，從目標檢索區域內檢索并獲取與檢索信息對應的至少一條目標POI信息。該方法能夠通過對檢索信息中實體的類別進行識別，并通過識別出的能夠表征地理位置的目標命名實體和其他命名實體進行分步檢索獲取目標POI信息，提升POI信息獲取的準確率。

技術領域

本申請涉及信息檢索技術領域，具體而言，涉及一種POI信息獲取的方法及裝置。

背景技術

信息檢索在很多領域占據著重要的地位。在很多應用場景中，會根據用戶輸入的檢索信息為用戶檢索獲取和展示多個檢索結果。例如在網約車領域，用戶會通過客戶端的人機交互界面輸入用于描述其目的地的檢索信息，客戶端客戶端會根據用戶輸入的檢索信息進行POI的獲取。在數據庫中，興趣點(PointofInterest，POI)的存儲形式一般為：建筑物(或者目標地)的名稱與該名稱對應的地理位置坐標。檢索結果的獲取方式一般為基于用戶輸入的檢索信息中的關鍵詞，與數據庫中存儲的一定區域范圍內的各個POI進行匹配，并將匹配成功的POI作為檢索結果進行獲取。關鍵詞一般為檢索信息中的命名實體，命名實體主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等。POI的命名實體類型通常為地名、機構名或者專有名詞。

但是實際上，用戶在檢索時輸入的檢索信息通常會包括兩個或者多個命名實體；當前的檢索策略存在獲取檢索信息對應的檢索結果時，往往無法挖掘出檢索信息的潛在涵義，所獲取的檢索結果往往并非是用戶想要真正獲得的結果，存在獲取POI獲取準確率低的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請的目的在于提供一種POI信息獲取的方法及裝置，能夠通過對檢索信息中實體的類別進行識別，并通過識別出的能夠表征地理位置的目標命名實體和其他命名實體進行分步檢索獲取目標POI信息，提升POI信息獲取的準確率。

第一方面，提供一種興趣點POI信息獲取的方法，該信息獲取方法包括：

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。

一種可選實施方式中，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。

一種可選實施方式中，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。