[發(fā)明專利]物流網(wǎng)點(diǎn)識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010888602.0
• 申請(qǐng)日: 2020-08-28
• 公開（公告）號(hào): CN112052673A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪舟;趙云杰;王珊珊;何昊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 豐圖科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/284
• 分類號(hào): G06F40/284
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 毛丹

1.一種物流網(wǎng)點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)地址文本；

對(duì)所述目標(biāo)地址文本進(jìn)行地址分詞得到分詞后的目標(biāo)文本序列；所述目標(biāo)文本序列包括分級(jí)詞與每個(gè)分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的詞級(jí)；

通過已訓(xùn)練好的物流網(wǎng)點(diǎn)識(shí)別模型，根據(jù)所述目標(biāo)文本序列中的分級(jí)詞與詞級(jí)確定所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)向量序列，對(duì)所述第一目標(biāo)向量序列進(jìn)行特征融合得到第二目標(biāo)向量序列，根據(jù)所述第二目標(biāo)向量序列得到相應(yīng)的最大池化特征向量序列、平均池化特征向量序列與權(quán)重特征向量序列，根據(jù)所述最大池化特征向量序列、所述平均池化特征向量序列與所述權(quán)重特征向量序列，確定預(yù)配置的每個(gè)候選物流網(wǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度；

根據(jù)所述每個(gè)候選物流網(wǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度確定所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物流網(wǎng)點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個(gè)候選物流網(wǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度確定所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物流網(wǎng)點(diǎn)，包括：

根據(jù)各所述候選物流網(wǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度與預(yù)配置的置信度閾值，動(dòng)態(tài)確定所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)目標(biāo)物流網(wǎng)點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述目標(biāo)地址文本進(jìn)行地址分詞得到分詞后的目標(biāo)文本序列，包括：

將所述目標(biāo)地址文本與預(yù)配置的白名單地址集合進(jìn)行匹配；

當(dāng)所述目標(biāo)地址文本與所述白名單地址集合匹配失敗時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)地址文本進(jìn)行地址分詞得到分詞后的初始文本序列；所述初始文本序列包括所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的分級(jí)詞，以及每個(gè)分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的詞級(jí)；

將所述初始文本序列與預(yù)配置的無效地址過濾條件進(jìn)行比較；

當(dāng)所述初始文本序列不滿足所述無效地址過濾條件時(shí)，根據(jù)所述初始文本序列得到所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文本序列。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述初始文本序列得到所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文本序列，包括：

從所述初始文本序列中篩選詞級(jí)與預(yù)配置的網(wǎng)點(diǎn)相關(guān)詞級(jí)集合相匹配的分級(jí)詞；

根據(jù)所篩選出的分級(jí)詞與相應(yīng)的詞級(jí)得到相應(yīng)的目標(biāo)文本序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)文本序列中的分級(jí)詞與詞級(jí)確定所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)向量序列，包括：

確定所述目標(biāo)文本序列中每個(gè)分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的詞向量，以及所述目標(biāo)文本序列中每個(gè)詞級(jí)對(duì)應(yīng)的詞級(jí)向量；

將所述目標(biāo)文本序列中每個(gè)分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的詞向量與相應(yīng)詞級(jí)所對(duì)應(yīng)的詞級(jí)向量進(jìn)行拼接，得到相應(yīng)的拼接向量；

根據(jù)所述目標(biāo)文本序列中各分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的拼接向量，得到所述目標(biāo)地址文本對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)向量序列。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，物流網(wǎng)點(diǎn)識(shí)別模型的訓(xùn)練步驟，包括：

獲取訓(xùn)練樣本集；所述訓(xùn)練樣本集包括樣本地址文本對(duì)應(yīng)的樣本文本序列與樣本物流網(wǎng)點(diǎn)；所述樣本文本序列包括相應(yīng)樣本地址文本所對(duì)應(yīng)的分級(jí)詞，以及每個(gè)分級(jí)詞對(duì)應(yīng)的詞級(jí)；

將所述樣本文本序列作為輸入特征，將相應(yīng)的樣本物流網(wǎng)點(diǎn)作為期望的輸出特征進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到已訓(xùn)練好的物流網(wǎng)點(diǎn)識(shí)別模型。