[發(fā)明專利]地址縮略語生成方法、模型訓(xùn)練方法及相關(guān)設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011373603.8 | 申請日: | 2020-11-30 |
| 公開(公告)號: | CN112488194A | 公開(公告)日: | 2021-03-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 谷東興;鄭德鵬;王國印;田冰 | 申請(專利權(quán))人: | 上海尋夢信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06Q10/08 |
| 代理公司: | 上海隆天律師事務(wù)所 31282 | 代理人: | 徐莉;鐘宗 |
| 地址: | 200050 上海市長寧*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 地址 縮略語 生成 方法 模型 訓(xùn)練 相關(guān) 設(shè)備 | ||
1.一種地址縮略語生成方法,其特征在于,包括:
接收收件地址;
對所述收件地址進行處理,生成向量矩陣;
將所述向量矩陣輸入一縮略信息標注模型,獲得縮略標簽序列,所述縮略標簽序列包括對應(yīng)所述收件地址中每個字詞的縮略標簽;以及
自所述縮略標簽序列中篩選出關(guān)鍵縮略標簽對應(yīng)的關(guān)鍵字詞,生成所述收件地址的地址縮略語。
2.如權(quán)利要求1所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述生成所述收件地址的地址縮略語之后,還包括:
根據(jù)所述地址縮略語,打印快遞面單。
3.如權(quán)利要求2所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述收件地址包括對應(yīng)末端配送區(qū)域的末端地址,所述關(guān)鍵字詞為所述末端地址中的部分字詞。
4.如權(quán)利要求3所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述打印快遞面單之后,還包括:
獲得所述快遞面單對應(yīng)的包裹到達所述末端配送區(qū)域的預(yù)計日期;
根據(jù)所述包裹和所述預(yù)計日期,更新所述末端配送區(qū)域在所述預(yù)計日期的預(yù)計包裹數(shù);以及
于預(yù)設(shè)條件觸發(fā)時,向所述末端配送區(qū)域的配送中心發(fā)送所述預(yù)計日期的預(yù)計包裹數(shù)。
5.如權(quán)利要求4所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)條件包括:
所述預(yù)計日期到達,和/或所述預(yù)計包裹數(shù)超過預(yù)設(shè)閾值。
6.如權(quán)利要求1所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述對所述收件地址進行處理,生成向量矩陣,包括:
對所述收件地址進行預(yù)處理,生成預(yù)設(shè)格式的地址文本;
根據(jù)數(shù)據(jù)字典,將所述地址文本中的字詞轉(zhuǎn)換成數(shù)字,生成數(shù)字序列;
將所述數(shù)字序列中每個字詞對應(yīng)的數(shù)字轉(zhuǎn)換成向量,并按所述地址文本的字詞順序拼接轉(zhuǎn)換后的向量,生成向量矩陣。
7.如權(quán)利要求6所述的地址縮略語生成方法,其特征在于,所述縮略信息標注模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率無向圖模型;
所述獲得所述縮略標簽序列,包括:
所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述向量矩陣,獲得對應(yīng)每個字詞的特征向量;
所述概率無向圖模型根據(jù)所述特征向量,獲得包含每個字詞對應(yīng)各縮略標簽的概率序列的概率矩陣,并根據(jù)所述概率矩陣輸出最優(yōu)標簽序列作為所述縮略標簽序列;
所述最優(yōu)標簽序列中,每個字詞對應(yīng)一縮略標簽。
8.一種模型訓(xùn)練方法,其特征在于,包括:
獲得樣本地址;
采用縮略標簽集對所述樣本地址進行標注,獲得每條所述樣本地址的樣本標簽序列;
對標注后的每條所述樣本地址進行處理,獲得樣本向量矩陣;
根據(jù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率無向圖模型構(gòu)造一網(wǎng)絡(luò)模型;
以所述樣本向量矩陣為輸入,以對應(yīng)的所述樣本標簽序列為輸出,訓(xùn)練所述網(wǎng)絡(luò)模型,獲得縮略信息標注模型。
9.如權(quán)利要求8所述的模型訓(xùn)練方法,其特征在于,所述縮略標簽集包括對應(yīng)關(guān)鍵信息的縮略標簽和對應(yīng)冗余信息的縮略標簽。
10.如權(quán)利要求8所述的模型訓(xùn)練方法,其特征在于,所述根據(jù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率無向圖模型構(gòu)造一網(wǎng)絡(luò)模型,包括:
以雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)作為向量化處理的特征提取層;
以條件隨機場作為概率分布處理的標簽輸出層。
11.一種地址縮略語生成裝置,其特征在于,包括:
地址接收模塊,配置為接收收件地址;
向量轉(zhuǎn)換模塊,配置為對所述收件地址進行處理,生成向量矩陣;
縮略標注模塊,配置為將所述向量矩陣輸入一縮略信息標注模型,獲得縮略標簽序列,所述縮略標簽序列包括對應(yīng)所述收件地址中每個字詞的縮略標簽;以及
簡化處理模塊,配置為自所述縮略標簽序列中篩選出關(guān)鍵縮略標簽對應(yīng)的關(guān)鍵字詞,生成所述收件地址的地址縮略語。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于上海尋夢信息技術(shù)有限公司,未經(jīng)上海尋夢信息技術(shù)有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011373603.8/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 上一篇:井下防爆電瓶車遙控電路系統(tǒng)
- 下一篇:一種防爆閥芯及水閥
- 同類專利
- 專利分類
G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標記或含有代碼標記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合





