[發明專利]語料中地理位置的識別方法及其相關設備

在審

• 申請號: 202110293571.9
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113065354A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 沈越
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業管理有限公司
• 主分類號: G06F40/295
• 分類號: G06F40/295;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

1.一種語料中地理位置的識別方法，其特征在于，包括下述步驟：

接收待識別語料，基于字段生成策略對所述待識別語料進行拆分處理，獲得多個待識別字段；

接收城市三級基表，基于所述城市三級基表的表內容和表結構構建特征概率模型，其中，所述城市三級基表包括三個不同層級的地理位置名稱，且所述不同層級的地理位置名稱之間具有關聯關系；

基于所述特征概率模型對所述待識別字段進行校正操作，獲得地理位置特征。

2.根據權利要求1所述的語料中地理位置的識別方法，其特征在于，所述基于字段生成策略對所述待識別語料進行拆分處理，獲得多個待識別字段的步驟包括：

對所述待識別語料進行單個字的拆分操作，獲得多個單字；

將所述單字基于所述待識別語料進行延展，獲得所述多個待識別字段。

3.根據權利要求2所述的語料中地理位置的識別方法，其特征在于，所述將所述單字基于所述待識別語料進行延展，獲得所述多個待識別字段的步驟包括：

基于預設的多個不同的延展數值，分別將每個所述單字在所述待識別語料中進行延展，獲得所述多個待識別字段。

4.根據權利要求1所述的語料中地理位置的識別方法，其特征在于，所述基于所述特征概率模型對所述待識別字段進行校正操作，獲得地理位置特征的步驟包括：

基于所述特征概率模型中的狀態轉移概率方程，對所述待識別字段進行校正操作，獲得所述地理位置特征。

5.根據權利要求4所述的語料中地理位置的識別方法，其特征在于，所述城市三級基表設定的表結構包括省級、市級和縣級，所述基于所述特征概率模型中的狀態轉移概率方程，對所述待識別字段進行校正操作，獲得所述地理位置特征的步驟包括：

將所述待識別字段與所述地理位置名稱進行匹配；

當所述待識別字段與所述地理位置名稱匹配成功時，將匹配成功的地理位置名稱作為目標地理位置名稱；

確定所述目標地理位置名稱在所述城市三級基表中的層級，作為目標層級，并基于所述目標層級的級別，執行對應的預設糾正操作，獲得所述地理位置特征；

當所述待識別字段與所述地理位置名稱匹配失敗時，計算所述每個待識別字段與所述地理位置名稱之間的相似概率，并基于所述相似概率對所述地理位置名稱進行篩選，獲得所述地理位置特征。

6.根據權利要求5所述的語料中地理位置的識別方法，其特征在于，所述計算所述每個待識別字段與所述地理位置名稱之間的相似概率，并基于所述相似概率對所述地理位置名稱進行篩選，獲得所述地理位置特征的步驟包括：

獲取所述城市三級基表中省級所對應的地理位置名稱；

分別計算省級所對應的每個地理位置名稱與每個所述待識別字段之間的相似概率，獲得第一相似度，并將數值最高的第一相似度，所對應的地理位置名稱作為省級關鍵詞；

確定與所述省級關鍵詞關聯的市級的地理位置名稱，作為待確定市級特征；

分別計算每個待確定市級特征與每個所述待識別字段之間的相似概率，獲得第二相似度，并將數值最高的第二相似度，所對應的待確定市級特征作為市級關鍵詞；

確定與所述市級關鍵詞關聯的縣級的地理位置名稱，作為待確定縣級特征；

分別計算每個待確定縣級特征與每個所述待識別字段之間的相似概率，獲得第三相似度，并將數值最高的第三相似度，所對應的待確定縣級特征作為縣級關鍵詞；

依次拼接所述省級關鍵詞、市級關鍵詞和縣級關鍵詞，獲得所述地理位置特征。