[發明專利]基于地址的物流分派方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110394561.4
• 申請日: 2021-04-13
• 公開（公告）號: CN113191602A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 楊天宇
• 申請（專利權）人: 上海東普信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/08;G06N20/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.一種基于地址的物流分派方法，其特征在于，包括：

創建基于Transform模型的地址向量生成模型，通過三重損失函數以自監督的形式對地址向量生成模型進行訓練，并對地址向量生成模型進行梯度下降微調，獲得訓練好的地址向量生成模型；

獲取待攬件或派件的物流地址，采用訓練好的地址向量生成模型對物流地址進行處理，生成地址向量；所述物流地址包括不規則地址信息；

根據地址向量，檢索物流數據庫，得到最相似地址；根據所述最相似地址，生成與所述最相似地址對應的派件人或攬件人。

2.如權利要求1所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述通過三重損失函數以自監督的形式對地址向量生成模型進行訓練進一步包括：

獲取物流數據庫中的歷史物流地址，根據歷史物流地址，制定錨定地址集、正例地址集及負例地址集；

通過三元組算法計算錨定地址與正例地址之間的地址向量的距離，及錨定地址與負例地址之間的地址向量的距離，分別得到第一距離值及第二距離值；

將第一距離值及第二距離值代入三重損失函數計算得到損失值，根據損失值計算梯度值，根據獲得的梯度值更新地址向量生成模型。

3.如權利要求1所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述對地址向量生成模型進行訓練進一步包括：

預先將同一園區或同一社區的地址設置為同屬同一POI內的地址；

提取待處理的物流地址中的POI數據，確定與所述POI數據同屬同一POI的地址，將該POI地址處理成地址向量。

4.如權利要求3所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述確定與所述POI數據同屬同一POI的地址進一步包括：

計算所述POI數據與各POI內所有地址的相似度，若得到的相似度大于預設的相似度閾值，則判定該POI數據與該地址同屬同一POI。

5.如權利要求4所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述計算所述POI數據與各POI內所有地址的相似度進一步包括：

對POI數據及各POI內的地址進行歸一化處理，計算該POI數據Y到某一POI下所有地址(X₁,X₂,X₃...X_m)^T的平均余弦距離，計算公式為：

其中，為單位行向量，A_mn＝(X₁,X₂,X₃...X_m)^T，Y_n為包含n個元素的POI數據Y的列向量。

6.如權利要求1所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述獲得訓練好的地址向量生成模型之后還包括：

將訓練好的地址向量生成模型作為老師模型，繼承老師模型中的一層參數作為Fine-tune，構成學生模型；

使用學生模型直接對老師模型生成的地址向量進行學習，對地址向量生成模型進行知識蒸餾。

7.如權利要求1所述的基于地址的物流分派方法，其特征在于，所述生成地址向量之后還包括：

采樣PCA算法對地址向量進行降維，提升地址向量檢索的速度。

8.一種基于地址的物流分派裝置，其特征在于，包括：

模型創建及訓練模塊，用于創建基于Transform模型的地址向量生成模型，通過三重損失函數以自監督的形式對地址向量生成模型進行訓練，并對地址向量生成模型進行梯度下降微調，獲得訓練好的地址向量生成模型；

地址向量生成模塊，用于獲取待攬件或派件的物流地址，采用地址向量生成模型對物流地址進行處理，生成地址向量；所述物流地址包括不規則地址信息；

地址匹配模塊，用于根據地址向量，檢索物流數據庫，得到最相似地址；根據所述最相似地址，生成與所述最相似地址對應的派件人或攬件人。