[發明專利]構建地址分類模型的方法、地址分類方法及相關設備在審
| 申請號: | 202110521974.4 | 申請日: | 2021-05-13 |
| 公開(公告)號: | CN113052513A | 公開(公告)日: | 2021-06-29 |
| 發明(設計)人: | 不公告發明人 | 申請(專利權)人: | 上海尋夢信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q10/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 上海隆天律師事務所 31282 | 代理人: | 潘一諾 |
| 地址: | 200050 上海市長寧*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 構建 地址 分類 模型 方法 相關 設備 | ||
1.一種構建地址分類模型的方法,其特征在于,包括:
將待分類區域劃分為多個子地圖區域,以獲得地圖類別數據;
將所述待分類區域的歷史派件地址劃分為多個派件類別,以獲得派件地址類別數據;
基于所述地圖類別數據以及所述派件地址類別數據,訓練一地址分類模型,所述地址分類模型用于預測待分類地址所屬的派件類別。
2.如權利要求1所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述地址分類模型包括:
地址數據向量化層,配置成對輸入所述地址分類模型的地址信息進行文本向量化處理;
地址分類層,配置成對文本向量化處理后的地址信息進行分類以輸出所屬的派件類別。
3.如權利要求2所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述地址數據向量化層采用textCNN,所述地址分類層采用softmax。
4.如權利要求1所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述派件類別基于派件員/派件節點劃分。
5.如權利要求1所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述子地圖區域基于派件員/派件節點劃分。
6.如權利要求1所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述子地圖區域按設定規則形狀劃分。
7.如權利要求1所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述將待分類區域劃分為多個子地圖區域,以獲得地圖類別數據包括:
根據派件員/派件節點的數量確定所述子地圖區域的數量;
將所述待分類區域按所確定的數量以矩形形狀平均劃分為多個準子地圖區域;
至少基于各準子地圖區域的歷史派件量、各派件員/派件節點的歷史派件能力,調整所述準子地圖區域,以確定子地圖區域。
8.如權利要求7所述的構建地址分類模型的方法,其特征在于,所述至少基于各準子地圖區域的歷史派件量、各派件員/派件節點的歷史派件能力,調整所述準子地圖區域,以確定子地圖區域包括:
計算各準子地圖區域的設定時間段內的歷史派件量與對應該準子地圖區域的派件員/派件節點的歷史派件能力的比值;
對于各準子地圖區域,判斷其比值是與相鄰準子地圖區域的比值之差是否大于設定閾值;
若是,則減小當前準自地圖區域的面積,且增加相鄰準子地圖區域的面積。
9.一種地址分類方法,其特征在于,包括:
將待分類地址輸入地址分類模型,所述地址分類模型經由如權利要求1至8任一項所述的構建地址分類模型的方法構建;
根據所述地址分類模型的輸出預測待分類地址所屬的派件類別。
10.一種構建地址分類模型的裝置,其特征在于,包括:
第一劃分模塊,配置成將待分類區域劃分為多個子地圖區域,以獲得地圖類別數據;
第二劃分模塊,配置成將所述待分類區域的歷史派件地址分為多個派件類別,以獲得派件地址類別數據;
訓練模塊,配置成基于所述地圖類別數據以及所述派件地址類別數據,訓練一地址分類模型,所述地址分類模型用于預測待分類地址所屬的派件類別。
11.一種地址分類裝置,其特征在于,包括:
輸入模塊,配置成將待分類地址輸入地址分類模型,所述地址分類模型經由如權利要求1至8任一項所述的構建地址分類模型的方法構建;
預測模塊,配置成根據所述地址分類模型的輸出預測待分類地址所屬的派件類別。
12.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括:
處理器;
存儲器,其上存儲有計算機程序,所述計算機程序被所述處理器運行時執行:
如權利要求1至8任一項所述的構建地址分類模型的方法;和/或
如權利要求9所述的地址分類方法。
13.一種存儲介質,其特征在于,所述存儲介質上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器運行時執行:
如權利要求1至8任一項所述的構建地址分類模型的方法;和/或
如權利要求9所述的地址分類方法。
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