基于规则的中文分词和地址匹配市公开课一等奖百校联赛获奖课件.pptx

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1、基于规则汉字地址分词与匹配方法 计算机技术 第1页研究背景及意义研究背景及意义 伴随地理信息系统(GIS)不停发展和其在各行业广泛应用,人们对信息共享要求也越来越迫切。比如在城市管网、交通导航、工商管理、公共卫生、灾害管理等领域,地理信息系统作为信息共享平台,其应用越来越广泛。城市各行业数据库都保留着大量和地理位置相关非空间数据。不过这些行业建设 GIS 系统并没有足够空间位置数据进行支撑,因为地址数据并不能够批量、准确地转化为空间化信息。这些数据大多都没有空间位置坐标,无法对应到电子地图上,也就无法进行空间分析和管理决议。地址匹配技术正是这一问题处理方法。地址地址匹配匹配技术就是把自然语言描

2、述地理技术就是把自然语言描述地理位置信息转换成地理坐标过程。位置信息转换成地理坐标过程。经过地址匹配技术,能够把城市各个行业非空间信息数据进行空间化,进而利用到 GIS 实际应用中,实现信息集成与数据共享。GIS 比如,baidu地图第2页引入一些地址组成基本概念:(1)地址串:就是普通地址,日常通信地址。比如:青岛市黄岛区前湾港路 579 号。(2)地址要素:组成地址串若干词组,如上面地址就是由 4 个地址要素组成,分别是“青岛市”、“黄岛区”、“前湾港路”和“579 号”,每个地址要素相对独立。(3)地址通名:顾名思义,就是地址要素中通用那些字段。比如:地址要素“黄岛区”中“区”为地址通名

3、,“前湾港路”中“路”为地址通名。(4)地址专名:比如:“黄岛区”中“黄岛”为地址专名。地址要素中去掉地址通名后剩下部分就称为地址专名。第3页 Key technologies on Address matching第4页Standard address model第5页标准地址模型举例第6页汉字分词方法:1.基于字典分词方法 (1)正向最大匹配正向最大匹配法法 (2)逆向最大匹配法 (3)最少切分词方法 (4)逐词遍历法2.基于了解分词方法3.基于统计分词方法在人工智能自然语言处理(NLP)领域也会用到汉字分词技术。第7页正向最大匹配法:它基本思想是:首先创建一个用于自动分词汉字词典,能够得

4、知词典中最长词条汉字个数,假设个数为 n。然后,取待切分句子前 n 个字符作为匹配字段,在分词词典中进行字段查询匹配。假如词典中有这么字段,则匹配成功。这么,由 n个字符组成字段被切分出来,作为一个词。假如词典中不存在这么字段,则匹配失败,将字段末尾去一个汉字,剩下 n-1 个字符作为新字段,再进行匹配,如此重复,直到匹配成功为止。比如句子“我们是中华人民共和国公民”,假设字典最长词长为 7,它正向最大匹配法分词流程以下表 所表示。第8页分词过程实例Process of segmentation第9页标准数据库创建:标准数据库创建:建立地址标准数据库系统是地址匹配前提工作,需要将采集城市地址按

5、照确定标准地址模型标准地址模型进行标准化。在创建标准地址库中,分别存放地址行政区划部分和详细街道地址部分。第10页 汉字地址组成复杂多样,对比标准地址模型,可能存在地址表示不完整、残缺情况。(设定:1道路名,2门牌号,3住宅小区,4楼牌号,5建筑物。)比如地址址武汉市青山区工业一路21号,是1(道路名)+2(门牌号)模式,没有3、4、5三种地址要素。所以需要定义规则方便于后面地址匹配进行。以下表所表示。第11页地址匹配规则树Geocoding rule tree第12页 对于存在语义歧义含糊存在语义歧义含糊地址,能够利用栈存放全部歧义情况,并构建一棵歧义地址树,按照深度优先标准遍历该树,直至查

6、询到满足规则地址统计为止。当查询失败时,能够读取栈中上一层歧义地址继续查询。即使一定程度上加大了查询复杂度,但能够比很好应对歧义含糊地址匹配问题。第13页 比如,地址“江汉墨水湖东侧12号楼B座301室”,首先,行政区划部分应该是“江汉区”,缺乏地址通名“区”;“墨水湖”表述有歧义,可能是墨水湖路,也可能是墨水湖小区;另外,“东侧、B座301室”为多出信息,应该去掉。以此地址为例,算法详细步骤如下:(1)判断字符串中是否存在行政区划。经过搜索标准地址库中行政区划表,查找到“江汉”一词与统计“江汉区”含糊匹配,将其分割出来。(2)对剩下字符串“墨水湖东侧12号楼B座301室”进行地址分词匹配。经

7、过匹配规则树,限定了搜索字段为1(道路名)、3(住宅小区名)、5(建筑物)。调用最大正向匹配算法,查询到“墨水湖”分别与1墨水湖路和3墨水湖小区两个字段含糊匹配,所以产生语义歧义。并将1与3先后入栈,栈顶为3,故先将“墨水湖”匹配到3,查询规则库,没有满足条件规则,故对“东侧12号楼B座301室”继续进行分词匹配。经过规则树,3后面只有4。继续调用最大匹配算法,在标准地址库中4字段中查询剩下子串“东侧12号楼B座301室”,无匹配结果。第14页 故重新选取栈顶元素,将“墨水湖”匹配到1,查询规则库无满足规则,故继续分词匹配。查询规则树并确定备选字段为2、3、4、5。搜寻字符串“东侧12号楼B座301室”,查找到“12号楼”,与4字段有一条匹配统计,将该词记入分词结果词组。此时查询规则库,找到规则三规则三满足条件。分词匹配算法完成。运算结果:对于含糊地址“江汉墨水湖东侧12号楼B座301室”,分词结果为“墨水湖、墨水湖、12号楼号楼”,在标准地址库中找到了地址统计“墨水湖东路墨水湖东路15号号12号楼号楼”。第15页谢谢第16页

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