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地名地址位置語義計算方法研究

發(fā)布時間:2020-06-11 03:33
【摘要】:隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展,人們的生活方式與互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系愈發(fā)緊密,這也進一步推動了地圖導航、周邊信息搜索、位置查詢等技術的研究,其中位置信息服務更具有舉足輕重的地位。由于互聯(lián)網(wǎng)通信的開放性和自由性,導致從中獲取的位置信息存在缺失和冗余等問題,造成地址語義模糊和歧義,嚴重影響了位置服務的準確性。因此為了使位置信息更加完善地融入到計算機系統(tǒng)中,研究地名地址位置語義計算方法顯得尤為重要。本文將通過網(wǎng)絡爬蟲方式從互聯(lián)網(wǎng)中獲取的地址文本作為研究對象,而地址文本中的位置信息主要包括行政區(qū)劃和路街牌號,故主要解決這兩部分存在的問題。1.地名地址行政區(qū)劃信息存在大量位置語義模糊和歧義等不確定性問題,主要包括:特征字缺失、重復命名、命名實體歧義等。本文提出了一種針對行政區(qū)劃可信度的計算方法,結合可信度模型及不確定性推理方法,將地址要素設定為證據(jù)可信度,將通過移動窗口最大匹配算法得到的行政區(qū)劃結論設定為結論可信度,綜合考慮位置因子、行政區(qū)劃級別等多個因素,設計合理的計算模型,得到可信度值最大的行政區(qū)劃結論以作為識別結果。2.路街牌號主要存在要素特征字冗余引起的歧義性問題。為此,本文在準確獲取地址行政區(qū)劃信息的基礎上,提出了一種更加完整的地址位置語義計算方法。通過統(tǒng)計語料庫中要素特征字的單字字頻和相鄰字詞頻,構造特征字轉移概率矩陣,結合字符串最大聯(lián)合概率算法,得到地名地址位置信息準確的劃分結果。本文將文本中的地址信息作為測試樣本,并與傳統(tǒng)的地址匹配算法、主流的中文分詞算法和基于經(jīng)驗構造轉移概率矩陣的算法進行對比實驗。實驗結果分析表明,本文方法具有較高的準確性,在獲取地名地址位置語義信息的同時,能夠規(guī)范化處理地址結構,使地理位置信息服務更好的應用于社會。
【圖文】:

表述體,地名,行政區(qū)劃,地址


13圖 2-1 地名地址層級表述體系中已確定為行政區(qū)劃、街路巷、自然村等的其他位置信息均稱為地片,“街道口”、“賀勝橋”等。這類地址很容易將地片與行政區(qū)劃混淆,如賀勝橋”,從地名判斷是地片,但其實是指“武漢市江夏區(qū)賀勝橋鎮(zhèn)”,四級行政區(qū)劃。3.層次關系歸納不完整,存在不包含在層級表述體系中,但符合人日常使用習慣的地名地址。地址語義模型是通過統(tǒng)計自然語言上下文的關系而建立的一種概模型。其主要借助于統(tǒng)計語言模型的思想,將語義與統(tǒng)計學結合,根中文地址的命名特點,利用數(shù)學手段抽象出地名地址的層次結構。

實際使用,次數(shù),情況,街道


省會、地級市 市、盟、州等區(qū)、縣 區(qū)、縣、旗、市、州、新區(qū)、林區(qū)等街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn) 鎮(zhèn)、鄉(xiāng)、辦事處、居委會、社區(qū)、街道道路片區(qū)村、組、隊、里、園、莊、弄、頭、橋、島、道、街等POI大廈、廣場、飯店、中心、大樓、場、館市場、花園、招待所、中心、大學、廠、街道號、村組坡、巷、胡同、村委會、號、館、居、寓公寓、號院、花園、大廈、廣場、中心等詳細地址 單元、層、室、棟、號樓、幢、座、樓等存在緊密聯(lián)系,如特征字“省”后相鄰的特征字多”,如“湖北省武漢市”、“湖南省長沙市”等。本文通過網(wǎng)絡爬蟲算法,從互聯(lián)網(wǎng)中獲取了包含,并先對數(shù)據(jù)集進行清洗,以排除地址中出現(xiàn)的的干擾,最后統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中各字出現(xiàn)的頻數(shù),,部示。
【學位授予單位】:武漢工程大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:P281;P208

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本文編號:2707313

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