地理編碼是實現(xiàn)帶有地址描述的信息空間定位的重要途徑。比較研究了國內(nèi)外地理編碼方法,分析了中文地址的組成方式和定位方法。針對中文地址高度復(fù)雜性和多樣性的特征,設(shè)計了一種顧及多種語義的地址匹配算法,并以武漢市新型冠狀病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病人入院時登記的地址描述信息為例,對匹配算法進(jìn)行了實驗驗證,將匹配結(jié)果進(jìn)行空間定位。結(jié)果表明,所提出的中文分詞的加權(quán)地理編碼方法匹配高效、定位準(zhǔn)確、方法智能,能夠?qū)崿F(xiàn)基于語義的COVID-19病人入院時登記地址的快速定位,可為疫情防控提供準(zhǔn)確的空間定位信息。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1 面‐點結(jié)構(gòu)地址編碼層次關(guān)系圖

中文地址一般可分為行政區(qū)地名、自然地名、街巷（道路、胡同）、道路門牌（門址）、住宅區(qū)、冠樓名等類型[12]。中文標(biāo)準(zhǔn)地址的形式由3部分組成，即〈標(biāo)準(zhǔn)地址〉：：=〈行政轄區(qū)〉〈基本區(qū)域限定物〉〈局部點位置描述〉。其中，〈行政轄區(qū)〉為政區(qū)類地名；〈基本區(qū)域限定物〉可以是道路、小區(qū)等低....

圖2 基于中文分詞的加權(quán)地理編碼方法

文本分詞是通過對中文文本詞語進(jìn)行自動識別來達(dá)到對文本自動分割的目的。由于地名地址的籠統(tǒng)性、復(fù)雜性與特殊性，難以遵循一些固有規(guī)律[8,11]，因此，本文首先使用維特比算法計算初始狀態(tài)的概率值，然后逐步計算各時刻的轉(zhuǎn)移概率，再利用動態(tài)規(guī)劃求解HMM模型，從而完成對文本的分詞[17]。....

圖3 基于鏈?zhǔn)椒▌t的特征詞選取

基于鏈?zhǔn)椒▌t的特征詞選擇是根據(jù)不同詞組在地址中的重要程度并借鑒鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則原理提出的方法。根據(jù)鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則可知，參數(shù)求導(dǎo)依賴于函數(shù)映射關(guān)系，函數(shù)可微性是函數(shù)是否可導(dǎo)的必要條件。借鑒該原理，將分詞后結(jié)果分為中文和非中文兩種特征詞，其中中文特征詞為主特征詞，非中文特征詞為次特征詞。文....

圖4 COVID‐19病例社區(qū)定位分布圖

為滿足公共疫情防控需求，服務(wù)政府決策與評估，需要提供疫情在城市空間中的統(tǒng)計和分布情況，因此，在匹配完成后需要返回匹配地址的空間坐標(biāo)，以滿足城市疫情管控的定位需求。同時，以社區(qū)為單位，將匹配結(jié)果得到的COVID-19病例的定位坐標(biāo)落到空間上，定位其所在社區(qū)的空間位置，并將定位結(jié)果按....

本文編號：4024242