[发明专利]对象文本中地点识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象文本中地点识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别对象文本的文本关联信息和发布所述对象文本的账号信息；

将所述文本关联信息和所述账号信息进行拼接后获得的字符串输入多任务地点识别模型，获得所述对象文本的属性信息和所述对象文本的地点标签信息，所述对象文本的属性表征所述对象文本的内容是否属于本地信息，所述多任务地点识别模型是对从样本对象文本集合中提取的每一样本对象文本中的文本关联信息和发布所述样本对象文本的账号信息按照预设多任务学习深度神经网络模型进行训练获得的；

根据所述对象文本的属性信息和所述对象文本的地点标签信息确定地点识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述多任务地点识别模型包括输入层、共享网络层、第一任务网络层和第二任务网络层；所述共享网络层与所述第一任务网络层、所述第二任务网络层分别相连接；

所述第一任务网络层包括第一全连接层、第一分类器和第一输出层；所述第二任务网络层包括第二全连接层、第二分类器和第二输出层。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述共享网络层包括预训练模型；所述输入层后连接所述预训练模型，所述预训练模型后分别连接所述第一全连接层和所述第二全连接层，所述第一全连接层后连接所述第一分类器，所述第一分类器后连接所述第一输出层，所述第二全连接层后连接所述第二分类器，所述第二分类器后连接所述第二输出层。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述输入层后还连接所述第二全连接层，使得所述输入层的输入信息和所述预训练模型的输出信息作为所述第二全连接层的输入。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述文本关联信息和所述账号信息进行拼接后获得的字符串输入多任务地点识别模型，获得所述对象文本的属性信息和所述对象文本的地点标签信息，具体包括：

将所述文本关联信息和所述账号信息进行拼接后获得的字符串输入所述输入层，由所述输入层将所述字符串输入所述预训练模型，获得所述文本关联信息和所述账号信息对应的词向量；

将所述词向量输入所述第一全连接层，得到第一特征向量，将所述第一特征向量输入所述第一分类器进行分类，获得所述对象文本的属性信息分类结果，并将所述对象文本的属性信息分类结果通过所述第一输出层输出；以及

将所述文本关联信息和所述账号信息进行拼接后获得的字符串和所述词向量输入所述第二全连接层，得到第二特征向量，将所述第二特征向量输入所述第二分类器进行分类，获得所述对象文本的地点标签信息分类结果，并将所述对象文本的地点标签信息分类结果通过所述第二输出层输出。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对象文本的文本关联信息包括所述对象文本的标题信息、所述对象文本的类别信息和所述对象文本中包含地名或具有本地属性特征的词语的对象文本片段；所述账号信息包括账号名称信息和账号属地信息。

7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于，所述对象文本的属性信息包括：所述对象文本的内容为本地信息、所述对象文本的内容为非本地信息以及所述对象文本的内容为未知信息；

根据所述对象文本的属性信息和所述对象文本的地点标签信息确定地点识别结果，具体包括：

当确定所述对象文本的内容为非本地信息时，则确定所述地点识别结果为空；

当确定所述对象文本的内容为本地信息时，则确定所述对象文本的内容为强本地信息还是弱本地信息，得到第一判定结果，并将所述第一判定结果和概率最高的地点标签信息确定为所述地点识别结果；

当确定所述对象文本的内容为未知信息时，则确定所述对象文本的内容为弱本地信息，得到第二判定结果，并将所述第二判定结果和所述概率最高的地点标签信息确定为所述地点识别结果。