[发明专利]地址匹配方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种地址匹配方法，其特征在于，所述地址匹配方法包括：

获取标准地址集合中与待匹配地址匹配的至少两个目标地址，所述标准地址集合中包括至少两个数据源的地址，各个所述目标地址分别根据不同匹配模型匹配得到；

确定各个所述目标地址的置信度，所述目标地址匹配的数据源的数量越多，对应的置信度越高；

根据各个所述目标地址的置信度，在所有所述目标地址中确定与所述待匹配地址匹配的所述目标地址。

2.如权利要求1所述的地址匹配方法，其特征在于，所述获取标准地址集合中与待匹配地址匹配的至少两个目标地址的步骤包括：

根据所述待匹配地址、所述标准地址集合以及预设概率转移矩阵模型确定第一目标地址，所述预设概率转移矩阵模型根据地址训练集以及所述标准地址集合对概率转移矩阵训练模型训练得到；

根据所述待匹配地址、所述标准地址集合以及预设残差网络融合模型确定第二目标地址，所述预设残差网络融合模型包括嵌入层、TextRCNN网络、TextCNN网络、残差层以及预设激活函数，所述预设残网络融合模型根据所述地址训练集以及所述标准地址集合对残差网络融合训练模型训练得到，所述目标地址分别为所述第一目标地址以及所述第二目标地址。

3.如权利要求2所述的地址匹配方法，其特征在于，所述根据所述待匹配地址、所述标准地址集合以及预设概率转移矩阵模型确定所述第一地址的步骤包括：

获取所述标准地址集合中出现频次大于预设频次的候选特征字；

根据所述候选特征字构建特征字集合；

根据所述特征字集合提取所述待匹配地址对应的特征字序列，所述特征字序列包括所述候选特征字以及所述待匹配地址中的普通字符；

根据目标组合长度以及预设组合顺序，对所述特征字序列中的特征字元素进行组合，得到所述目标组合长度的特征字子串集合；

根据预设隐马尔可夫模型以及所述目标组合长度的特征字子串集合，确定所述特征字子串集合对应的联合概率，所述预设隐马尔可夫模型根据所述标准地址集合对隐马尔可夫训练模型训练得到，所述特征字子串集合对应的联合概率根据所述隐马尔科夫模型中的特征字转移概率得到，所述预设转移概率模型为所述预设隐马尔可夫模型；

在所述目标组合长度小于预设组合长度时，增大所述目标组合长度，并返回执行所述根据目标组合长度以及预设组合顺序，对所述特征字序列中的特征字元素进行组合，得到所述目标组合长度的特征字子串集合的步骤；

在所述目标组合长度大于或者等于所述预设组合长度时，获取所述联合概率最大的所述特征子串集合；

根据联合概率最大的所述特征子串集合确定最优解；

确定所述最优解为所述第一地址。

4.如权利要求1所述的地址匹配方法，其特征在于，所述根据各个所述目标地址的置信度，在所有所述目标地址中确定与所述待匹配地址匹配的所述目标地址的步骤包括：

确定每个所述目标地址与所述待匹配地址的匹配度；

确定每个所述目标地址对应的所述匹配度与所述置信度的乘积；

根据最大的所述乘积对应的所述目标地址，确定所述待匹配地址匹配的所述目标地址。

5.如权利要求1所述的地址匹配方法，其特征在于，所述获取标准地址集合中与待匹配地址匹配的至少两个目标地址的步骤之后，所述地址匹配方法还包括：

在存在至少两个不同的所述目标地址时，执行所述确定各个所述目标地址的置信度的步骤；

在各个所述目标地址均相同时，确定所述目标地址为所述待匹配地址匹配的所述目标地址。

6.如权利要求1所述的地址匹配方法，其特征在于，所述确定各个所述目标地址的置信度的步骤包括：

确定各个所述目标地址匹配的所述数据源的数量；

根据所述数量确定所述目标地址的所述置信度。