[发明专利]一种基于无监督学习的中文地址分词方法及系统有效
| 申请号： | 202210119464.9 | 申请日： | 2022-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN114154501B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 辛颖梅;胡玉伟;江锡强;郑雪原;魏刚;张家宝;杨孟金 | 申请（专利权）人： | 南京擎天科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 211800 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请涉及地址分词技术领域，提供一种基于无监督学习的中文地址分词方法及系统，利用地址数据间的相关信息，即对于描述内容不同的地址含有全部或部分相同或相近的特征词，以及特征词会在地址数据中反复出现的特性，通过LDA主题模型自动挖掘出地址数据的候选特征词；通过将地址数据切分成词和字两种形式，增强不同长度特征词的挖掘能力；利用特征词在地址要素内的词位信息和词频信息，进一步合理确定地址切分位置，提高地址分词的有效性。本申请在进行中文地址分词时，仅仅使用地址自身的信息，无需额外建立规模庞大的地址特征词词典，也无需标注大量用于训练模型的地址数据，从而能够有效解决先验知识要求多和人工标注成本高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 中文 地址 分词 方法 系统 | ||
【主权项】：
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