发明专利已授权

一种差错自适应的深度学习地址语义匹配方法及系统

📄 申请号：CN202211474657.2 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2022-11-23

公开号

CN115718849B

公开日

2025-08-29

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9537

IPC 分类号

G06F16_9537 , G06F16_3332 , G06F16_334 , G06F16_387 , G06N3_0455 , G06N3_0442 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理深度学习语义匹配

应用场景

地址标准化, 地理编码, 智慧城市, 物流配送, 地图服务

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摘要

本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种差错自适应的深度学习地址语义匹配方法及系统；包括：采用BERT模型对非标准地址文本进行处理，得到非标准地址文本的分词结果及词嵌入向量；将分词结果和词嵌入向量同时输入到Bi‑LSTM和Transformer模型中，Bi‑LSTM用于从输入的地址文本中抽取地址关键元素，而Transformer模型用于判别地址关键元素是否可用于地址查询语句的构建；采用predict algorithm算法，根据可用的地址关键元素信息构建地址查询语句进行数据库查询，得到非标准地址文本对应的标准地址匹配结果；本发明可大幅减少地址匹配任务的耗时，提高相应地址匹配模型的部署性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度强化学习的高密集物联网信道接入方法

当前第 / 件

一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9537)

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