【摘 要】
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针对传统分词对词典依赖过高的问题,该文提出了一种基于深度学习的中文地址要素的切分与重组算法。首先利用二元语法(Bigram)二分法将地址切分,然后用网络兴趣点(POI)数据地
【机 构】
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兰州交通大学; 中国测绘科学研究院;
【基金项目】
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中国测绘科学研究院基本科研业务费项目(7771605)
论文部分内容阅读
针对传统分词对词典依赖过高的问题,该文提出了一种基于深度学习的中文地址要素的切分与重组算法。首先利用二元语法(Bigram)二分法将地址切分,然后用网络兴趣点(POI)数据地址集作为样本,采用基于深度学习的方法对地址要素进行特征匹配与要素重组,最终实现以地址要素为单元的中文地址自动切分。本文采用上万条网络采集的POI地址数据作为实验样本,实验结果表明,该算法不仅降低了对词典的依赖,同时也对地名地址的切分正确率有较大提升。
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