【摘 要】
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中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面。但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题。为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的中文地址解析方法:依据中文地址要素多级分类体系,扩展BIOES标注方法并进行地址语料标注;基于预训练语言模型,构建融合BERT、BiLS
【机 构】
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自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
【基金项目】
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自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金项目(KF-2019-04-025),国家自然科学基金项目(41631177),国家重点研发计划项目(2017YFB0503602)。
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中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面。但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题。为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的中文地址解析方法:依据中文地址要素多级分类体系,扩展BIOES标注方法并进行地址语料标注;基于预训练语言模型,构建融合BERT、BiLSTM和CRF的综合深度学习模型,通过BERT预训练语言模型获取富含语义信息的字符向量,弥补静态词向量特异
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