【摘 要】
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地址解析是地理编码的核心任务之一,而混乱的地址标准、随意的中文地址表达给地址解析带来了极大困难。该文提出一种基于条件随机场的非规范化中文地址解析方法。一方面,综合
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,电子科技大学中山学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030313254);国家自然科学基金项目(61771496);国家重点研发计划项目(2017YFB0502900);中山市社会公益科技研究项目“基于多源遥感影像的红树林树种的精细分类”(2018B1015)
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地址解析是地理编码的核心任务之一,而混乱的地址标准、随意的中文地址表达给地址解析带来了极大困难。该文提出一种基于条件随机场的非规范化中文地址解析方法。一方面,综合分析各种非规范化地址要素的类型特征,在现有标注体系基础上设计出一套优化的地址要素分类标注体系,并制定特征模板,然后采用自训练半监督学习与人工标注互补融合的策略,获取大量高质量的已标注语料供模型训练;另一方面,挑选已标注语料训练条件随机场模型,实现对地址要素的自动解析。选取广东省博罗县30 000条地址进行算法验证和解析性能评测。实验表明,与其他语
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