归类识别地名匹配算法
常见5种基本匹配算法
常见5种基本匹配算法匹配算法在计算机科学和信息检索领域广泛应用,用于确定两个或多个对象之间的相似度或一致性。
以下是常见的5种基本匹配算法:1.精确匹配算法:精确匹配算法用于确定两个对象是否完全相同。
它比较两个对象的每个字符、字节或元素,如果它们在相同位置上完全匹配,则返回匹配结果为真。
精确匹配算法适用于需要确定两个对象是否完全相同的场景,例如字符串匹配、图像匹配等。
2.模式匹配算法:模式匹配算法用于确定一个模式字符串是否出现在一个文本字符串中。
常见的模式匹配算法有暴力法、KMP算法、BM算法等。
暴力法是最简单的模式匹配算法,它按顺序比较模式字符串和文本字符串的每个字符,直到找到一次完全匹配或结束。
KMP算法通过预处理建立一个跳转表来快速定位比较的位置,减少了无效比较的次数。
BM算法利用模式串的后缀和模式串的字符不完全匹配时在文本串中平移模式串的位置,从而快速定位比较的位置。
3.近似匹配算法:4.模糊匹配算法:5.哈希匹配算法:哈希匹配算法用于确定两个对象之间的哈希值是否相等。
哈希值是通过将对象映射到一个固定长度的字符串来表示的,相同的对象会产生相同的哈希值。
常见的哈希匹配算法有MD5算法、SHA算法等。
哈希匹配算法适用于需要快速判断两个对象是否相等的场景,例如文件的完整性校验、数据校验等。
以上是常见的5种基本匹配算法,它们各自适用于不同的场景和需求,选择合适的匹配算法可以提高效率和准确性,并且在实际应用中经常会结合多种算法来获取更好的匹配结果。
地图匹配算法研究及应用
地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。
随着GPS定位技术的普及,越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。
然而,由于GPS测量误差和信号遮挡等原因,GPS轨迹数据并不完全准确,因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。
一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种:最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。
1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。
该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算,然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。
该算法简单易实现,但其精度较低,对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。
2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。
该算法将GPS轨迹点视为观测序列,将道路网络视为状态序列,并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。
相对于最近邻算法,HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系,在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。
但是,该算法的计算复杂度较高,需要大量的计算资源。
3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。
该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路,并通过重采样方法来改善估计的精度。
相对于HMM算法,粒子滤波算法更加灵活,可以处理不同种类的观测数据,并具有较高的精度。
但是,该算法的计算复杂度较高,在实时应用中需要充分考虑计算效率。
二、基于深度学习的地图匹配算法近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。
深度学习基于神经网络模型,通过学习海量数据来提高模型的精度。
基于深度学习的地图匹配算法主要有两类:基于卷积神经网络(CNN)的算法和基于循环神经网络(RNN)的算法。
1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术,将GPS轨迹数据转换成图像形式,然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。
该算法可以处理复杂的道路网络,具有较高的精度,并且能够自动学习特征,避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。
[nlp]命名实体识别中的中文名识别算法
[nlp]命名实体识别中的中⽂名识别算法⽬录命名实体识别命名实体识别是⾃然语⾔处理中的⼀项基础性⼯作,需要把⽂本中出现的命名实体包括⼈名、地名、组织机构名、⽇期、时间、和其他实体识别出来并加以归类。
特征模板⼀般采⽤当前位置的前后n(n≥1)个位置上的字(或词、字母、数字、标点等,不妨统称为“字串”)及其标记表⽰,即以当前位置的前后n个位置范围内的字串及其标记作为观察窗⼝:(…w-n/tag-n,…,w-1/tag-1w0/tag0,w1/tag1,…,wn/tagn,…)。
考虑到,如果窗⼝开得较⼤时,算法的执⾏效率会太低,⽽且模板的通⽤性较差,但窗⼝太⼩时,所涵盖的信息量⼜太少,不⾜以确定当前位置上字串的标记,因此,⼀般情况下将n值取为2~3,即以当前位置上前后2~3个位置上的字串及其标记作为构成特征模型的符号。
由于不同的命名实体⼀般出现在不同的上下⽂语境中,因此,对于不同的命名实体识别⼀般采⽤不同的特征模板。
例如,在识别汉语⽂本中的⼈名时,考虑到不同国家的⼈名构成特点有明显的不同,⼀般将⼈名划分为不同的类型:中国⼈名、⽇本⼈名、俄罗斯⼈名、欧美⼈名等。
同时,考虑到出现在⼈名左右两边的字串对于确定⼈名的边界有⼀定的帮助作⽤,如某些称谓、某些动词和标点等,因此,某些总结出来的“指界词”(左指界词或右指界词)也可以作为特征。
特征函数确定以后,剩下的⼯作就是训练CRF模型参数λ。
⼤量的实验表明,在⼈名、地名、组织机构名三类实体中,组织机构名识别的性能最低。
⼀般情况下,英语和汉语⼈名识别的F值都可以达到90%左右,⽽组织机构名识别的F值⼀般都在85%左右,这也反映出组织机构名是最难识别的⼀种命名实体。
当然,对于不同领域和不同类型的⽂本,测试性能会有较⼤的差异。
基于多特征的命名实体识别⽅法、专家知识的评测结果混合模型的⼈名、地名、机构名识别性能(F-测度值)⽐单独使⽤词形特征模型时的性能分别提⾼了约5.4%,1.4%,2.2%,⽐单独使⽤词性特征模型时分别提⾼了约0.4%,2.7%,11.1%。
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述一、地图匹配:现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息,以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程,包括行驶路段,转弯过程及当前位置,就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明,同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
1.1 地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹,进而确定其在交通矢量地图道路上的位置,是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法,也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息,利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的,所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面:确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点,而后者涉及到沿道路方向的误差校正,在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上,当道路是准确的时,也就成了确定GPS的准确位置,然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下:图4.1 地图匹配模型1) g(k)是车辆GPS轨迹点,内容为k时刻车辆上的GPS定位数据(经纬度),对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
地名地址匹配实施方案
地名地址匹配实施方案地名地址匹配是指将文本中的地名和地址信息与地理位置进行匹配,以实现地理位置信息的提取和利用。
地名地址匹配在地理信息系统、地理编码、地理位置服务等领域有着广泛的应用,对于地理信息的管理和利用具有重要意义。
为了实现地名地址的准确匹配,需要制定一套科学的实施方案,以确保匹配结果的准确性和可靠性。
首先,地名地址匹配的实施方案需要建立完善的地名地址库。
地名地址库是地名地址匹配的基础,其中包括了各种地名和地址信息的数据库。
地名地址库的建立需要收集和整理各种地名和地址信息,包括行政区划、街道名称、建筑物名称等。
同时,还需要对地名和地址信息进行标准化处理,以确保匹配的准确性。
地名地址库的建立是地名地址匹配实施方案的第一步,只有建立了完善的地名地址库,才能保证匹配的准确性和可靠性。
其次,地名地址匹配的实施方案需要选择合适的匹配算法。
地名地址匹配涉及到文本信息和地理位置信息的匹配,需要利用文本匹配算法和地理位置匹配算法进行处理。
对于地名和地址信息的文本匹配,可以采用字符串匹配、模糊匹配、正则表达式匹配等算法,以实现地名地址信息的提取和匹配。
而对于地理位置信息的匹配,则需要利用地理编码、地图匹配等算法,将地名地址信息与地理位置信息进行关联。
选择合适的匹配算法对于地名地址匹配的准确性和效率具有重要影响,需要根据实际情况进行选择和优化。
另外,地名地址匹配的实施方案还需要考虑数据更新和维护的问题。
地名和地址信息是动态变化的,需要及时更新和维护地名地址库,以确保匹配结果的准确性和时效性。
数据更新和维护包括了地名地址信息的采集、整理、更新和发布等环节,需要建立健全的数据更新和维护机制,以保证地名地址匹配系统的正常运行和服务质量。
最后,地名地址匹配的实施方案需要考虑到系统性能和用户体验的问题。
地名地址匹配涉及到大量的数据处理和计算,需要考虑系统的性能和稳定性。
同时,还需要考虑用户体验,设计友好的界面和操作流程,提供高效的地名地址匹配服务。
中文地名数据清洗中的重复字段匹配
率方 面 优 于 已有 的其 他 算 法 .
关键 词:数据清洗 ;字段匹配:矩阵相似 重复 匹配 :中文地名 ; 语义相似度 ; 结构相似度
中图分类号 : T P 3 1 1
文章编号 : 0 2 5 5 — 8 2 9 7 ( 2 0 1 3 ) 0 2 。 0 2 1 2 — 0 9
a n d c l e a ni n g s t r a t e g y a n d a ma t r i x a p p r o x i ma t e d u p l i c a t e ma t c h i n g me t h o d a r e pr o p o s e d.I n t h e s t r a t e g y ,a ma t r i x a p p r o x i ma t e d u pl i c a t e ma t c hi n g me t h o d i s u s e d.F r e q u e n c i e s o f t h e s a me Ch i n e s e c h a r a c t e r s o r wo r d s
s t r u c t u r e s i mi l a r i t y c a n b e c a l c u l a t e d u s i n g t h e f r e q u e n c i e s .By c o mb i n i n g s e ma n t i c a n d s t r u c t u r e s i mi l a r i t i e s , t h e y a r e c o n s i d e r e d a s t h e ba si s o f du p l i c a t e d e t e c t i o n a n d da t a c l e a n i ng .S i mu l a t i o n e x p e r i me n t s a r e c o n d u c t e d t o p r o v e f e si a b i l i t y a n d v a l i d i t y o f t h e me t h o d , s h o wi n g t h a t t h e ma t r i x a p p r o x i ma t e du pl i c a t e ma t c h i n g me t h o d i s b e t t e r t h a n o t h e r e x i s t i n g me t h o ds i n t e r ms o f p r e c i s i o n a n d r e c a l l r a t i o . Ke yw o r ds : da t a c l e a n i n g,f ie l d ma t c h i n g ,ma t r i x a p p r o x i ma t e l y du p l i c a t e ma t c h i n g ,Ch i n e s e p l a c e na me ,
gps地图匹配算法
II
中国科学技术大学硕士毕业论文
目录
目录
摘要 .......................................................... I Abstract..................................................... II 目录........................................................ III 第一章 绪论 .................................................. 1
第四章 地图匹配问题以及现有算法介绍........................ 22
4.1 地图匹配问题介绍................................................22 4.2 常见地图匹配算法................................................24
3.1GPS 误差 .........................................................13
3.1.1 GPS 误差分类..........................................................13 3.1.2 各种类误差特点 .......................................................15 3.1.3 常见克服 GPS 误差方法 .................................................17
1.1 背景.............................................................1 1.2 研究目标.........................................................3 1.3 论文安排 .........................................................3
测绘技术中常见的地图配准算法介绍
测绘技术中常见的地图配准算法介绍地图配准是测绘技术中的一个重要环节,它的主要目的是将多幅地图或者地理数据进行对应,使得它们在同一基准下具备一致性。
在实际的测绘应用中,地图配准算法能够帮助我们更加准确地理解和分析地理现象,为精确测绘和地理信息系统等应用提供支持。
本文将介绍一些常见的地图配准算法,以及它们的原理和应用。
一. 特征点匹配算法特征点匹配算法是地图配准中常用的一种方法。
该算法通过提取地图上的关键特征点,比如角点或者边缘点,然后在不同地图上寻找相应的特征点进行匹配。
在特征点匹配中,常用的算法包括克鲁斯卡尔算法、归一化互相关算法和改进的归一化互相关算法等。
克鲁斯卡尔算法是一种最小生成树的算法,它的主要思想是通过连接权值最小的边逐步构建最小生成树。
在地图配准中,我们可以将特征点作为节点,它们之间的相似度作为边的权值,然后使用克鲁斯卡尔算法寻找最佳的匹配组合。
归一化互相关算法是一种基于互相关的特征点匹配方法。
它通过计算两个特征点周围区域内的互相关系数来判断它们的相似度。
在进行配准时,我们可以选取特定阈值来筛选出相似度较高的特征点对,从而得到最佳的匹配结果。
改进的归一化互相关算法是针对传统归一化互相关算法的一种改进。
它在计算互相关系数时引入了自适应窗口大小和自适应核函数,从而提高了特征点匹配的准确性和鲁棒性。
改进的归一化互相关算法在地图配准和图像配准中都有广泛的应用。
二. 尺度不变特征变换算法尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法是一种经典的特征点匹配算法,它在地图配准中也有较为广泛的应用。
SIFT算法通过分析图像的局部特征,如边缘和角点等,并在不同图像中寻找相应的特征点进行匹配。
SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述子生成和特征点匹配等。
在进行地图配准时,我们可以提取地图上的SIFT特征点,并在不同地图中进行匹配,从而得到两幅地图之间的对应关系。
双层 CRF与规则相结合的中文地名识别方法研究
双层 CRF与规则相结合的中文地名识别方法研究孙虹;陈俊杰【摘要】采用一种基于双层CRF模型与规则相结合的方法提高中文地名的识别性能。
第一层CRF模型使用单字特征识别地名,将其结果添加至词典。
第二层CRF 模型利用词性、左指界词、右指界词和处理后的词典特征对地名进行识别。
最后利用规则对识别结果进行过滤修剪和补召。
通过双层CRF模型获取文本的远距离特征,解决了同一词汇因位置不同而标记不一致的问题,结合依据地名语言学特点制定的规则提高召回率。
实验表明,双层CRF与规则相结合的方法对中文地名的识别取得了较好的效果。
对Bakeoff2007的MSRA语料进行开放测试,得到的准确率、召回率、F值分别为95.32%、90.34%、94.12%。
%We use a method which is based on the combination of two-layer CRF model and rules to improve the performance of Chinese toponym recognition.The first layer of CRF model uses the single character feature to recognise the placenames, and adds the recognition results to the dictionary.The second layer of CRF model recognises the placenames by using four features including the part of speech, the word referring the left word boundary, the word referring the right word boundary and the processed dictionary characteristics.Finally, rules are utilised to filtering, trimming and supplementing the recognition result.Through two-layer CRF model to acquire long-distance feature of the text, we solve the problem of inconsistent markup of the same word due to its different position, and the recall rate is increased by combining the rules made according to the features of the toponymic linguistics.Experiment shows that the method ofcombining the two-layer CRF with the rules achieves preferable good effect on Chinese toponym recognition, and the open test on MSRA corpus of the Bakeoff 2007 reaches the accuracy of 95.32%, recall rate of 90.34%and F number of 94.12%respectively.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)011【总页数】4页(P175-177,182)【关键词】自然语言处理;中文地名识别;双层CRF模型;规则【作者】孙虹;陈俊杰【作者单位】太原理工大学科学与技术学院山西太原 030024;太原理工大学科学与技术学院山西太原 030024【正文语种】中文【中图分类】TP391随着科技的迅速发展,海量的信息以文本的形式涌现在人们面前。
基于深度学习模型的地址匹配算法[发明专利]
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010738017.2(22)申请日 2020.07.28(71)申请人 武汉大学地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号(72)发明人 亢孟军 刘越 苏世亮 翁敏 林玥 叶蕾 (74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102代理人 许美红(51)Int.Cl.G06F 40/289(2020.01)G06F 40/30(2020.01)G06F 16/29(2019.01)G06F 16/903(2019.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称基于深度学习模型的地址匹配算法(57)摘要本发明涉及一种基于深度学习模型的地址匹配算法,首先利用结巴(jieba)中文分词库对语料库中的地址进行分词;然后利用词向量(Word2vec)模型,进行地址词向量训练;最后利用增强序列推理模型(Enhanced SequentialInference Model ,ESIM)进行地址文本语义相似度计算,并输出匹配结果。
该方法不同于传统的地址匹配算法侧重于利用匹配地址的字面重叠直接进行相似度计算与文本匹配,该算法侧重研究地址文本在语义上的相似程度,并以此为基础完成匹配任务,提供了一种适用于当今海量的多源异构地址数据匹配任务的深度学习算法。
权利要求书4页 说明书10页 附图2页CN 111881677 A 2020.11.03C N 111881677A1.一种基于深度学习模型的地址匹配算法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、对地址语料库进行数据预处理,包括去除语料库中的重复地址、空格及特殊符号,以及校正错别字改;所述地址语料库为标准地址库,其数据结构如下表1所示,其中,每一个待查询地址address_a分别对应1个正样本和1个负样本,采用UTF-8编码,正样本为匹配的address_b,负样本为不匹配的address_b;表1 标准地址库数据结构元素描述address_a待查询地址address_b标准地址库地址label匹配标记,1为匹配,0为不匹配步骤2、对预处理后的地址语料库进行中文分词,将地址文本中的词语与词语之间加上标记;步骤3、对经过中文分词后的地址进行词向量训练,生成词表及其对应的多维词向量;步骤4、地址文本语义匹配,包括以下子步骤:步骤4.1.在进行模型训练之前,对实验数据集进行一系列预处理,以满足模型输入的要求,具体的数据预处理操作如下:(1)将实验数据集中的地址文本进行分词;(2)载入步骤3中生成的词表,将分词后的地址文本转化为词表ID序列;(3)将label转化为独热编码One-Hot,设置正样本索引为1,负样本索引为2,则label为1时独热编码为[1,0],label为0时独热编码为[0,1];步骤4.2.增强序列推理模型ESIM训练,具体包括:(1)采用小批处理进行训练,并添加随机失活层,使每一个小批都使用随机丢弃了一部分神经网络节点的深度神经网络进行训练;(2)在词嵌入层中采用动态词向量,将载入的预训练词向量设置为可训练模式,模型在训练过程中根据输入文本对预训练词向量进行更新,加速收敛;(3)在计算模型损失时采用L2正则化,在损失函数后添加正则化项对网络权值进行约束,λ为L2正则化参数;(4)根据超参数的重要性水平,对模型的学习率、隐层节点数和小批大小进行调参,得到训练后的深度学习模型;步骤5、将需要匹配的地址直接输入到训练后的深度学习模型,输出匹配后的结果。
实体类的识别方法
实体类的识别方法实体类识别是自然语言处理领域中的一个重要任务,其目标是从文本中识别出具体的实体对象。
下面是关于实体类识别的50种方法,并对每种方法进行详细描述:1. 基于规则的方法: 使用预定义的规则或模式来识别特定类型的实体。
使用正则表达式识别电话号码或邮件地址。
2. 基于词典的方法: 使用预先构建的词典来匹配文本中的实体。
词典可以包含各种实体类型,如人名、地名、组织名等。
3. 基于统计的方法: 利用统计模型来识别实体。
这种方法通常使用标记序列模型,如隐马尔可夫模型(HMM)或条件随机场(CRF)。
4. 基于机器学习的方法: 使用机器学习算法来训练模型,从而识别实体。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)和神经网络。
5. 基于深度学习的方法: 使用深度神经网络模型来学习文本的表示,并从中提取实体信息。
使用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
6. 基于模式匹配的方法: 根据已知的模式来匹配实体。
使用关键词匹配来识别特定类型的实体。
7. 基于依存句法分析的方法: 利用句子的依存句法结构来识别实体。
通过分析句子中的依存关系,可以确定实体的范围和类型。
8. 基于词性标签的方法: 使用词性标签来过滤出可能是实体的词。
通过识别名词短语来识别人名或地名。
9. 基于实体关系的方法: 根据实体之间的关系来识别实体。
通过分析实体的上下文来确定实体的类型。
10. 基于上下文信息的方法: 使用文本中的上下文信息来识别实体。
通过分析实体周围的词语来确定实体的类型。
11. 基于语义角色标注的方法: 利用语义角色标注来识别实体。
语义角色标注可以帮助确定词语在句子中的语义角色,从而识别实体。
12. 基于实体链接的方法: 使用实体链接技术将文本中的实体链接到知识图谱或数据库中的实体。
通过实体链接,可以进一步获取实体的更多信息。
13. 基于预训练模型的方法: 使用在大规模数据集上预训练的模型来识别实体。
预训练模型通常具有强大的语义表示能力。
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述一、地图匹配:现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息,以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程,包括行驶路段,转弯过程及当前位置,就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明,同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
1.1地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹,进而确定其在交通矢量地图道路上的位置,是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法,也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息,利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的,所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面:确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点,而后者涉及到沿道路方向的误差校正,在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上,当道路是准确的时,也就成了确定GPS的准确位置,然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下:图4.1地图匹配模型1)g(k)是车辆GPS轨迹点,内容为k时刻车辆上的GPS定位数据(经纬度),对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
测绘技术中的地理编码与地址匹配技术解析
测绘技术中的地理编码与地址匹配技术解析近年来,随着城市的不断发展和人口的增加,对于地理信息的精确定位和地址匹配需求越来越高。
在测绘技术领域,地理编码与地址匹配技术扮演着重要的角色。
本文将对地理编码与地址匹配技术进行深入解析,以期更好地理解其原理与应用。
地理编码是将人类世界中的地球表面划分成一系列的区域,并为每个区域分配一个唯一的编码。
地理编码的目的是将空间位置信息与文本地址进行有机结合,实现对地理信息的高效管理和检索。
地理编码可以理解为一种将地理坐标与地址信息进行对应的技术手段。
它能够将我们日常生活中使用的文字地址,转化为可被计算机识别和处理的数字编码。
通过地理编码技术,我们可以快速而准确地定位一个地址的地理位置,提高地理信息的可视化程度。
地址匹配技术则是基于地理编码的基础上发展起来的。
它是将用户提供的文本地址信息与地理编码进行匹配,以确定地址对应的地理位置。
地址匹配技术的关键是建立一个高质量的地理编码数据库,并采用一定的匹配算法和模型进行地址的比对和精确匹配。
通过地址匹配技术,我们可以实现地理信息在测绘、导航、地理信息系统等领域的广泛应用。
地理编码与地址匹配技术的核心是建立准确的地理编码数据库和有效的匹配算法。
地理编码数据库被构建为一个多层次的地理空间体系,将地球表面划分为各级行政区域、街道、建筑物等不同级别的区域,并为每个区域分配唯一的编码。
这样,当用户提供一个地址时,系统可以通过匹配算法快速定位这个地址在地理空间体系中的位置。
匹配算法通常采用模糊匹配的方式,在用户提供的地址和地理编码数据库中进行相似性匹配,找出最佳的匹配结果。
匹配算法涉及到文本处理、语义分析、模糊匹配等技术,具有一定的复杂性和挑战性。
地理编码与地址匹配技术在实际应用中具有广泛的价值和意义。
例如,在导航系统中,用户可以通过输入目的地的文字地址,快速获得最佳的导航路径。
在物流配送中,地理编码与地址匹配技术能够帮助企业准确定位客户地址,提高物流的效率和准确性。
匹配省份的函数有哪些方法
匹配省份的函数有哪些方法匹配省份的函数是指根据输入的字符串或代码逻辑来判断是否符合中国的省份命名规则,并返回相应的省份信息。
在开发中,有许多方法可以实现这一目标,下面我将介绍其中一些常用的方法,包括字符串匹配、正则表达式、拼音转换、字典映射等方法。
1. 字符串匹配方法:字符串匹配是一种最基本的匹配方法,通过定义一个包含所有省份名称的字符串列表,然后遍历这个列表,逐一与输入字符串进行比较,若匹配成功则返回对应的省份信息。
这种方法简单直接,适用于省份名称较少且都是固定的情况。
2. 正则表达式方法:正则表达式是一种强大的文本匹配工具,可以用来匹配各种复杂的模式。
对于省份名称,可以使用正则表达式来匹配字符串中是否包含某个省份的名称。
例如,使用正则表达式"浙江江苏广东北京上海"来匹配字符串,如果字符串中包含其中一个省份的名称,则可以判断该字符串是一个省份名称。
3. 拼音转换方法:由于省份名称的拼音不同,可以先将输入字符串进行拼音转换,然后与省份名称的拼音进行比较,如果拼音相同则可以判断为相应省份。
可以使用拼音库或者自定义拼音字典来实现拼音转换功能。
4. 字典映射方法:可以将所有省份名称与其对应的省份信息存储在一个字典中,然后根据输入字符串在字典中查找相应的省份信息。
这种方法简单高效,适用于省份名称和信息都是固定的情况。
5. 机器学习方法:还可以使用机器学习算法来训练一个省份分类器,将省份名称作为训练数据,通过算法学习省份名称的特征和规律,然后使用训练好的模型来预测输入字符串的省份信息。
这种方法适用于省份名称较多且规律复杂的情况,但需要有大量的训练数据和算法模型。
总结起来,匹配省份的函数有多种方法可以实现。
选择哪种方法取决于具体的需求和情况,比如省份名称的数量、字符长度、特殊字符等。
在实际开发中,可以根据实际情况选取最合适的方法来实现省份匹配功能。
自然语言处理中的命名实体识别算法的使用教程
自然语言处理中的命名实体识别算法的使用教程命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)领域中的一个重要任务,它的目标是从文本中识别出具有特定语义类别的实体,如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别在众多NLP应用中起到了关键作用,比如信息抽取、问答系统、机器翻译等。
本文将介绍常见的命名实体识别算法,并提供使用教程。
一、规则驱动的命名实体识别算法规则驱动的命名实体识别算法是一种基于特定规则模式的方法。
这种方法需要手动定义规则,如正则表达式、词典等,来匹配和识别命名实体。
其优点是易于理解和扩展,但缺点是需要大量的人工标注和编写规则。
以下是一种简单的规则驱动命名实体识别算法示例:1. 定义规则模式:设定一组规则模式来匹配特定类型的命名实体。
比如,"[姓] [名]"可以用来匹配人名。
2. 预处理文本:对待处理的文本进行分词和词性标注等预处理操作,以提取特征用于匹配规则。
3. 匹配规则模式:根据定义好的规则模式进行匹配,如果文本满足规则,则认为命名实体存在。
4. 输出命名实体:将匹配到的文本片段作为命名实体输出。
二、基于机器学习的命名实体识别算法基于机器学习的命名实体识别算法是通过训练模型来自动学习命名实体的特征和规律。
常用的机器学习算法包括最大熵模型、条件随机场、支持向量机等。
以下是一个基于条件随机场的命名实体识别算法示例:1. 数据准备:准备带有标注的训练数据集,包括分词和命名实体标签。
2. 特征提取:从训练数据中提取特征,如词性、词边界、前缀后缀等特征。
3. 特征模板:定义一组特征模板,用于生成用于训练的特征向量。
模板可以包括当前观察到的词和它的上下文。
4. 训练模型:使用训练数据和提取的特征来训练条件随机场模型,通过最大化条件随机场模型的似然函数进行参数估计。
5. 预测命名实体:使用训练得到的模型对新的文本进行命名实体预测。
基于规则的中文地址分词与匹配方法
基于规则的中文地址分词与匹配方法
规则基于地址格式的中文地址分词和匹配方法,采用一种基于结构地
址格式匹配的方法,对中文地址进行分词,从中提取出省份、城市、区县、乡镇、街道、村等信息。
1、根据中国省市行政架构,将中文地址按照固定格式来进行分词;
2、使用字典匹配法,将中文地址中的关键字提取出来,进而将关键
字与中国省市行政架构划分为省、市、县、乡等;
3、由地址中的关键信息进行模式匹配,以提取出详细的地址信息。
模式匹配的方法通常采用正则表达式、结构化地址方法或其他方法;
4、将中文地址分出关键字信息后,针对每一个关键字进行精确的定位,得到每一个关键字的详细地址信息;
5、对分词后的中文地址进行校对和细节调整,将被识别的地址信息
进行融合,最终得到正确的地址信息。
地理信息系统中的相似地形语义匹配算法
地理信息系统中的相似地形语义匹配算法地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种综合地理科学、计算机科学、信息科学等多学科技术为基础的信息系统。
它能够对地球表面空间数据进行采集、存储、管理、分析和可视化展示。
在实际应用中,GIS通常用于地图制作、城市规划、资源调查、环境监测等领域。
但是,随着GIS数据量的增加和用户需求的不断提高,GIS中出现的查询、比较和匹配问题也变得越来越复杂。
其中一个重要的问题就是相似地形语义匹配。
所谓相似地形,指的是在比例尺不同、方位角度不同、相邻区域的形态以及高程变化等因素下,地形特征仍然相对相似的地形。
相似地形语义匹配算法即针对不同比例尺下的相似地形特征进行语义分类和匹配的算法。
其基本思路是从GIS数据库中选取已有的同类地形样本特征,通过计算和比较相似性,确定目标地形在样本库中的匹配情况。
目前,相似地形语义匹配算法主要包含四种方法:基于特征匹配的相似地形匹配算法、基于空间结构的相似地形匹配算法、基于拓扑关系的相似地形匹配算法以及基于语义分类的相似地形匹配算法。
基于特征匹配的相似地形匹配算法利用地形特征属性来进行匹配。
它能够输入两个地形的特征向量,通过计算每个向量之间的相似度来实现匹配。
此外,该方法还可以通过特征提取和特征选择来优化算法。
但是,由于特征的不确定性和地形属性的复杂性,该方法的精度和鲁棒性受到了一定的限制。
基于空间结构的相似地形匹配算法将地形特征视为空间结构,利用空间结构的相似度来实现匹配。
这种算法可以减少特征匹配的计算量,并提高了匹配的准确性。
但是,由于地形特征的复杂性和空间结构的计算量限制,该方法通常需要进行预处理来达到更好的匹配效果。
基于拓扑关系的相似地形匹配算法则采用了拓扑结构来表达地形。
它利用拓扑关系来确定相似地形区域,并计算它们之间的相似度。
由于拓扑关系的简单性和直观性,该方法适合针对较为复杂的地形进行匹配。
面向互联网的地理信息服务检索关键技术研究
面向互联网的地理信息服务检索关键技术研究发布时间:2022-10-13T07:34:52.850Z 来源:《城镇建设》2022年第10期第5月(下)作者:骆杰[导读] 全球技术研究和咨询公司(Gaaner)2002年调查报告表明骆杰51052119910826****摘要:全球技术研究和咨询公司(Gaaner)2002年调查报告表明,未来10年中至少95%的人机交互信息是文本语言,而8O%以上的文本中涉及地理信息描述。
在当今互联网技术高速发展的态势下,基于地理信息的服务正潜移默化地改变着A-41G的日常生活,如寻找餐馆、旅店、娱乐中心、购物中心等常规的寻址问路,弘扬旅游文化、畅享虚拟城市游戏、共享网络社区交流等多元化的空间位置服务等。
起源于信息检索领域的地理信息检索缩短了web空间信息与普通用户的距离,是实现地理信息服务及其增值服务的重要媒介。
关键词:地理信息检索;地名匹配;地理空间语义2地理信息查询解析地理信息查询解析主要针对使用自然语言的地理信息查询语句进行解析,是一种自然语言处理过程,其目的在于,在词典、句法规则、空间语义等空间知识库的基础上对用户输入的查询语句进行空间分词、句法分析和语义分析等.以实现地理和其他主题要素单元及其语义信息的计算机理解。
地理信息自然查询解析的过程划分为空间分词、句法分析、词义分析、生成空间查询函数4个部分。
然后根据解析出的地理实体名称或者空间种类访问数据库,并进行一系列后续操作。
目前,地理信息查询解析的方法主要有以下两种:2.1基于地名匹配的方法基于地名匹配的地理信息解析方法是指以构建地名词典和其他主题词汇词典为基础,采用匹配算法搜索查询语句,并将查询语句中存在的地名实体和其他查询主题抽取出来。
地理信息查询语句的成分主要包含地名实体、空间关系词汇和其他查询主题词汇。
由于一个地名可能对应多个空间位置.而多个地名也可能指代同一地理位置等语义歧义问题的存在,所需词典既要包含地名实体的空间位置属性和名称、地理要素类型等非空间属性,也要包含其他主题查询词汇及其同义词和近义词,以消除地名的歧义。
藏文地名的识别算法
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C h i n a s c i e n c e a n d T e c h n o l o g y R e v i e w
藏 文 地 名 的 识 别 算 法
冷毛措 安 见才让
( 青 海 名族 大 学 计算 机学 院 青海 西 宁 8 1 0 0 0 7 )
S = s 1 ¥ 2 S 3… i …S i 十 i …s I n, 《 ) 蔓i } S {
S 是 藏文 字 串 ,s = ,0 i I s 1. ( 1 )判 断S 是 否为 空 , S 为空时, 则退 出 ,
( 2 ) s 进行分词 S = T / / / …T i / + 1 /…T n /;
羊) 相 似, 长的 如: 霹 ‘ 毒 ’ 鸯 蔫 哥 式 塞 固 ( 黄南 藏族自 治州) , 且地 名结尾
经 常 会 出 现 特 征 词 , 如 : 薹 & 霭 蹦 ( 自 治 区 ) , , ( 县 ) , j ( 乡 ) , 善 嗣 l ( 村 )
3 . 藏 文 地名识 别 算法 3 . 1藏文地 名 和特 征词 库 的构建 搜集 了黄海 南、 果 洛等地 区村级 以上 的行政 区列 表 , 通 过对这 些地名校 正 , 建立 了地名 库及 特征 词库 。 其中, 地名 库包 特 征词 库包 括 l 4 个特征 数 据 , ( 如 表2 ) 。
1 . 引富
藏文词 与 词之 间无 分 隔符 , 因此藏 文 自然语 言处 理面 I 临的首 要任 务是 分 词。 在大规 模藏文 文本处 理 中, 有一些 词依靠 分词 词典是无 法识别 出来 的 , 这 些 词被 称 为未登 录词 , 登 录词识 别是 困扰 藏文 自动分 词的 主要 问题 之一 未登 录 词能 否正确 识别直 接影 响分词 的效果 , 藏 文未登录 词主要有 人名 、 地名 、 机 构名 等 三种 形式 , 它们 的识 别都 具有相 当重 要 的意义 , 本 文主 要侧重 于藏 文地名 的 识别。 2 . 藏 文地 名的 特 点 ( 1 ) 藏 文地 名 不仅数 量 大 , 而 且用 词偏 向 自然和 社会 两种 属性 , 到 目前 为 止, 还没 有完 整的藏 文地名 库可供 用 , 随着社会 的发展 , 藏 文地名 库也在 不断增 加, 较难 完善 。
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归类识别地名匹配算法
Vol.32 No.4 April2018
占斌斌 赵 英 赵婷婷 朱 峰
(山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛 266590)
[摘 要] 针对现有中文地名匹配算法忽略 中 文 表 达 的 多 样 性 和 规 则 性 使 得 匹 配 准 确 性 不 足 的 问 题, 文章提出了一种归类识别地名匹配算法。该算法首先基于地名通名词典和地名结构规则知识库对地名类型 判定,然后进行地名核心词字符串相似度匹配,最终得到符合查找期望的匹配 结 果。 论 文 以 居 民 小 区 地 名 为 具体研究对象,利用该算法对德州市600条已售小区数据进行匹配验证,试验 结 果 表 明 该 算 法 在 匹 配 效 率 和 准确性两方面有较大提升。
第 32 卷 第 4 期 2018 年 4 月
北京测绘 BeijingSurveyingand Mapping
引 文 格 式 :占 斌 斌 ,赵 英 ,赵 婷 婷 ,等 .归 类 识 别 地 名 匹 配 算 法 [J].北 京 测 绘 ,2018(4):484487. 犇犗犐:10.19580/j.cnki.10073000.2018.04.024
语义特性,难以保 证 较 高 的 准 确 率。 这 类 研 究 从 地名语 义 特 征 角 度 进 行 地 名 匹 配[58],充 分 考 虑 地名结 构 的 相 似 性,其 匹 配 结 果 具 有 一 定 可 靠 性。但由于 这 类 算 法 缺 统 一 规 范 的 标 准 地 名 本 体 ,影 响 了 该 方 法 在 实 际 中 的 应 用 。
1 地 名 归 类 识 别 匹 配 算 法 模 型
1.1 地 名 字 符 串 相 似 度 匹 配 假设地名集合为 犗,则存在地名 犕 与地名 犖 满足 犕 犗,犖犗,设 地 名 犃=犪1犪2…犪犻…犪犿 ,其 中犪犻∈犕,1≤犻≤犿;地 名 犅=犫1犫2…犫犼…犫狀,其 中 犫犼∈犖,1≤犼≤狀。 取 自 然 数狇=min(犿,狀),犽=0 若犪狆=犫狆(狆=1,2,…,狇)则犽+ +,由 此,本 文 对 地名的相似度给出计算公式 如 [9] 下:
似性,因此 比 较 两 个 地 名 字 符 串 的 长 度,并 假 设
|犃|≥|犅|,即 犿≥狀。固定地名字符串 犅,从地名 字符串 犃 中的第一 个 字 符 开 始,不 间 断 的 抽 取狀
个字符作为孩子字符串1并与地名 犅 做 比 较,记
录对应位置上的相同 字 符 个 数 为狉1;接 着 从 地 名 字符串 犃 中的第 二 个 字 符 开 始 连 续 读 取狀 个 地
[收稿日期] 2017 08 01 [作 者 简 介 ] 占 斌 斌 (1990- ),男 ,江 西 上 饶 人 ,硕 士 在 读 ,从 事 地 址 匹 配 方 面 的 研 究 。 犈犿犪犻犾:952824419@qq.com
第 32 卷 第 4 期
占 斌 斌 ,赵 英 ,赵 婷 婷
针对上述匹配算 法 的 不 足,考 虑 地 名 表 达 的 多样性和结构的规 则 性 问 题,结 合 字 符 串 相 似 度 匹配思想和语义相 似 度 匹 配 思 想,本 文 提 出 了 一 种归类识 别 地 名 匹 配 算 法。 该 算 法 顾 及 地 名 通 名对地名 类 型 的 判 定 作 用 和 地 名 专 名 核 心 词 对 地名的定性作用,采 用 通 名 等 价 思 想 来 限 定 匹 配 范围,根据地名类型 的 专 名 核 心 词 动 态 加 权 相 似 度匹配方 式 来 修 正 字 符 串 相 似 度 匹 配 缺 陷。 从 而提高了匹配的速度和准确性。
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犔犃犅
=
犽 犿
×100%
(1)
犔犅犃
=
犽 狀
×100%
(2)
上述公式中,式(1)表 示 地 名 犃 与 地 名犅 的 相似度;式(2)表 示 地 名 犅 与 地 名 犃 的 相 似 度。
令 犔=max(犔犃犅 ,犔犅犃 ),则 犔 表 示 犃 与犅 两 地 名 的相似度。
上述匹配 方 法 未 考 虑 地 名 数 据 字 符 长 度 相
[关 键 词 ] 地 名 ;中 文 分 词 ;归 类 识 别 ;相 似 度 匹 配 [中 图 分 类 号 ] P258 [文 献 标 识 码 ] A [文 章 编 号 ] 1007-3000(2018)04-0484-4
0 引 言
地名 地 址 匹 配,又 称 为 地 理 编 码,它 是 基 于 空间定位技术的 一 种 编 码 方 法,提 供 一 种 把 描 述 成地名地址的地理位置信息转换成可以用于 GIS 系统的地理坐 标 的 方 式 。 [1] 在 进 行 地 名 匹 配 时, 中文的匹配处理相对于西文 存在更大的难度。 西文地名中存在 明 显 的 分 隔 符,且 西 文 单 词 独 立 成词的特点,使得 西 文 地 名 结 构 容 易 识 别。 而 中 文书写字与字之间 没 有 间 隙,并 且 词 是 中 文 最 小 的能够独立活动 的 有 意 义 的 语 言 单 位[2],这 就 使 得中文地 名 表 达 相 对 灵 活,地 名 结 构 比 较 复 杂。 加之中文存在许 多 的 多 音 字 和 同 音 异 形 字,输 入 地名字符 串 往 往 难 以 与 标 准 地 名 完 全 匹 配。 因 此,提升中文地名匹 配 成 功 率 是 该 领 域 研 究 的 焦 点之一。程 刚 等 提 [3] 出 一 种 基 于 字 符 串 相 似 匹 配并根据专名和通名加权 的 相 似 度 匹 配 算 法。 通过控制 专 名 和 通 名 权 重 来 调 节 相 似 度 匹 配 的 准确性;王俊超等 对 [4] 常 见 的 地 名 字 符 串 相 似 度 匹配方法 进 行 了 论 述。 上 述 研 究 都 采 用 将 地 名 视为字符串,从字面 相 似 度 的 角 度 研 究 地 名 匹 配 的方法。该类方法提 供 了 较 好 的 查 询 效 率,但 由 于将地名作为普通 字 符 串 处 理,忽 略 了 其 符 号 和