[发明专利]识别层级地址的方法和装置

权利要求书

1.一种识别层级地址的方法，其特征在于，包括：

获取目标地址对应的目标城市和所述目标地址的详细地址信息；

根据所述目标城市，确定与所述目标地址对应的城市地址模型；

利用所述城市地址模型对所述详细地址信息进行处理，识别所述目标地址的层级地址信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定与所述目标地址对应的城市地址模型之前，所述方法还包括：

从历史地址库中，提取目标城市的历史地址和样本地址；

根据所述历史地址，生成所述目标城市的地址词典和向量词汇表；

根据所述地址词典、所述向量词汇表和所述样本地址，构建所述目标城市的模型样本；

基于卷积神经网络算法对所述模型样本进行分类训练，生成城市地址模型，所述城市地址模型的分类参数为末级行政区划编号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史地址，生成所述目标城市的地址词典和向量词汇表，包括：

根据自定义分词规则对所述历史地址进行分词处理，生成所述目标城市的地址词典；

结合所述地址词典和所述自定义分词规则，对所述历史地址进行分词处理，获取第三分词地址；

利用词语向量转换模型，对所述第三分词地址中的文本词语进行向量转换，以生成所述目标城市的向量词汇表。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述地址词典、所述向量词汇表和所述样本地址，构建所述目标城市的模型样本，包括：

结合所述地址词典和自定义分词规则，对所述样本地址进行分词处理，获取第四分词地址；

按照预设比例删除所述第四分词地址中的地址层级，得到第五分词地址；

利用所述向量词汇表对所述第五分词地址进行词语向量转换，生成所述样本地址对应的词语向量地址；

根据所述第五分词地址和所述第五分词地址的末级行政区划编号，构建所述目标城市的模型样本。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述自定义分词规则包括：利用正则规则进行初次分词，然后基于有向无环图和隐马尔可夫模型，对初次分词结果进行再次分词。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在提取目标城市的历史地址和样本地址之后，所述方法还包括：

根据地址层级关系树，生成所述目标城市的末级行政区划列表；

针对所述样本地址中的任意一条样本地址，判断该条样本地址的末级行政区划编号是否在所述末级行政区划列表中，若否，则将该条样本地址过滤掉。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别所述目标地址的层级地址信息之后，所述方法还包括：

获取所述目标地址的原有层级地址信息；

判断所述原有层级地址信息与所述层级地址信息是否一致，若否，则发送变更原有层级地址信息的请求。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别所述目标地址的层级地址信息之后，所述方法还包括：

将所述目标地址转换成特定格式的地址，所述特定格式与所述层级地址信息相关。

9.一种识别层级地址的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标地址对应的目标城市和所述目标地址的详细地址信息；

确定模块，用于根据所述目标城市，确定与所述目标地址对应的城市地址模型；

识别模块，用于利用所述城市地址模型对所述详细地址信息进行处理，识别所述目标地址的层级地址信息。