[发明专利]一种POI信息获取的方法及装置在审
| 申请号: | 201910907458.8 | 申请日: | 2019-09-24 |
| 公开(公告)号: | CN111858787A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
| 发明(设计)人: | 陶言祺;陈欢 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/906;G06F16/9537 |
| 代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 吴迪 |
| 地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 poi 信息 获取 方法 装置 | ||
1.一种兴趣点POI信息获取的方法,其特征在于,该POI信息获取方法包括:
获取用户通过客户端输入的检索信息,并将所述检索信息输入预先训练的命名实体识别模型中,识别所述检索信息中的命名实体;
若识别出的所述命名实体中包括用于表征地理位置的目标命名实体,则根据所述目标命名实体确定目标检索区域;所述目标检索区域以与所述目标命名实体对应的POI信息为中心;
根据所述命名实体中除所述目标命名实体的其他命名实体,从所述目标检索区域内检索并获取与所述检索信息对应的至少一条目标POI信息。
2.根据权利要求1所述的的方法,其特征在于,采用下述方式训练所述命名实体识别模型:
获取多个样本文本,以及与每个所述样本文本对应的标签标注序列;所述标签标注序列中包括多个与构成所述样本文本的多个字符串一一对应的实体类型标注标签;
针对每个所述样本文本,将该样本文本输入至条件随机场模型,确定与该样本文本对应的多个标签预测序列中每个标签预测序列分别对应的得分;所述标签标注序列为多个所述标签预测序列中的一个;
根据所述得分,对所述条件随机场模型进行训练,得到所述命名实体识别模型。
3.根据权利要求2所述的的方法,其特征在于,所述确定与所述样本文本对应的多个标签预测序列中每个标签预测序列分别对应的得分,包括:
基于所述条件随机场模型,针对每个标签预测序列,根据概率转移矩阵,确定该标签预测序列中每两个位置相邻的预测标签对应的转移概率;
根据该标签预测序列中每两个位置相邻的预测标签对应的转移概率,确定该标签预测序列对应的得分。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述得分,对所述条件随机场模型进行训练,包括:
根据各个所述标签预测序列对应的得分,以及与所述标签标注序列对应的标签预测序列的得分,确定模型损失;
根据所述模型损失,调整所述条件随机场模型的参数,完成对所述条件随机场模型的本轮训练;
将经过多轮训练的条件随机场模型确定为所述命名实体识别模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标命名实体确定目标检索区域,包括:
根据所述目标命名实体进行检索并获取与所述目标命名实体对应的至少一条POI信息;所述POI信息中包括POI名称以及地理位置信息;
针对各条所述POI信息,以该POI信息中的地理位置信息为中心,确定与该POI信息对应的区域范围;
将各条所述POI信息分别对应的区域范围,确定为所述目标检索区域。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标命名实体进行检索并获取与所述目标命名实体对应的至少一条POI信息,包括:
以所述目标命名实体为检索的关键字,从POI数据库中获取多条与所述目标命名实体相关的备选POI信息;
确定各条备选POI信息与所述目标命名实体的相关度;
根据各条备选POI信息与所述目标命名实体的相关度大小,所述备选POI信息中选择至少一条与所述目标命名实体对应的POI信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述确定各条备选POI信息与所述目标命名实体的相关度,包括:
基于客户端的当前位置信息,与各条所述备选POI信息中的地理位置信息,确定各条所述备选POI信息与所述目标命名实体的相关度;
或者,
基于所述目标命名实体,与各条所述备选POI中的POI名称中相同字符的数量,确定各条所述备选POI信息与所述目标命名实体的相关度。
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