[发明专利]模型训练方法、数据处理方法及其装置

说明书

本申请提供一种模型训练方法、数据处理方法及其装置。该模型训练方法包括：获取第一行政区划文本，第一行政区划文本按照行政区域的层级顺序表示实际的行政区划；对第一行政区划文本进行更改，得到第二行政区划文本，第二行政区划文本和第一行政区划文本表示相同的行政区划；根据第一行政区划文本和第二行政区划文本，训练地址识别模型，得到训练完成的地址识别模型。本申请通过对第一行政区划文本，得到第二行政区划文本。采用第一行政区划文本和第二行政区划文本这些具有地址特点的文本训练得到地址识别模型，能够对地址文本具有更好的表征能力，进而能够准确的分析地址文本。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及模型训练方法、数据处理方法及其装置。

背景技术

地址文本是各种场景中非常常见的数据，例如，快递的收货地址、外卖的配送地址、生活缴费登记地址以及其他场景中的登记地址，因此，地址文本分析实际需求较高。

目前，通常使用比如LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆人工神经网络）等通用的文本编码器进行地址文本分析，其中，该文本编码器是基于通用的自然语言文本、基于通用的任务目标训练得到的，但通过通用的文本编码器无法对地址文本进行准确的分析。

发明内容

本申请的多个方面提供了一种模型训练方法、数据处理方法及其装置，以提高地址识别模型的对地址文本的分析准确度。

本申请实施例第一方面提供一种模型训练方法，包括：获取第一行政区划文本，第一行政区划文本按照行政区域的层级顺序表示实际的行政区划；对第一行政区划文本进行更改，得到第二行政区划文本，第二行政区划文本和第一行政区划文本表示相同的行政区划；根据第一行政区划文本和第二行政区划文本，训练地址识别模型，得到训练完成的地址识别模型。

本申请实施例第二方面提供一种数据处理方法，包括：获取第一行政区划文本；将第一行政区划文本输入地址识别模型进行数据处理，得到第一行政区划文本对应的实际行政区划文本，地址识别模型是根据第一方面模型训练方法训练得到的。

本申请实施例第三方面提供一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取第一行政区划文本；

处理模块，用于将第一行政区划文本输入地址识别模型进行数据处理，得到第一行政区划文本对应的实际行政区划文本，地址识别模型是根据第一方面模型训练方法训练得到的。

本申请实施例第四方面提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的模型训练方法，或实现第二方面的数据处理方法。

本申请实施例应用于地址文本的分析场景中，提供的模型训练方法包括：获取第一行政区划文本，第一行政区划文本按照行政区域的层级顺序表示实际的行政区划；对第一行政区划文本进行更改，得到第二行政区划文本，第二行政区划文本和第一行政区划文本表示相同的行政区划；根据第一行政区划文本和第二行政区划文本，训练地址识别模型，得到训练完成的地址识别模型。本申请实施例通过对第一行政区划文本，得到第二行政区划文本。采用第一行政区划文本和第二行政区划文本这些具有地址特点的文本训练得到地址识别模型，能够对地址文本具有更好的表征能力，进而能够准确的分析地址文本。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请示例性实施例提供的一种模型训练方法的步骤流程图；

图2为本申请示例性实施例提供的一种模型训练方法的示意图；

图3为本申请示例性实施例提供的一种训练地址识别模型的步骤流程图；