规则匹配和深度学习结合的文本空间信息识别及定位

何小波; 罗跃; 金贤锋; 刘贤

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规则匹配和深度学习结合的文本空间信息识别及定位

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充分识别并空间化文本中蕴含的空间位置信息,对文本数据挖掘研究具有重要意义。由于文本中的空间信息存在描述不规范、形式多样和混杂方言等特点,识别难度大,提出一种规则匹配和深度学习相结合的空间信息识别及定位方法。首先根据标准地名地址制作匹配语义库,利用规则匹配法精准提取空间信息并实现空间定位;然后将其作为深度学习的样本数据,训练BERT-BiLSTM-CRF模型,实现空间信息的自动提取;再利用前后缀特征词匹配规则作为补充处理,进一步充分提取文本中的空间信息;最后利用地理编码技术实现空间定位。实验表明,本方法能有效提高空间信息识别的准确率、召回率,具有可操作性。

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来源
《时空信息学报》 |2020年第5期|121-128|共8页
作者
何小波; 罗跃; 金贤锋; 刘贤;
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作者单位

重庆市地理信息和遥感应用中心;

重庆401147;

贵州工程应用技术学院;

贵州贵阳551700;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类建筑设计;
关键词
文本挖掘; 空间信息识别; 地名实体识别; 自然语言处理; 地理编码;

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