基于深度学习的多源POI语义匹配方法、装置及其存储介质
实质审查的生效
摘要
一种基于深度学习的多源POI语义匹配方法、装置及其存储介质，该方法在于：通过使用不同的中文分词方法对POI的文本属性进行分词，并利用分词结果来训练Word2vec模型生成相应的词向量；然后，使用Text‑CNN和MLP模型分别提取文本属性和空间属性的特征，并生成其相应的特征向量表示；最后，使用ESIM对待匹配POI对进行局部推理和推理组合，以确定它们是否匹配，很大程度上提升了多源POI匹配效率。本发明通过Word2Vec、Text‑CNN和MLP模型很好的提取了POI属性的文本语义特征和地理空间特征；基于Bi‑LSTM和注意力机制解决了POI属性之间相互孤立的问题；将POI语义匹配计算转化为信息二分类问题，解决了由于相似性阈值设置所导致了匹配准确率低等问题。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的多源POI语义匹配方法、装置及其存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114461943A
申请号 ：
CN202210388468.7
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-04-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
罗安李朋朋王勇徐胜华车向红
申请人 ：
中国测绘科学研究院
申请人地址 ：
北京市海淀区莲花池西路28号
代理机构 ：
北京棘龙知识产权代理有限公司
代理人 ：
李改平
优先权 ：
CN202210388468.7
主分类号 ：
G06F16/9537
IPC分类号 ：
G06F16/9537 G06F16/29 G06F40/289 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08 G06N5/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9537
••••空间或时间相关的检索，例如：时空查询
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9537
申请日 : 20220414
申请日 : 20220414
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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