基于多任务联合学习与地址层级结构知识的地址匹配方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110159689.2
IPC分类号：G06F40/295;G06F40/284;G06F40/289;G06F16/9537;G06N3/04
申请日期：
2021-02-05
申请人：
湖南工商大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于多任务联合学习与地址层级结构知识的地址匹配方法
申请号	CN202110159689.2	申请日期	2021-02-05
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-19	公开/公告号	CN112528664A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/295	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;4;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	湖南工商大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓大道569 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南工商大学	当前权利人	湖南工商大学
发明人	毛星亮;李芳芳;路毅恒;徐雪松
代理机构	长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	黄敏华

摘要

本发明涉及一种基于多任务联合学习与地址层级结构知识的地址匹配方法，具体包括如下步骤：S1：输入地址对；S2：地址对进入共享地址特征抽取网络；地址对进入地址要素标注网络，经标注后得到第一分词结果，第一分词结果进入地址要素识别网络；S3：共享地址特征经进入地址要素识别网络，经分词后，得到第二分词结果，第二分词结果与第一分词结果比对；用于判断第二分词结果是否符合第一分词结果和地址要素层级顺序，若不符合，重新调整共享地址特征；S4：调整后的共享地址特征进入地址匹配网络，用于判断输入的地址对是否匹配；S5：输出匹配结果。本发明将地址层级要素识别任务与地址匹配任务联合起来学习，从而提升模型的性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供