非结构化中文自然语言地址描述的自动识别
本文关键词：非结构化中文自然语言地址描述的自动识别
【摘要】：互联网中存在海量易获取的自然语言形式地址描述文本,其中蕴含丰富的空间信息。针对其非结构化特点,提出了自动提取中文自然语言地址描述中词语和句法信息的方法,以便深度挖掘空间知识。首先,根据地址语料中字串共现的统计规律设计一种不依赖地名词典的中文分词算法,并利用在地址文本中起指示、限定作用的常见词语组成的预定义词表改善分词效果及辅助词性标注。分词完成后,定义能够表达中文地址描述常用句法的有限状态机模型,进而利用其自动匹配与识别地址文本的句法结构。最后,基于大规模真实语料的统计分词及句法识别实验表明了该方法的可用性及有效性。
【作者单位】： 长安大学地质工程与测绘学院;地理信息工程国家重点实验室;
【关键词】： 地址描述 自然语言 中文分词 句法识别
【基金】：国家自然科学基金(No.41301513) 地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(No.SKLGIE 2014-M-4-2) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.2014G1261056)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言自然语言是人们进行通信和交流的主要工具,自然语言处理是现代信息科学和技术研究不可或缺的重要内容[1]。在互联网与大数据时代,存在海量易获取的中文自然语言地址描述数据,如生活服务类网站中说明各类兴趣点(即商户、学校、银行、加油站、医院等地理对象)位置的语句。
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，本文编号：843404
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