研发中心 匹配成功的标准 ? 要求对应的词语连线之后形成不了“通道” ? 即如果是“北京超图软件股份有限公司” 和“北京灵图软件股份有限公司”进行 比对的话,“超”和“灵”比对不上,形成了 “通道”,因此匹配失败。 因此第一条地址里,由于“股份有限公司”和 “研发中心”比对不上,因此匹配失败。 若匹配失败的地址得分比匹配成功的地址得分高, 则会将它放在结果的第二条地址中,并且ID为 负进行标识 词典构成 词语 词频 词典的一个例子 词典内存结构 词语1 首字 词语2 词语3 词语4 词典内存结构 京 北 方 部 们 分词方法 提取地址串里连 续的中文部分 将得到的中文部 分找到其中所有 的词语 按照最大概率法, 寻找可能的分词 组合,分词成功 最大概率法分词例子 ? 产品和服务 ? 其中有双字词 产品、和服、服务 ? 若按正向最大匹配法分词,分词结果为“产品 /和服/务” ? 若按逆向最大匹配法分词,分词结果为 “产品/和/服务” 若按最大概率法分词,由于可以调整词频,将 “产品”,“服务”词频调高,则分词结果为 “产品/和/服务” 标准地址库加载 顺序读入每一条记 录的指定字段 对该记录的地址进 行分词,对每一个 词语下面增加一个 该记录的SmID 完成标准地址库加 载 标准地址库加载的例子 北 京 SmID=1 SmID=2 匹配过程 对用户输入的地址 进行分词 查询每一个分词, 将其包含的地址ID 加到临时数组中 根据评分标准对每 一个ID进行评分 评分标准 输入地址词语 匹配数量 输入地址词语 连续匹配数量 输入地址词语 匹配总长度 标准地址词语 匹配数量 标准地址词语 连续匹配数量 标准地址词语 匹配总长度 未来总体架构方向 基础库的建立方向 ?地址要素类型库 ?地址要素层次关系库 ?词典库 ?别名库 ?地址库 存在的问题及今后研究方向 ?存在的问题 1. 基础库不完善,导致分词匹配的准确率不高。 2. 分词模型及匹配模型常驻内存虽提高了效率, 但如果数据量比较大时,对内存是一个挑战。 ? 今后研究方向 1. 解决地址串中错字、别字、漏字的问题。 2. 实现口语化地址描述的匹配。如:“朝阳北路 与光明路的交叉口”、“天安门往东500米”