基于深度学习地址模糊匹配算法
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2022-03-18
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202010738017.2
(22)申请日 2020.07.28
(71)申请人 武汉大学
地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路
299号
(72)发明人 亢孟军 刘越 苏世亮 翁敏
林玥 叶蕾
(74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限
公司 42102
代理人 许美红
(51)Int.Cl.
G06F
40/289
(2020 .01)
G06F
40/30
(2020 .01)
G06F
16/29
(2019 .01)
G06F
16/903
(2019 .01)
G06K
9/62
(2006 .01)
G06N
3/04
(2006 .01)
(54)发明名称
基于深度学习模型的地址匹配算法
(57)摘要
本发明涉及一种基于深度学习模型的地址
匹配算法，首先利用结巴 (jieba)中文分词库对
语料 库中的 地址进行分 词 ；然 后 利 用词向量
(Word2vec)模型，进行地址词向量训练；最后利
用增强序列推理模型(Enhanced Sequential
Inference Model ,ESIM)进行地址文本语义相似
度计算，并输出匹配结果。该方法不同于传统的
地址匹配算法侧重于利用匹配地址的字面重叠
直接进行相似度计算与文本匹配，该算法侧重研
究地址文本在语义上的相似程度，并以此为基础
完成匹配任务，提供了一种适用于当今海量的多
源异构地址数据匹配任务的深度学习算法。
权利要求书4页 说明书10页 附图2页
CN 111881677 A
2020.11.03
CN 111881677 A
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