楼主: 论文库
620 0

基于Trie树和有限状态自动机的中文地址解析模型 [推广有奖]

  • 0关注
  • 13粉丝

会员

学术权威

74%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
5 个
通用积分
0.0336
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
38440 点
帖子
3839
精华
0
在线时间
836 小时
注册时间
2017-9-5
最后登录
2018-4-9

楼主
论文库 在职认证  发表于 2017-9-27 14:40:04 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
摘要:目前,无论是在研究或者是商业领域中,中文地址解析都没有一个成熟的模型结果。要素识别是地址解析的关键技术,传统的地址要素识别是基于特征词和字典匹配的方法,难以解决地址命名的多样性问题。利用自然语言处理技术,根据Trie树模型对行政区域寻址的方法和有限状态自动机模型对非规范地址的要素提取方法,本文提出T-FA模型对地址进行分级划分。其中,采用隐马尔可夫模型的切词方法和最长公共子序列算法,可以解决地址要素识别的模糊化搜索。T-FA模型具有良好的泛化能力,在批量处理地址时具有很好的通用效果,能比较有效地解决中文地址多样化的解析难题。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97264X/201607/669466645.html

送人玫瑰,手留余香~如您已下载到该资源,可在回帖当中上传与大家共享,欢迎来CDA社区交流学习。(仅供学术交流用。)

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:自动机 cqvip HTML HTTP 关键技术 自然语言处理 地址解析 要素识别 Trie树模型 有限状态自动机模型

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
jg-xs1
拉您进交流群
GMT+8, 2025-12-9 11:41