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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115718849B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211474657.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9537；該發(fā)明授權(quán)一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法及系統(tǒng)是由雷建軍;巫晨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，具體涉及一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法及系統(tǒng)；包括：采用BERT模型對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)地址文本進(jìn)行處理，得到非標(biāo)準(zhǔn)地址文本的分詞結(jié)果及詞嵌入向量；將分詞結(jié)果和詞嵌入向量同時(shí)輸入到Bi?LSTM和Transformer模型中，Bi?LSTM用于從輸入的地址文本中抽取地址關(guān)鍵元素，而Transformer模型用于判別地址關(guān)鍵元素是否可用于地址查詢(xún)語(yǔ)句的構(gòu)建；采用predictalgorithm算法，根據(jù)可用的地址關(guān)鍵元素信息構(gòu)建地址查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，得到非標(biāo)準(zhǔn)地址文本對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)地址匹配結(jié)果；本發(fā)明可大幅減少地址匹配任務(wù)的耗時(shí)，提高相應(yīng)地址匹配模型的部署性能。

本發(fā)明授權(quán)一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種差錯(cuò)自適應(yīng)的深度學(xué)習(xí)地址語(yǔ)義匹配方法，其特征在于，包括：用戶(hù)將非標(biāo)地址文本輸入到已訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的地址語(yǔ)義匹配模型中，得到非標(biāo)地址對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)地址匹配結(jié)果； 訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的地址語(yǔ)義匹配模型對(duì)非標(biāo)地址文本進(jìn)行處理的過(guò)程包括： S1：采用BERT模型對(duì)非標(biāo)地址文本進(jìn)行文本編碼，得到非標(biāo)地址的分詞結(jié)果和詞嵌入向量；得到地址關(guān)鍵元素信息的過(guò)程包括：Bi-LSTM模型根據(jù)分詞結(jié)果和詞嵌入向量判斷非標(biāo)地址文本中各單詞是否為地址關(guān)鍵元素，若是，則判斷該地址關(guān)鍵元素的父類(lèi)類(lèi)別，得到地址關(guān)鍵元素信息即地址關(guān)鍵元素及其對(duì)應(yīng)的父類(lèi)類(lèi)別； S2：將分詞結(jié)果和詞嵌入向量同時(shí)輸入到Bi-LSTM模型和Transformer模型中，得到地址關(guān)鍵元素信息以及地址關(guān)鍵元素信息是否可用的判別結(jié)果；地址關(guān)鍵元素是否可用的判斷過(guò)程包括：Transformer模型根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)狀態(tài)、BERT模型輸出的分詞結(jié)果和詞嵌入向量，判斷地址關(guān)鍵元素信息是否可用于構(gòu)建地址查詢(xún)語(yǔ)句； S3：采用predictalgorithm算法，根據(jù)可用的地址關(guān)鍵元素信息構(gòu)建查詢(xún)語(yǔ)句進(jìn)行地址查詢(xún)，得到非標(biāo)準(zhǔn)地址文本對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)地址匹配結(jié)果；predictalgorithm算法進(jìn)行地址查詢(xún)的過(guò)程包括： predictalgorithm算法根據(jù)可用的地址關(guān)鍵元素信息構(gòu)建一條地址查詢(xún)語(yǔ)句，地址查詢(xún)語(yǔ)句中地址關(guān)鍵元素的位置由Bi-LSTM模型輸出的地址關(guān)鍵元素父類(lèi)類(lèi)別決定； 查詢(xún)記憶池中是否存在與地址查詢(xún)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)地址匹配結(jié)果，若存在，則直接返回標(biāo)準(zhǔn)地址匹配結(jié)果，否則，使用地址查詢(xún)語(yǔ)句查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，若查詢(xún)到標(biāo)準(zhǔn)地址，則返回該結(jié)果并將其寫(xiě)入記憶池中以備后續(xù)查詢(xún)使用。

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