公开(公告)号：CN113282767B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110479288.5

申请日：2021-04-30

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李霖 ,  罗振威 ,  朱海红 ,  沈航 ,  金榜 ,  李昭熹

IPC: G06F16/387 ,  G06F40/242 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 位置信息不仅包括地理命名实体，实体间的相对位置信息也是重要的一部分。但是相对位置的表达形式多样，与日常语言十分贴近，很难通过固定的语法规则进行识别，需要我们探索新的方法来进行提取。本发明提出了一种面向文本的相对位置信息提取方法。本方法利用BiLSTM(双向LSTM)+CRF(条件随机场)模型和空间语义特征模板对文本中的数据进行训练，提取文本中的地名实体信息与相对位置信息，并结合中文文本中的语义结构和获取的外部特征库，构建位置指示性信息词典，制定相对位置信息的识别规则，进一步优化其相对位置信息提取的精度。

公开(公告)号：CN113282767A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110479288.5

申请日：2021-04-30

Applicant: 武汉大学

Inventor： 李霖 ,  罗振威 ,  朱海红 ,  沈航 ,  金榜 ,  李昭熹

IPC: G06F16/387 ,  G06F40/242 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 位置信息不仅包括地理命名实体，实体间的相对位置信息也是重要的一部分。但是相对位置的表达形式多样，与日常语言十分贴近，很难通过固定的语法规则进行识别，需要我们探索新的方法来进行提取。本发明提出了一种面向文本的相对位置信息提取方法。本方法利用BiLSTM(双向LSTM)+CRF(条件随机场)模型和空间语义特征模板对文本中的数据进行训练，提取文本中的地名实体信息与相对位置信息，并结合中文文本中的语义结构和获取的外部特征库，构建位置指示性信息词典，制定相对位置信息的识别规则，进一步优化其相对位置信息提取的精度。