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J-GLOBAL ID：202102250129667298   整理番号：21A0116706

ルールマッチングと深さ学習を組み合わせたテキスト空間情報認識と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Text Spatial Information Recognition and Location Based on Combination of Rules Matching and Deep Learning

著者 (4件)： He Xiaobo (重慶市地理信息和遥感応用中心,重慶 401147) ,  Luo Yue (重慶市地理信息和遥感応用中心,重慶 401147) ,  Jin Xianfeng (重慶市地理信息和遥感応用中心,重慶 401147) ,  Liu Xian (貴州工程応用技術学院,貴州 貴陽 551700)
資料名： Dili Xinxi Shijie  (Dili Xinxi Shijie)
巻： 27  号： 5  ページ： 121-128  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3202A  ISSN： 1672-1586  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト中の空間位置情報を十分に同定し,空間化することは,テキストデータマイニング研究にとって非常に重要である。テキスト中の空間情報には、不規範、形式多様と混雑方言などの特徴があり、識別の難度が大きいため、規則マッチングと深さ学習を組み合わせた空間情報識別と定位方法を提案した。最初に,標準地名アドレスに従って,整合意味論ベースを作成し,そして,空間情報を,規則マッチング法によって,精密に抽出し,そして,空間位置を,実現した。次に,深さ学習のサンプルデータとして,BERT-BiLSTM-CRFモデルを訓練し,空間情報の自動抽出を実現した。次に,補足処理として接尾辞特徴語マッチング規則を用いて,テキスト中の空間情報を十分に抽出した。最後に,地理符号化技術を用いて空間位置決めを実現した。実験により,本方法は,空間情報認識の精度および再現率を効果的に改善することができ,そして,操作性を持った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  位置決め ,  地理学 ,  *定位 ,  操縦性 ,  位置情報
準シソーラス用語： *空間情報 ,  自動抽出 ,  特徴語 ,  方言 ,  アドレス ,  再現率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ルール ,  マッチング ,  学習 ,  情報認識