少样本地址数据集生成方法、地址匹配方法、介质及设备

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专利状态

少样本地址数据集生成方法、地址匹配方法、介质及设备

有效

专利申请进度

申请

2023-11-22

申请公布

2023-12-22

授权

2024-02-23

预估到期

2043-11-22

专利基础信息

申请号	CN202311561276.2	申请日	2023-11-22
申请公布号	CN117272053A	申请公布日	2023-12-22
授权公布号	CN117272053B	授权公告日	2024-02-23
分类号	G06F18/214;G06F18/22;G06F40/295;G06F16/29;G06N3/0442;G06N3/09
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	杭州中房信息科技有限公司
申请人地址	浙江省杭州市西湖区马塍路36号2幢

专利法律状态

2024-02-23

授权

状态信息

授权
2024-01-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06F18/214；申请日:20231122
2023-12-22

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种少样本地址数据集生成方法、地址匹配方法、介质及设备，属于人工智能领域。本发明针对命名实体识别模型的训练样本过少的问题，通过构建地址数据模板，利用少量地址样本数据自动生成大量同类型的地址训练、测试数据，使模型充分训练，避免欠拟合的情况。同时，本发明还构建了命名实体识别模型自学习框架，用户检索地址过程中通过命名实体识别模型进行匹配，然后由自学习框架完成命名实体识别模型的更新迭代。本发明可大大减少了模型训练数据的人工标注时间，并且通过自学习的方式对模型进行快速迭代，能显著的提高了地址文本匹配的准确率和效率。

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