CN113779427A - 日程地址识别方法、设备、存储介质和软件程序产品 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种日程地址识别方法、设备、存储介质和软件程序产品,涉及软件开发技术领域,可以对日程地址日程地址信息进行智能识别以获得描述更规范的目标地址。该方法包括:第一应用显示第一界面,第一界面包括第一控件,第一控件用于显示日程地址信息;检测到针对第一控件的第一操作;响应于第一操作,发起从第一界面跳转到第二界面的跳转请求;第二界面为第二应用显示的地图导航界面;根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息;其中,关联地址集合包括用户对应的多个关联地址。
Description
技术领域
本申请涉及软件开发技术领域,尤其涉及一种日程地址识别方法、设备、存储介质和软件程序产品。
背景技术
目前,日历等具有日程管理功能的应用程序,多数支持通过点击日程信息中的地址字段而自动跳转到地图导航应用程序以进行导航。用户在新建日程时,输入的地址信息往往存在描述不规范的问题,例如,描述的过于简略,以“家”“公司”等简称来指代居住或办公地址,或者一个日程的地址字段中包含多条地址信息,例如一个视频会议的日程对应的地点可能是“深圳中康路***2栋***、北京***大厦*栋5层会议室”,或者某一地址信息多地存在,这样不规范描述的地址信息作为目的地字符串发给地图导航应用程序时,经常会出现地址识别错误而无法准确跳转到用户需要前往的正确地址。鉴于此,需要提出一种解决方案,以解决该技术问题。
发明内容
本申请提供一种日程地址识别方法、设备、存储介质和软件程序产品,能够对日程信息中的地址信息进行校正,提高目标地址可以被地图导航软件准确搜索到的概率。
第一方面,本申请技术方案提供了一种日程地址信息智能识别方法,包括:第一应用显示第一界面,第一界面包括第一控件,第一控件用于显示日程地址信息;检测到针对第一控件的第一操作;响应于第一操作,发起从第一界面跳转到第二界面的跳转请求;第二界面为第二应用显示的地图导航界面;根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息;其中,关联地址集合包括用户对应的多个关联地址。
在一种可能的实现方式中,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,包括:读取跳转请求携带的日程地址信息;识别日程地址信息中用于表征地址的命名实体;对命名实体进行分词处理,获得地址特征;地址特征包括至少一个关键词;对地址特征进行校正。
在一种可能的实现方式中,识别日程地址信息中用于表征地址的命名实体,包括:确定日程地址信息对应的初始向量;将初始向量输入预先训练的第一模型,根据第一模型的输出结果,获得日程地址信息对应的命名实体;第一模型为支持命名实体识别的自然语言处理模型。
在一种可能的实现方式中,对命名实体进行分词处理,获得地址特征,包括:确定命名实体对应的特征向量;将特征向量输入预先训练的第二模型,通过第二模型对命名实体进行分词处理,获得地址特征;第二模型为用于分词的自然语言处理模型。
在一种可能的实现方式中,根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,包括:将地址特征与关联地址集合中的各个关联地址分别进行相似度计算;将地址特征与用户当前位置信息进行相似度计算;确定地址特征与任一关联地址或者当前位置信息的相似度超过第二预定阈值的情况下,将任一关联地址或当前位置信息,作为校正后的目标地址。
在一种可能的实现方式中,获得地址特征,包括:获得两条以上地址特征;对地址特征进行校正,包括:从两条以上地址特征中,筛选出与用户当前位置信息地理位置最近的第一地址特征;基于第一地址特征,获得目标地址信息。
在一种可能的实现方式中,基于第一地址特征,获得目标地址信息,包括:
以第一地址特征中的关键词为搜索对象,筛选位于用户当前位置信息周围预设距离范围内的多个包含关键词的地址候选项;将多个地址候选项中,与第一地址特征之间相似度最高的地址候选项,作为目标地址信息。
在一种可能的实现方式中,关联地址为用户到访频率超过第一预定阈值的地址。
在一种可能的实现方式中,关联地址包括用户的家庭居住地址、公司地址、用户常驻行政区域地址中的至少一项。
在一种可能的实现方式中,日程地址信息至少包含一个关键词;根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息,包括:关联地址包括地址字段名和地址字段,地址字段名用于指代地址字段;查询关联地址集合中各个关联地址的地址字段名,将与关键词一致或者相似度超过第三预定阈值的地址字段名对应的地址字段作为目标地址。
在一种可能的实现方式中,获得目标地址信息之后,还包括:将跳转请求中日程地址信息替换为目标地址信息,发送至第二应用,以触发第二应用以目标地址信息为目的地址进行搜索和/或导航。
第二方面,本申请技术方案还提供一种电子设备,所述电子设备包括用于存储程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器,其中,当该程序指令被该处理器执行时,触发所述电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。
第三方面,本申请技术方案还提供一种存储介质,所述存储介质中存储有程序指令,当其在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。
第四方面,本申请技术方案还提供一种软件程序产品,所述软件程序产品包括程序指令,当其在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。
本申请实施例提供的方法、设备、存储介质以及软件程序产品,结合用户常用地址信息和当前位置信息等辅助信息,对于日程信息中用于表征日程地址的日程地址信息进行校正,校正后的目标地址更符合地址描述规范,与地图导航软件具有更好的兼容性,使得基于日程地址的日程地址信息触发的跳转事件中,地图导航软件能够更准确地搜索到用户期望的目的地址(即目标地址),降低目的地址搜索错误的概率,改善用户体验。
附图说明
图1是本申请技术方案的应用场景示意图;
图2是本申请技术方案中一个日程详情界面示例中的日程地址的日程地址信息的示例图;
图3是一个场景示例中未实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法的日程详情界面以及地图导航界面示例图;
图4是一个场景示例中实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法前后的地图导航界面对比图;
图5是另一个场景示例中未实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法的日程详情界面以及地图导航界面示;
图6是另一个场景示例中实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法前后的地图导航界面对比图;
图7是再一个场景示例中实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法前后的地图导航界面对比图;
图8是又一个场景示例中未实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法的日程详情界面以及地图导航界面示例图;
图9是又一个场景示例中实施本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法前后的地图导航界面对比图;
图10是本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法的软件分层框架示意图;
图11是图10所示的软件分层架构中各个模块之间的信令流程图;
图12是本申请实施例提供的电子设备的一个实施例的硬件结构示意图;
图13为本申请实施例提供的电子设备的另一个实施例的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图,对本申请中的技术方案进行描述。
本申请实施例提供的日程地址信息智能识别方法,参阅图1所示,可以适用于从第一应用的界面跳转到具有地图导航功能的第二应用的导航界面的各种场景,第一应用向第二应用发送的调用请求中携带有地址字符信息,第二应用以该地址字符信息作为目的地址进行查找。例如,一个典型应用场景示例为,第一应用为日历APP,第二应用为地图导航APP,用户点击日历程序中日程详情中的地址字段,触发跳转事件,跳转到地图导航APP,地图导航APP以日程中的地址字段为对象进行搜索。其中,第一应用不限于日历APP,可以是各种能够基于任一形式的地址信息触发跳转到第二应用的应用程序,例如还可以是邮箱、即时通讯类、生活服务类等应用程序。实现本申请技术方案的硬件设备可以是手机、平板电脑、个人计算机(personal computer,PC)、可穿戴电子设备(例如智能手表)、个人数字助理(personal digital assistant,PDA)、增强现实技术(augmented reality,AR)设备、虚拟现实(virtual reality,VR)设备、便携式机器人、学习机、智能玩具等各种移动终端设备。
为便于描述,下面以日历APP(Application)作为第一应用,以手机作为移动终端设备,对本申请实施例技术方案进行示例性说明,其他应用程序或终端设备应用场景下的实施方案可据此适应性获得。
为便于理解本申请实施例提供的技术方案所做出的改进,先对已有相关技术中的实施方案所存在的弊端进一步说明。已有的相关技术中,在从日历中的日程地址信息向地图导航软件进行跳转的过程中,是直接将日程列表中日程地址字段中存储的地址字符串(日程地址信息)传送至地图导航软件,完全依赖地图导航软件对地址字符串的解析搜索能力,而目前的多数的地图导航软件对于多地址不会进行地址实体的拆分,地址描述简略也无其他处理方式,当地址字符串描述过于简单、地址中包含多个地址位置信息或者某一地址信息多地存在时,经常会出现搜索结果错误的情况,导致无法准确跳转用户期待的地理位置结果。
鉴于此,本申请实施例提供一种解决方案,会在地址字符串发送给地图导航软件之前,对其进行校正处理,致力于提供更规范的地址描述信息,以使得被调用的地图导航软件能够更准确地搜索到用户需要前往的目的地。
首先,本申请实施例提供一种日程地址信息智能识别方法,该方法可以包括如下流程:第一应用显示第一界面,第一应用为日历等支持日程管理的应用程序,第一界面包括第一控件,第一控件用于显示日程地址信息。检测到针对第一控件的第一操作,则响应于该第一操作,发起从第一界面跳转到第二界面的跳转请求,跳转请求中携带有日程地址信息;第二界面为第二应用显示的地图导航界面;第二应用为具有地图导航功能的应用程序。接下来,根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息。
第一界面可以是用于显示日程信息的任一界面,例如第一界面可以是如图2所示的日程详情界面,或者在其他实施例中,第一界面还可以是月视图界面、日视图界面或者系统桌面、系统主界面、日程提醒控件的控件显示界面等。第一控件,可以是文本标签,例如,参阅图2所示,第一控件可以是图2中用虚线框标记的文本标签,基于该标签显示的文本“深圳中康路***产业园2栋3101、北京Q6-4-A21”即为用于表征日程地址的日程地址信息。虚线框内的区域是第一控件的有效触控区,用户针对该区域进行第一操作,可以触发从当前界面到地图导航界面的跳转。第一操作可以是单击、长按、双击等其中一种操作。例如检测到用户点击该第一控件对应的有效触控区域(即虚线框内部区域),可以触发跳转到地图导航界面。
关联地址集合包括用户对应的多个关联地址。关联地址集合即用户常用地址集合,包括多个关联地址(即常用地址),关联地址及用户经常前往的地址,例如,用户的关联地址可以包括家庭居住地址、公司地址等常用地址。一种确定关联地址的方式为,当用户对该地址的到访频率超过第一预定阈值时,则将该地址归属到常用地址集合中。可选的,常用地址可以基于用户画像信息获得,具体可以根据用户历史行为轨迹数据,来获得常用地址信息。
作为一种可实施方式,常用地址可以基于如下方式获得:
获取用户在过去一段时间的行为轨迹数据,例如过去3-6个月的行为轨迹数据,统计在这3-6个月之内,用户到访各个地址的频率,按照频率进行排名,将排名前N个地址作为常用地址,排名第N+1位的地址对应的概率即可作为第一预定阈值,N为大于等于1的正整数。其中,关联地址集合中的各个关联地址,可以采用地址字段名+地址字段的数据结构,地址字段名为地址字段的简称或缩写,地址字段进一步可以包括具体地址信息和地理位置坐标值。可选的,具体地址信息可以包括所在城市的名称。
例如,用户到访频率最高的社区住宅类地址,可以认定为该用户的家庭居住地址,相应的常用地址的地址字段名即为相应的小区名字,示例性地,该常用地址的数据格式如下:{"name":"*峰*水","address":"**路8号","city":"北京","location":"116.184066,40.046019"}其中,"*峰*水"为小区名字,"name":"*峰*水"即表示地址字段名;“**路8号”为具体的地址信息,"location":"116.184066,40.046019"即表示该常用地址的地理位置坐标。在该示例中,还包括所在城市的字段"city":"北京",该城市字段可以理解为地址字段的一部分。
相应地,将到访频率最高的办公商业类地址,可以认为该用户的公司地址,例如,公司类常用地址的数据格式如下:{"name":"Q6大楼","address":"北清路**号北京研究所J园区","city":"北京","location":"116.178478,40.059779"}。
进一步地,为应对用户在新建日程时输入的地址信息更为简略的情形,例如以“家”代替具体的家庭居住地址信息,以“公司”代替具体的公司地址信息,以“幼儿园”指代孩子所在的幼儿园地址信息,以“超市”指代经常去到的超市地址信息等,在一种可能的实现方式中,指定集合中的关联地址的地址字段名也可以是“家”、“公司”“幼儿园”“超市”等简称,则上述示例的数据格式还可以是“{"name":"家","address":"**路8号","city":"北京","location":"116.184066,40.046019"}”;{"name":"公司","address":"北京研究所J园区","city":"北京","location":"116.178478,40.059779"}。
基于上述方式,可以根据用户的历史行为轨迹的画像信息,获得该用户对应的关联地址集合,并且该集合中的元素按照统一规范化的数据格式存储。
用户当前位置信息,可以包括用户当前地理位置坐标,以及该坐标对应的具体地址信息。
需要说明的是,在一种可能的实现方式中,关联地址还可以包括用户常驻行政区域地址。关联地址可以基于用户在注册时录入的用户资料信息来获得,例如,有的应用程序在注册账户时需要输入家庭居住地址、公司地址(单位地址)等信息。实际应用中,有的用户在注册时为防止个人信息泄露,可能仅提供具体地址所在的行政区域信息,例如,公司地址假设为“北京市海淀区知春路**号**大厦5层”,可能仅简写为“海淀区知春路”或者“海淀区”,该简写的包含行政区域信息的地址,也可以作为关联地址中的一项,当用户当前位置信息不可获得,例如用户关闭了全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位服务,或者关闭了(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)定位服务,用户当前位置信息无法获取时,可以根据关联地址集合中的行政区域信息,来确定用户常驻地对应的行政区域,在部分实施方式中,用户常驻行政区域地址可以作为用户当前位置信息的替代数据。
下面详细介绍如何根据关联地址集合和当前位置信息,来对日程地址信息进行校正。
由于日程地址信息中有时会出现除地址位置信息以外的其他语义并不表示地址的文本内容,例如“深圳:中康路***2栋3101、北京:Q6-4-A21、其他地域请线上接入”,其中,“其他地域请线上接入”就不是用于表示地址的文本内容。
在一种可实现的方式中,首先对日程地址信息进行地址类的命名实体提取,即从日程地址信息中识别出语义表征地址的命名实体。命名实体(named entity)就是人名、机构名、地名以及其他所有以名称为标识的实体,在本申请实施例中,命名实体则指地址类命名实体,例如“北京Q6-4-A21”“中康路***2栋3101”均为命名实体。
日程地址信息中命名实体的获得,可以通过将日程地址信息对应的初始向量,输入预先训练的第一模型,根据第一模型的输出结果而获得。第一模型为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中可以用于命名实体识别(Named EntityRecognition,NER)的模型。例如,第一模型可以采用如下模型中的任意一种或多种:长短期记忆(Long Short-Term Memory LSTM)模型、长短期记忆+条件随机场LSTM+CRF模型、基于Transformer模型的双向编码表征(Bidirectional Encoder Representations fromTransformers,BERT)模型、BERT+CRF模型、双向长短期记忆-条件随机场(Bi-directionalLong Short-Term Memory-Conditional Random Fields,BiLSTM-CRF)模型、BERT-BiLSTM-CRF模型等。
日程地址信息的初始向量,可以是对日程地址信息进行独热编码而获得的one-hot向量,也可以是日程地址信息经过嵌入处理而获得的嵌入向量。例如,采用文档到向量Doc2vec模型或者词到向量Word2vec模型将日程地址信息转换为词嵌入向量。具体输入的向量基于使用的第一模型输入层所需要的向量类型而定。
在一种可能的实现方式中,采用BiLSTM-CRF模型来进行命名实体识别。BiLSTM-CRF模型的网络架构中,至少包括look-up layer层、BiLSTM层和CRF层。首先,第一层,look-up layer层,用于将每个字符表示从一个one-hot向量转换为character embedding的字符嵌入向量。第二层,BiLSTM层,用于利用过去和将来的输入信息,自动提取特征。第三层,CRF层,用于利用句子级的标签信息,对两个不同标签的转换行为进行建模。通过BiLSTM-CRF模型可获得输入的各个字符是否为命名实体的识别结果。
在获得命名实体后,对命名实体进行分词处理,获得地址特征。将命名实体对应的特征向量,输入预先训练的第二模型,通过第二模型对所述命名实体进行分词处理,获得包含关键词的地址特征。第二模型可以是具有分词功能的任一自然语言处理模型。命名实体对应的特征向量,可以是对命名实体的文本进行嵌入式编码而获得的嵌入向量,例如可以是在look-up layer层获得的字符嵌入向量。
分词处理,也就是将日程地址信息中的地址命名实体进一步拆分,拆分为多个词,其中用于表征具体地址信息的词作为关键词,关键词不应该是用于表征城市或者区域的词,例如“北京Q6-4-A21”被拆分为“北京”和“Q6-4-A21”,其中“Q6-4-A21”应作为关键词,“北京”和“Q6-4-A21”即为一条地址特征。
例如BiLSTM-CRF模型也具有分词功能,可以用于进行分词,因此,在本申请实施例中,作为一种可实现方式,第一模型和第二模型可以是同一模型,即命名实体识别和分词都采用BiLSTM-CRF模型来处理,不同的是,第一模型和第二模型的具体网络结构可能会因不同的功能需求而有所差异,且训练数据(标签)也不同。
需要说明的是,日程地址信息中可能包含多条地址信息,例如图2中所示的日程地址信息“深圳中康路***产业园2栋3101、北京Q6-4-A21”就包含两条地址信息,分别是“深圳中康路***2栋3101”和“北京Q6-4-A21”。在进行命名实体识别之前,可以先将包含多条地址信息的日程地址信息拆分为多条独立的地址信息,该种拆分的实现可以通过识别城市名来实现,例如,查询日程地址信息中包含几个城市名,将各个城市名之后的文本划分到该城市对应的地址信息中,实现拆分;或者,还可以在日程信息的日程地址信息中,不同的地址信息之间常用“、”“;”等符号来进行分隔,也可以基于标点符号进行拆分。将多条地址信息的日程地址信息拆分为多个独立的地址信息的过程也可以通过自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)模型来实现。
在将地址日程地址信息转换为地址特征之后,可以利用用户当前的位置信息和常用地址信息进行校正,下面以几个典型应用场景作为示例,对本申请实施例的校正方案进行说明:
场景示例一:
该场景为日程详情中地址字段的日程地址信息仅包含一条地址信息,而该条地址信息较为简略的应用场景。例如,参阅图3所示,日程详情界面中的地址字段仅包含一条简略的地址信息“北京Q6-4-A21”,缺少了关键信息。在采用本申请实施例提供的解决方案之前,跳转后的地图界面中,查找的目的地址是一个名称含有21的店铺“21***店”,未能识别该地址信息。
在本申请实施例提供的解决方案中,具体地,将地址特征,与关联地址集合中的各个关联地址以及用户当前位置信息,分别进行相似度计算,相似度超过第二预定阈值,则将该地址特征替换成相应的关联地址或当前位置信息。
在该种方式中,可选的,相似度计算指语义相似度计算,即将地址特征对应的第一特征向量与用户当前位置信息或者常用地址对应的第二特征向量,进行相似度计算,按照相似度值进行排名,取相似度超过指定的第二预定阈值的第二特征向量对应的当前位置信息或常用地址,作为目标地址。其中,常用地址以及当前位置信息对应的第二特征向量,可以通过BERT、Transformer等编码模型对相应的地址文本进行特征提取而获得,第一特征向量的编码方式应与第二特征向量保持一致。
第二预定阈值,可以基于多个数据样本进行统计而获得,将多组数据样本的均值作为第二预定阈值。或者,也可以按照相似度进行排序,也就是将该用户对应的常用地址和当前位置信息按照与当前地址特征的相似度进行排序,排名第一的即视为目标地址。排名第二的相似度值即可作为第二预定阈值。
例如,假设原始的一条地址信息为“北京Q6-4-A21”,用户的关联地址集合中包括“北京北清路**号Q6-4-A21",也就是“北京北清路**号Q6-4-A21"为该用户的一个常用地址,当基于日程地址信息提取出的地址特征为“北京”“Q6-4-A21”时,则常用地址“北京北清路**号Q6-4-A21"该地址特征之间的相似度会是最高的,因而“北京北清路**号Q6-4-A21"即为用户需要前往的目标地址。
或者,用户当前位置信息的地理坐标对应的地址信息为“北京北清路**号Q6-4-A21",则地址特征为“北京”“Q6-4-A21”时,会与用户当前位置信息的地址信息相似度非常高,进而可以将跳转请求中的日程地址信息“北京Q6-4-A21”替换为“北京北清路**号Q6-4-A21”以发送给地图导航APP。
参阅图4所示,图4所示角度的左侧为采用本申请实施例提供的解决方案进行校正之前跳转出的地图界面示例图,右侧为校正之后跳转出的地图界面示例图。从该图4中可以看出,校正之前,地图软件识别的地址为包含字符“21”的错误地址,而校正之后,地图软件能够准确查找到用户实际需要的目的地址。
需要说明的是,图2-图4中的界面以手机作为移动终端设备进行示例性展示,但相应的界面也可在平板电脑等其他移动终端设备上显示,不限于手机界面。
场景示例二:
该场景为日程详情中的地址字段的日程地址信息包括一条地址信息,且该地址信息相比于场景示例一更为简略,例如如图5所示,该地址字段的日程地址信息仅为一个词“公司”。在采用本申请实施例提供的解决方案之前,跳转后的地图界面中,附近带有“公司”字符的地址都被作为查找结果。
本申请实施例提供的解决方案中,为应对上述场景示例所列举的类似情形,关联地址的数据格式可以设置为包括地址字段名和地址字段,地址字段名为地址字段的简称,例如“家”为家庭居住地址的简称,“公司”为公司地址的简称,其中,“家”或“公司”为地址字段名,具体的家庭居住地址或公司地址则为地址字段。当日程地址信息至少包含一个关键词时,查询关联地址集合中各个关联地址的地址字段名,将与日程地址信息中的关键词与各个地址字段名分别进行比较,与关键词一致或者相似度超过第三预定阈值的地址字段名,对应的地址字段即为目标地址。
例如上述图5所示的情形下,无需进行命名实体识别和分词,直接查询该用户对应的关联地址集合中的各个常用地址中的地址字段名,是否存在地址字段名为“公司”的常用地址信息,存在,则直接将地址字段名为“公司”的地址字段作为目标地址,发送给地图导航APP(即第二应用)。例如,{"name":"公司","address":"北清路**号北京研究所J园区","city":"北京","location":"116.178478,40.059779"}的地址字段名为“公司”,则将"address":"北京研究所J园区","city":"北京","location":"116.178478,40.059779"发送给第二应用。
参阅图6所示,图6所示角度的左侧为采用本申请实施例提供的解决方案进行校正之前跳转出的地图界面示例图,右侧为校正之后跳转出的地图界面示例图。从该图6中可以看出,校正之前,地图软件仅能查找到用户附近包含字符“公司”的错误地址,而校正之后,地图软件能够准确查找到用户公司对应的实际地址。
场景示例三:
该场景为日程详情中地址字段的日程地址信息包含两条以上地址信息的场景。例如,如图2所示,用户当前所在地为北京,其一个日程为视频会议,视频会议的参与者的地点包括深圳和北京两地,其日程详情界面中的地址字段既包含地址信息“深圳中康路***产业园2栋3101”,又包含地址信息“北京Q6-4-A21”。在采用本申请实施例提供的解决方案之前,包含多条地址信息的地址文本发送给地图软件后,跳转出的地图界面参阅图7中的左侧(按照图示角度)所示,查找到的目的地址为深圳的多个地址,并非是用户的日程地址,多条地址信息会对地图软件的搜索造成干扰。
在此种情形下,本申请实施例提出的解决方案,采用的应对方式为:基于日程地址信息中包含的至少两条原始地址信息,识别出用于表征地址信息的至少两组命名实体,对至少两组命名实体进行分词处理,获得至少两条包含关键词的地址特征。
在确定出至少两条地址特征,在一种可能的实现方式中,将至少两条地址特征分别与关联地址集合中的常用地址以及用户当前位置信息进行相似度计算,若有其中一个地址特征(目标地址特征)与任一常用地址或者用户当前位置信息相似度非常高,则删除该目标地址特征以外的其他地址信息,例如,日程地址信息中的其中一条地址信息“北京公司Q6-4-A21”对应的地址特征“北京”“公司”“Q6-4-A21”,与用户常用地址{"name":"北清路**号Q6大楼","address":"北京研究所J园区","city":"北京","location":"116.178478,40.059779"}之间的相似度较高,则将该常用地址作为目标地址,删除另外的地址信息“深圳中康路***产业园2栋3101”。
当至少两条地址特征中,不存在与常用地址或用户当前位置信息相似度比较高的地址特征时,则从至少两条地址特征中,筛选出与用户当前位置信息地理距离最近的第一地址特征,然后保留第一特征,删除其他地址信息,根据第一特征,确定目标地址。
例如,如果地址特征“北京Q6-4-A21”以及“深圳中康路***产业园2栋3101”与用户常用地址或当前位置信息均不匹配时,即相似度较低时,则将距离用户当前位置最近的地址特征作为第一特征。
然后进行如下处理:以第一特征中的关键词为搜索对象,筛选位于用户当前位置信息周围预设距离范围内的多个包含所述关键词的地址候选项;将多个地址候选项中,与第一地址特征之间相似度最高的地址候选项,作为目标地址。
例如,根据第一地址特征中的关键词,搜索用户当前位置周围15km范围内包含该关键词的地址信息,获得多个地址候选项,然后将第一地址特征与各个地址候选项进行相似度匹配计算,相似度最高的候选项即作为目标地址,将第一地址特征替换掉。
例如,用户当前位置信息为“北京***饭庄”,假设日程地址信息中的两条地址信息“北京Q6-4-A21”和“深圳中康路***2栋3101”中,“北京Q6-4-A21”与当前位置之前的距离更近,则“北京Q6-4-A21”提取出的地址特征作为第一地址特征,删除“深圳中康路***产业园2栋3101”,并且,在用户当前位置周围15公里范围内搜索包含“Q6-4-A21”关键词的地址候选项,从中选择与用户当前位置最近的一个地址候选项作为目标地址,例如可能会搜索到与用户最近的是北清路**号Q6大楼,则将北清路**号Q6大楼作为目标地址。跳转后获得的相应的地图界面参阅图7中右侧所示。
场景示例四:
该场景为日程详情中地址字段的日程地址信息包含一条地址信息,而该同一地址信息存在多个同名地址。例如,如图8所示,日程地址信息为“盛景大厦”,而地图搜索出用户周围存在多个包含“盛景大厦”的地址。
对于此种情形,本申请实施例提供的解决方案为:将多个同名地址与用户常用地址以及当前位置做匹配,匹配则将相应的常用地址或者当前位置作为目标地址,无匹配,则从多个同名地址中选择与用户当前位置距离最近的地址作为目标地址。具体的匹配以及基于距离的确定方法参照上述场景,此处不再赘述。相应的地图界面对比图参阅图9所示。
可以理解的是,上述实施例中的部分或全部步骤或操作仅是示例,本申请实施例还可以执行其它操作或者各种操作的变形。此外,各个步骤可以按照上述实施例呈现的不同的顺序来执行,并且有可能并非要执行上述实施例中的全部操作。
下面从软件实现的角度,对实施本申请实施例提供的技术方案的软件架构进行示例性说明。本申请实施例提供的技术方案可以基于Android、iOS(iPhone OperatingSystem)、windows phone、Symbian、BlackBerry OS、windows mobile、Harmony、MicrosoftWindows、Unix、Linux、Netware等操作系统提供的运行环境实现。
参阅图10所示,在一种可实现方式中,以android操作系统为例进行说明。安卓(Android)系统的分层架构中,从上至下分别为应用层(Applications),框架层(Application Framework,FWK),安卓运行时(Android runtime)和系统库(Libraries)层,以及内核层(Linux kernel)。本申请实施例提供的技术方案,可以通过应用层的设计以及调用框架层中的应用程序接口(Application Programming Interface,API)来实现,无需对安卓运行时和系统库层以及内核层进行改动。
具体地,应用层可以进一步分为用户交互层、业务逻辑层和数据访问层,作为一种可实现方式,本申请实施例提供的方法,可以通过用户交互模块、数据交互模块、校正模块等功能模块来实现,相应地,用于实施本申请技术方案的一种可行的分层架构中,用户交互层配置用户交互模块,业务逻辑层配置有校正模块,数据访问层配置有数据交互模块。
其中,用户交互模块,用于显示第一界面以及在第一界面显示第一控件,并且用于检测用户针对第一控件的操作。例如检测用户对于日程详情界面中的地址日程地址信息进行点击等动作,进而触发跳转事件。数据交互模块用于获取用于表征日程地址的日程地址信息;校正模块,用于根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对日程地址信息进行校正,获得目标地址并写入到跳转请求中,以发送至第二应用。具体地,作为一种可实现方式,数据交互模块可以通过调用框架层的内容提供器(Content Providers)或资源管理器(Resource Manager)实现对日程地址信息数据、用户关联地址集合以及用户当前位置信息的获取。校正模块,则根据上述实施例阐述的校正逻辑,基于用户常用地址等数据源对日程地址信息进行校正。
其中,需要说明的是,用户对应的常用地址集合可以是数据交互模块预先从服务侧获取存储于本地,也可以是响应于用户发出的调用指令,向服务器临时请求而获得的。对于日程地址信息进行的命名实体识别以及分词处理,可以是数据交互模块将其上传至服务器,经过服务器一侧的自然语言处理模型进行处理后反馈给终端设备相应的提取结果,这是因为目前终端设备尤其是手机等移动终端的运算能力,仅能安装轻量化处理模型,而上述实施例提及的自然语言处理模型对于运算能力有更高要求,一般部署于服务器侧。
示例性地,参阅图11所示,校正模块、用户交互模块以及数据交互模块之间的信令流程可以包括:
第一应用中的用户交互模块接收到用户通过点击日程地址字段而发出的跳转指令,数据交互模块获取地址字段的日程地址信息以及关联地址集合、用户当前位置信息,以及通过与服务器侧交互,获得日程地址信息对应的地址特征;校正模块根据这些数据和预先设计的校正逻辑,对日程地址信息进行校正,获得目标地址,通过数据交互模块发送至第二应用。
本申请实施例还提供一种电子设备,包括用于存储程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器,其中,当程序指令被该处理器执行时,触发电子设备执行以下步骤:
获取用于表征日程地址的日程地址信息,根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对日程地址信息进行校正,获得目标地址。电子设备执行的具体方法步骤请参照上述方法实施例,此处不再赘述。
下面从硬件实现角度,阐述本申请实施例提供的电子设备。
参阅图12所示,该图示出了本申请实施例提供的电子设备120的一种可行的产品硬件架构该电子设备120的硬件架构可以包括:
显示屏121,用于显示日程详情界面以及跳转后的地图界面。例如显示屏121用于显示图2-图9所示的界面。具体地,显示屏121可以包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display,LCD),有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED),有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrix organiclight emitting diode的,AMOLED),柔性发光二极管(flex light-emitting diode,FLED),Miniled,MicroLed,Micro-oLed,量子点发光二极管(quantum dot light emittingdiodes,QLED)等。在一些实施例中,电子设备120可以包括两个以上显示屏121。
具体地,显示屏121可以是电容式触摸屏,以用于感应用户针对显示屏中示出的地址字段实施的点击、长按等动作。具体地,显示屏121可以通过压力传感器来感受用户产生的压力信号,将压力信号转换成电信号,完成用户指令输入。压力传感器可以是电阻式压力传感器,电感式压力传感器,电容式压力传感器等。当有点击、长按等操作作用于显示屏121,电子设备120根据压力传感器检测所述触摸操作强度,以及根据压力传感器的检测信号计算触摸的位置。
处理器122,包括一个或多个处理单元。例如:处理器122可以包括应用处理器(application processor,AP),调制解调处理器,图形处理器(graphics processingunit,GPU),图像信号处理器(image signal processor,ISP),控制器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP)等。其中,不同的处理单元可以是独立的器件,也可以集成在一个或多个处理器中。
存储器123,用于存储关联地址集合等数据。存储器123可以是独立于所述处理器122的外置存储器,也可以是设置于处理器122中。例如,在一些实施例中,内置于处理器122中的存储器可以是高速缓冲存储器,用于保存处理器122刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器122需要再次使用该指令或数据,可从高速缓冲存储器中直接调用。避免了重复存取,减少了处理器122的等待时间。
存储器123可以是只读存储器(read-only memory,ROM)、可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory,RAM)或可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compact disc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其它磁存储设备,或者还可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其它介质等。
电源管理模块124,接收电池和/或充电管理模块的输入,为处理器122,存储器123,显示屏121供电。电源管理模块124还可以用于监测电池容量,电池循环次数,电池健康状态(漏电,阻抗)等参数。在其他一些实施例中,电源管理模块124也可以设置于处理器122中。在另一些实施例中,电源管理模块124和充电管理模块也可以设置于同一个器件中。
可以理解的是,本申请实施例各附图示意的结构并不构成对电子设备120的具限定。在本申请另一些实施例中,电子设备120可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
例如,在一种可实现方式中,参阅图13所示,电子设备120还可以包括:
扬声器131,以及音频电路140,所述扬声器131通过音频电路与处理器122连接,用于在打开地图导航界面之后,语音播报搜索到的地址信息以及进行导航播报。
马达132,为电子设备120提供振动动力,例如,可以在触发从第一应用到第二应用的跳转时进行振动提示。
输入单元133,输入单元用于输入用户指令,可以是键盘、鼠标以及手写笔等硬件设备,例如用户可以用过点击键盘上的快捷键或者通过手写笔点击平板电脑上的地址字段而触发跳转事件。
无线通信单元134,用于与云服务器进行无线通信,用于获取日程地址信息对应的地址特征。具体地,无线通信单元134可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块经由天线接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器122。无线通信单元134还可以从处理器122接收待发送的信号,对其进行调频,放大,经天线转为电磁波辐射出去。
在一种可实现方式中,处理器122可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit,I2C)接口,集成电路内置音频(inter-integratedcircuit sound,I2S)接口,脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)接口,通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接口,通用输入输出(general-purpose input/output,GPIO)接口,和/或通用串行总线(universal serialbus,USB)接口等。
其中,处理器122可以包含多组I2C总线,处理器122可以通过不同的I2C总线接口耦合电源管理模块125等模块。例如:处理器122可以通过I2C接口耦合显示屏121,使处理器122与显示屏121通过I2C总线接口通信。
在一种可实现方式中,处理器122可以包含多组I2S总线,I2S接口可以用于音频通信。处理器122可以通过I2S总线与音频电路140耦合,实现处理器122与音频电路140之间的通信,进而使得扬声器131受控发声。
本申请实施例还提供一种存储介质,该存储介质中存储有程序指令,当其在电子设备上运行时,使得该电子设备执行如上述任一实施例所述的方法。
本申请实施例还提供一种软件程序产品,该软件程序产品包括程序指令,当其在电子设备上运行时,使得电子设备执行如上述任一实施例所述的方法。
应理解,本申请实施例中的术语“单元”或“模块”可以通过软件和/或硬件形式实现,对此不作具体限定。例如,“单元”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或二者结合。所述硬件电路可能包括应用特有集成电路(application specific integratedcircuit,ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。
因此,在本申请的实施例中描述的各示例的单元或模块,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
进一步的,一般的,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由访问方对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字装置“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
因此,本申请实施例所提出的方法流程可以以硬件方式实现,例如,使用控制器,控制器控制触摸屏以实现本申请实施例所提出的方法流程。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
应理解,在本申请的各实施例中,“第一”、“第二”等仅是为了指代不同的对象,并不表示对指代的对象有其它限定。
本申请实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达,是指的这些项中的任意组合,包括单项或复数项的任意组合。例如,a,b和c中的至少一项可以表示:a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
本领域普通技术人员可以意识到,本文中公开的实施例中描述的各模块及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,任一功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个(计算机)可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机、个人计算机等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory,ROM)、随机存取存储器(random access memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种日程地址识别方法,其特征在于,包括:
第一应用显示第一界面,所述第一界面包括第一控件,所述第一控件用于显示日程地址信息;
检测到针对所述第一控件的第一操作;
响应于所述第一操作,发起从所述第一界面跳转到第二界面的跳转请求;所述第二界面为第二应用显示的地图导航界面;
根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对所述跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息;其中,所述关联地址集合包括所述用户对应的多个关联地址。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述跳转请求携带的日程地址信息进行校正,包括:
读取所述跳转请求携带的日程地址信息;
识别所述日程地址信息中用于表征地址的命名实体;
对所述命名实体进行分词处理,获得地址特征;所述地址特征包括至少一个关键词;
对所述地址特征进行校正。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述识别所述日程地址信息中用于表征地址的命名实体,包括:
确定所述日程地址信息对应的初始向量;
将所述初始向量输入预先训练的第一模型,根据所述第一模型的输出结果,获得所述日程地址信息对应的命名实体;所述第一模型为支持命名实体识别的自然语言处理模型。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述命名实体进行分词处理,获得地址特征,包括:
确定所述命名实体对应的特征向量;
将所述特征向量输入预先训练的第二模型,通过所述第二模型对所述命名实体进行分词处理,获得地址特征;所述第二模型为用于分词的自然语言处理模型。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对所述跳转请求携带的日程地址信息进行校正,包括:
将所述地址特征与所述关联地址集合中的各个关联地址分别进行相似度计算;
将所述地址特征与所述用户当前位置信息进行相似度计算;
确定所述地址特征与任一关联地址或者所述当前位置信息的相似度超过第二预定阈值的情况下,将所述任一关联地址或所述当前位置信息,作为校正后的目标地址。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述获得地址特征,包括:获得两条以上地址特征;
所述对所述地址特征进行校正,包括:
从所述两条以上地址特征中,筛选出与所述用户当前位置信息地理位置最近的第一地址特征;
基于所述第一地址特征,获得目标地址信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一地址特征,获得目标地址信息,包括:
以所述第一地址特征中的关键词为搜索对象,筛选位于用户当前位置信息周围预设距离范围内的多个包含所述关键词的地址候选项;
将所述多个地址候选项中,与所述第一地址特征之间相似度最高的地址候选项,作为所述目标地址信息。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法,其特征在于,所述关联地址为所述用户到访频率超过第一预定阈值的地址。
9.根据权利要求1-7中任一项所述的方法,其特征在于,所述关联地址包括用户的家庭居住地址、公司地址、用户常驻行政区域地址中的至少一项。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述日程地址信息至少包含一个关键词;
所述根据关联地址集合和用户当前位置信息中的至少一项,对所述跳转请求携带的日程地址信息进行校正,获得目标地址信息,包括:
所述关联地址包括地址字段名和地址字段,所述地址字段名用于指代所述地址字段;
查询所述关联地址集合中各个关联地址的地址字段名,将与所述关键词一致或者相似度超过第三预定阈值的地址字段名对应的地址字段作为目标地址。
11.根据权利要求1-7、10中任一项所述的方法,其特征在于,所述获得目标地址信息之后,还包括:
将所述所述跳转请求中日程地址信息替换为所述目标地址信息,发送至第二应用,以触发所述第二应用以所述目标地址信息为目的地址进行搜索和/或导航。
12.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括用于存储程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器,其中,当该程序指令被该处理器执行时,触发所述电子设备执行如权利要求1-11中任一项所述的方法。
13.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有程序指令,当其在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-11中任一项所述的方法。
14.一种软件程序产品,其特征在于,所述软件程序产品包括程序指令,当其在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-11中任一项所述的方法。
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---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022222874A1 (zh) * | 2021-04-19 | 2022-10-27 | 华为技术有限公司 | 通知方法、相关装置 |
CN117131867A (zh) * | 2022-05-17 | 2023-11-28 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 房本地址拆分方法、装置、计算机程序产品和存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090036148A1 (en) * | 2007-08-01 | 2009-02-05 | Research In Motion Limited | Mapping an event location via a calendar application |
US8069194B1 (en) * | 2004-03-04 | 2011-11-29 | Ophivain Applications NY L.L.C. | Automated annotation of a resource on a computer network using a network address of the resource |
US20140223283A1 (en) * | 2012-12-05 | 2014-08-07 | Intellestry Information Systems, Inc. | Systems and methods for registering, administering, and using non-locational identifiers as locational addresses through location name and identifier registries |
CN109074354A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-12-21 | 华为技术有限公司 | 展示候选项的方法和终端设备 |
CN109387206A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-02-26 | 深圳市万普拉斯科技有限公司 | 信息处理方法、装置、终端设备和可读存储介质 |
CN109960795A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-07-02 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种地址信息标准化方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110986972A (zh) * | 2018-09-30 | 2020-04-10 | 上海擎感智能科技有限公司 | 一种用于车载导航的信息处理方法及其装置 |
CN111684478A (zh) * | 2018-04-25 | 2020-09-18 | 华为技术有限公司 | 一种信息处理方法及终端 |
CN112269798A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-26 | 维沃移动通信有限公司 | 信息显示方法、装置和电子设备 |
-
2021
- 2021-08-11 CN CN202110921011.3A patent/CN113779427B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8069194B1 (en) * | 2004-03-04 | 2011-11-29 | Ophivain Applications NY L.L.C. | Automated annotation of a resource on a computer network using a network address of the resource |
US20090036148A1 (en) * | 2007-08-01 | 2009-02-05 | Research In Motion Limited | Mapping an event location via a calendar application |
US20140223283A1 (en) * | 2012-12-05 | 2014-08-07 | Intellestry Information Systems, Inc. | Systems and methods for registering, administering, and using non-locational identifiers as locational addresses through location name and identifier registries |
CN109074354A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-12-21 | 华为技术有限公司 | 展示候选项的方法和终端设备 |
CN111684478A (zh) * | 2018-04-25 | 2020-09-18 | 华为技术有限公司 | 一种信息处理方法及终端 |
CN109387206A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-02-26 | 深圳市万普拉斯科技有限公司 | 信息处理方法、装置、终端设备和可读存储介质 |
CN110986972A (zh) * | 2018-09-30 | 2020-04-10 | 上海擎感智能科技有限公司 | 一种用于车载导航的信息处理方法及其装置 |
CN109960795A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-07-02 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种地址信息标准化方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112269798A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-26 | 维沃移动通信有限公司 | 信息显示方法、装置和电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
袁烨: "《iPhone极致全方位应用》", 31 January 2013 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022222874A1 (zh) * | 2021-04-19 | 2022-10-27 | 华为技术有限公司 | 通知方法、相关装置 |
CN117131867A (zh) * | 2022-05-17 | 2023-11-28 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 房本地址拆分方法、装置、计算机程序产品和存储介质 |
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