CN113822057A - 地点信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了地点信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及NLP、知识图谱领域。具体实现方案为：确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称；以及根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本相关的目标地点链。

Description

地点信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及NLP(自然语言处理)、知识图谱领域。

背景技术

NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)是指让计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息。例如，文本中的地点信息的识别可以基于NLP实现。

发明内容

本公开提供了一种地点信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种地点信息确定方法，包括：确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个所述地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与所述地点信息相对应的当前级名称；以及根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本相关的目标地点链。

根据本公开的另一方面，提供了一种地点信息确定装置，包括：第一确定模块，用于确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个所述地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与所述地点信息相对应的当前级名称；以及第二确定模块，用于根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的地点信息确定方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的地点信息确定方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的地点信息确定方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用地点信息确定方法及装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的另一流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的行政区知识图谱的示意图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的示意性原理图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定装置的框图；以及

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

在本公开的实施例中，X表示地点信息，可以具体表现为A、B、C等地点。X’表示X的上级行政区名称，X”表示X’的上级行政区名称。例如，X为区(县)级行政区名称时，X’为市级行政区名称；X为市级行政区名称时，X’为省级行政区名称；X为省级行政区名称时，X’为国家名称等。X可以表示X省、X市、X区(县)等的别名，X_{name_1}、X_{name_2}、...、X_{name_n}等可以表示X的别名，X_{brother_1}、X_{brother_2}、...、X_{brother_n}等可以表示与X同级的行政区名称，n为正整数。例如，A、A_{name_1}均可以为A市的别名，A_{brother_1}可以为与A市所对应的省下的其他地级市的名称。在X可以对应至多个不同的地域的情况下，对于不同第域下的X的上级行政区名称，可以用X_{adm_1}、X_{adm_2}、...、X_{adm_n}来表示。例如，X可同时对应至三个不同的地域，该三个不同的地域属于不同的行政区划下，则X在该三个不同的地域中的表示可以为“X_{adm_1}’市-X区”、“X_{adm_2}”省-X_{adm_2}’市-X区”、“X_{adm_3}’省-X市”。

对于文本中地点信息的识别，一般只识别到“市”一级别，没有对地点的归一补齐操作。同时，在地点歧义解决上，一般使用字符串匹配，导致地点识别错误以及归一错误。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用地点信息确定方法及装置的示例性系统架构。

需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用地点信息确定方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的地点信息确定方法及装置。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如知识阅读类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端和/或社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的内容提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务(″Virtual PrivateServer″，或简称″VPS″)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

需要说明的是，本公开实施例所提供的地点信息确定方法一般可以由终端设备101、102、或103执行。相应地，本公开实施例所提供的地点信息确定装置也可以设置于终端设备101、102、或103中。

或者，本公开实施例所提供的地点信息确定方法一般也可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的地点信息确定装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的地点信息确定方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的地点信息确定装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

例如，在需要对文本中的地点信息进行识别时，终端设备101、102、103可以确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称；以及根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本相关的目标地点链。或者由能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群对待识别文本进行分析，并实现确定与待识别文本相关的目标地点链。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图2示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210～S220。

在操作S210，确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链。每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称。

在操作S220，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链。

根据本公开的实施例，待识别文本可以包括包含地点信息网页类文本、文档类文本等各种类别的文本。地点链可以包括以行政区划级联的地点链。每个链节点可以表征一级行政区划名称。

根据本公开的实施例，表征地点属性的特征词可以包括能够代表某一地点的地方美食、景点、历史事件、地理特征、环境特征等其中至少之一。

根据本公开的实施例，对于待识别文本中的地点信息，均可以对应得到与其相关的一个或多个地名信息。在得到多个可能不存在关联关系的地名信息的情况下，可进一步识别该待识别文本中的其他表征地点属性的特征词，以便于根据该特征词进一步筛选并确定与该待识别文本相关度最高的唯一一个地名信息。在得到的地名信息仅包括一个的情况下，也可以根据该待识别文本中的特征词进一步判定得到的该地名信息的准确性。

根据本公开的实施例，确定的地名信息可以为包括表征了与地点信息相对应的各级行政区名称的地点链。具体地，例如可以表现为XX省XX市XX区(县)的形式。

通过本公开的上述实施例，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，对与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链进行消除歧义的处理，确定与待识别文本相关度最高的目标地点链，可有效提升确定的目标地点链的准确性。

下面结合附图和具体实施例，对图2所示的方法做进一步说明。

图3示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的另一流程图。

根据本公开的实施例，如图3所示，地点信息确定方法还可以表现为：先执行操作S310，再执行操作S210～S220。

在操作S310，将待识别文本输入地点识别模型，得到待识别文本中的地点信息。地点识别模型为基于命名实体识别技术确定的模型。

在操作S210，确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链。每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称。

在操作S220，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链。

根据本公开的实施例，例如可以使用命名实体识别技术来识别待识别文本中的地点信息。例如，可以基于BiLstm-CRF(一种命名实体识别模型)训练包含命名实体识别功能的地点识别模型，从而可以利用该地点识别模型识别待识别文本中的地点信息。地点识别模型可以通过手机包含地点信息的文本语料、标注文本语料中出现的地点实体来完成训练。

通过本公开的上述实施例，使用命名实体识别技术进行地点信息的识别，可有效提升识别到的地点信息的准确性与完整性。

根据本公开的实施例，如图3所示，地点信息确定方法还可以表现为：先执行操作S310～S320，再执行操作S210～S220。

在操作S310，将待识别文本输入地点识别模型，得到待识别文本中的地点信息。地点识别模型为基于命名实体识别技术确定的模型。

在操作S320，在待识别文本中的地点信息为别名的情况下，根据别名词典确定与该别名对应的正式名称。别名词典中包括表征同一地点信息的别名与正式名称的映射关系。根据正式名称重新确定待识别文本中的该地点信息。

在操作S210，确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链。每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称。

在操作S220，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链。

根据本公开的实施例，正式名称可以为古代地名、现代地名其中至少之一，古代地名可以表征古代的正式名称，现代地名可以表征现代的正式名称。别名词典例如包括古代地名与现代地名的映射关系、网络别称与古代地名的映射关系、网络别称与现代地名的映射关系、现代地名与现代地名的映射关系等其中至少之一。例如，根据“A区”的别名包括“A”，“B市”的别名包括“B”和“B_{name_1}”等，可以建立“A”与“A区”的映射关系，“B”与“B市”的映射关系，“B_{name_1}”与“B市”的映射关系等。

需要说明的是，别名词典可在线或离线更新，也可在线或离线使用。

根据本公开的实施例，由于待识别文本中的地点信息一般不会直接表述为相关区或市的标准名称，在利用地点识别模型识别得到待识别文本中的地点信息之后，可以根据别名词典进一步确定识别到的该地点信息的正式名称。例如，一待识别文本中的地点信息包括“A_{adm_1}”’和“A”。根据词典别名对每一个地点信息进行分析，例如可以确定待识别文本中包括A_{adm_1}’市、A区、A市等。在识别到的地点信息为某一地点的别称的情况下，也可以根据别名词典进一步确定识别到的该地点信息的正式名称。例如，在另一待识别文本中识别到的地点信息包括“B_{name_1}”，则可以确定与该地点信息对应的正式名称为“B”，并可重新确定待识别文本中的地点信息包括“B”。

通过本公开的上述实施例，引入别名词典，识别别名信息，可有效提升识别结果的完整性。

根据本公开的实施例，确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链包括：获取行政区知识图谱。行政区知识图谱为根据行政区划构建的知识图谱。根据行政区知识图谱确定与地点信息相对应的至少一个地点链。

图4示意性示出了根据本公开实施例的行政区知识图谱的示意图。

如图4所示，行政区知识图谱是包含全国所有行政区的相关数据。行政区知识图谱可以以国家410为中心，以省420为第一级行政区，以市430为第二级行政区，以区(县)440为第三级行政区，还可以以乡、镇、村等为更低级别的行政区450，结合各级行政区间的从属关系构建得到。得到的行政区知识图谱中的每一条链路均可表征一条详细且完整的地点信息。

根据本公开的实施例，对于从待识别文本中确定的地点信息，可以从行政区知识图谱中查找到相关的一条或多条地点链。例如，根据“B”可以获取到“B’省-B市”这一条地点链。根据“A”可以获取到“A_{adm_1}’市-A区”、“A_{adm_2}”省-A_{adm_2}’市-A区”、“A_{adm_3}’省-A市”等多条地点链。对于文字可能并未出现的“A_{adm_1}”’、“A_{adm_2}””、“A_{adm_2}”’等信息，可以结合行政区知识图谱自动补齐，使结果归一化呈现，即输出为省-市-区/县形式的标准地点。

通过本公开的上述实施例，引入行政地区知识图谱，可使得召回结果以更加归一化、标准化的形式展现，同时可进一步提升召回结果的完整性。

根据本公开的实施例，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：在特征词与至少一个地点链中的一个链节点一致的情况下，将至少一个地点链中包含该特征词的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，可以定义每一条地点链为一个多维向量。例如，根据“国家-省-市-区县”的表示形式，可以定义地点链为一个四维向量。通过识别待识别文本中已出现的地点信息，并进一步定义地点链对应的四维向量中表征待识别文本中已出现的地点信息的链节点的对应值为1，其他链节点的对应值为0，可以根据4维向量中1出现的次数确定目标地点链。

例如，待识别文本中包括“A”这一地点信息，则基于该地点信息确定的四维向量的初始值可以为[0，0，0，1]。针对待识别文本中的“A”这一地点信息可以确定“A_{adm_2}”省-A_{adm_2}’市-A区”、“A_{adm_1}’市-A区”、“A_{adm_3}’省-A市”这三条地点链，如果待识别文本中还包括“A_{adm_1}”’这一地点信息，可作为进一步判定的特征词，则前述三条地点链对应于该待识别文本的四维向量可以为[0，0，0，1]、[0，0，1，1]、[0，0，1，0]。根据四维向量中1的出现次数，可以确定与该待识别文本相关度最高的目标地点链为“A_{adm_1}’市-A区”。

通过本公开的上述实施例，提供了一种特征消岐方式，基于该特征消岐后得到的目标地点链具有更高的准确度。

根据本公开的实施例，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：在特征词与至少一个地点链中属于至少两个地点链的多个链节点均一致情况下，将至少两个地点链中包含特征词最多的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，例如，基于待识别文本中的特征词，得到的与待识别文本中的地点信息相关的四维向量的表示结果可以包括[0，1，1，1]和[0，0，1，1]，可以通过比较两向量对应的字符串的大小，将比值较大的字符串对应的四维向量所表征的地点链信息确定为目标地点链。

例如，待识别文本中包括“A”、“A_{adm_1}”’，可以得到“A_{adm_1}’市-A区”、“A_{adm_1}’-A_{adm_1}’市-A区”的结果，两者分别对应的四维向量的表示例如即为[0，0，1，1]和[0，1，1，1]，则可以根据字符串大小确定后者，即“A_{adm_1}’-A_{adm_1}’市-A区”为输出的目标地点链。

例如，待识别文本中同时包括了“A”、“A_{adm_1}”’、“A_{adm_2}””、“A_{adm_2}”’，则可以得到“A_{adm_1}’-A_{adm_1}’市-A区”、“A_{adm_2}”省-A_{adm_2}’市-A区”两个结果。由于该两个地点链对应的四维向量表示均为[0，1，1，1]，在该种情况下，可以进一步集合其他特征完成对多个地点链的消岐。

通过本公开的上述实施例，提供了另一种特征消岐方式，基于该特征消岐后得到的目标地点链具有更高的准确度。

根据本公开的实施例，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：确定至少一个地点链中的链节点与特征词之间的关联度。将包括与特征词的关联度最大的链节点的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，在针对待识别文本中的“A”这一地点信息确定了“A_{adm_2}”省-A_{adm_2}’市-A区”、“A_{adm_1}’-A_{adm_1}’市-A区”、“A_{adm_3}’省-A市”这三条地点链的情况下，进一步确定该待识别文本中例如还包括“A_{brother_1}”这一特征词。由于“A_{brother_1}”与“A_{adm_1}”’的关联度较高，则可以确定“A_{adm_1}’-A_{adm_1}’市-A区”为目标地点链。

通过本公开的上述实施例，提供了另一种特征消岐方式，基于该特征消岐后得到的目标地点链具有更高的准确度。

根据本公开的实施例，根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：计算至少一个地点链与目标文本之间的相似度。其中，目标文本为待识别文本中包括地点信息的部分文本。将与目标文本的相似度最大的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，例如，对于待识别文本中的“A_{brother_1}”这一地点信息，可以初步确定出“A_{brother_1_adm_1}’-A_{brother_1_adm_1}’市-A_{brother_1}区”、“A_{brother_1_adm_2}”省-A_{brother_1_adm_2}’市-A_{brother_1}区”，则可以进一步结合该待识别文本中描述到“A_{brother_1}”的部分文本的文本内容，通过判断该部分文本的文本内容与“A_{brother_1_adm_1}”’和“A_{brother_1_adm_2}””的相似度来确定目标地点链。例如，该部分文本的文本内容中出现了与“A_{brother_1_adm_1}”’的地域特征、气候特征等相似的特征词，则可以确定目标地点链为“A_{brother_1_adm_1}’-A_{brother_1_adm_1}’市-A_{brother_1}区”。

通过本公开的上述实施例，提供了另一种特征消岐方式，基于该特征消岐后得到的目标地点链具有更高的准确度。

根据本公开的实施例，计算至少一个地点链与目标文本之间的相似度包括：计算至少一个地点链中每个地点链的第一词向量。计算目标文本的第二词向量。根据第一词向量和第二词向量的相似度确定至少一个地点链与目标文本之间的相似度。

根据本公开的实施例，词向量可以从多个维度表征每个词的本体特征或关联特征其中至少之一。通过将与“A_{brother_1_adm_1}”’的地域特征、气候特征等相似的特征词、“A_{brother_1_adm_1}”’、“A_{brother_1_adm_2}””等词转换为词向量，可以从更细化的维度确定不同词之间的关联度，进一步更为准确计算不同词之间的相似度。

通过本公开的上述实施例，提供了一种相似度计算方式，可高效地为后续的特征提取提供基础支持。

需要说明的是，如上所记载的特征消岐方式仅是示例性实施例，并不限于此，还可以包括本领域已知的其他消岐方法，只要能够从多个地点链中确定一个相关度最高的唯一的地点链即可。

需要说明的是，如上记载的特征消岐方式可独立使用，也可相互结合使用，只要能够确定唯一相关度最高的目标地点链即可。

图示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定方法的示意性原理图。

如图4所示，待识别文本首先经过基于命名实体识别技术确定的地点识别模型510进行地点识别，可以得到一个或多个地点信息。对于每个地点信息，均可以结合别名词典520，确定一个对应的正式名称。对于每一个正式名称，均可以结合知识图谱530，进一步确定一个相应的以归一化结果展现的地点链。对应得到的一个或多个地点链，可以进一步结合特征消岐模块540进行消岐处理，以确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链。

通过本公开的上述实施例，实现了一种基于命名实体识别技术的行政区识别并归一化的方法，适用于中文文本，可结合行政区知识图谱实现归一化，并可对识别结果进行消岐，最大程度的提升识别结果的准确性。

图6示意性示出了根据本公开实施例的地点信息确定装置的框图。

如图6所示，地点信息确定装置600包括第一确定模块610和第二确定模块620。

第一确定模块610，用于确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链。每个地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与地点信息相对应的当前级名称。

第二确定模块620，用于根据待识别文本中表征地点属性的特征词，从至少一个地点链中确定与待识别文本的相关度最高的目标地点链。

根据本公开的实施例，第二确定模块包括第一定义单元。

第一定义单元，用于在特征词与至少一个地点链中的一个链节点一致的情况下，将至少一个地点链中包含特征词的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，第二确定模块包括第二定义单元。

第二定义单元，用于在特征词与至少一个地点链中属于至少两个地点链的多个链节点均一致情况下，将至少两个地点链中包含特征词最多的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，第二确定模块包括第一确定单元和第三定义单元。

第一确定单元，用于确定至少一个地点链中的链节点与特征词之间的关联度；以及

第三定义单元，用于将包括与特征词的关联度最大的链节点的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，第二确定模块包括计算单元和第四定义单元。

计算单元，用于计算至少一个地点链与目标文本之间的相似度。其中，目标文本为待识别文本中包括地点信息的部分文本。

第四定义单元，用于将与目标文本的相似度最大的地点链作为目标地点链。

根据本公开的实施例，计算单元包括第一计算子单元、第二计算子单元和确定子单元。

第一计算子单元，用于计算至少一个地点链中每个地点链的第一词向量。

第二计算子单元，用于计算目标文本的第二词向量。

确定子单元，用于根据第一词向量和第二词向量的相似度确定至少一个地点链与目标文本之间的相似度。

根据本公开的实施例，地点信息确定装置还包括第三确定模块和第四确定模块。

第三确定模块，用于在待识别文本中的地点信息为别名的情况下，根据别名词典确定与别名对应的正式名称。其中，别名词典中包括表征同一地点的别名与正式名称的映射关系。

第四确定模块，用于根据正式名称重新确定待识别文本中的地点信息。

根据本公开的实施例，第一确定模块包括获取单元和第二确定单元。

获取单元，用于获取行政区知识图谱。其中，行政区知识图谱为根据行政区划构建的知识图谱。

第二确定单元，用于根据行政区知识图谱确定与地点信息相对应的至少一个地点链。

根据本公开的实施例，地点信息确定装置还包括识别模块。

识别模块，用于将待识别文本输入地点识别模型，得到待识别文本中的地点信息。其中，地点识别模型为基于命名实体识别技术确定的模型。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

根据本公开的实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的地点信息确定方法。

根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上所述的地点信息确定方法。

根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的地点信息确定方法。

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/0)接口705也连接至总线704。

设备700中的多个部件连接至I/0接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如地点信息确定方法。例如，在一些实施例中，地点信息确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的地点信息确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行地点信息确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (21)

1.一种地点信息确定方法，包括：

确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个所述地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与所述地点信息相对应的当前级名称；以及

根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：

在所述特征词与所述至少一个地点链中的一个链节点一致的情况下，将所述至少一个地点链中包含所述特征词的地点链作为所述目标地点链。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：

在所述特征词与所述至少一个地点链中属于至少两个地点链的多个链节点均一致情况下，将所述至少两个地点链中包含所述特征词最多的地点链作为所述目标地点链。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：

确定所述至少一个地点链中的链节点与所述特征词之间的关联度；以及

将包括与所述特征词的关联度最大的链节点的地点链作为所述目标地点链。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链包括：

计算所述至少一个地点链与目标文本之间的相似度，其中，所述目标文本为所述待识别文本中包括所述地点信息的部分文本；以及

将与所述目标文本的相似度最大的地点链作为所述目标地点链。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，计算所述至少一个地点链与目标文本之间的相似度包括：

计算所述至少一个地点链中每个地点链的第一词向量；

计算所述目标文本的第二词向量；

根据所述第一词向量和所述第二词向量的相似度确定所述至少一个地点链与目标文本之间的相似度。

7.根据权利要求1至6中任一所述的方法，还包括：

在所述待识别文本中的地点信息为别名的情况下，根据别名词典确定与所述别名对应的正式名称，其中，所述别名词典中包括表征同一地点的别名与正式名称的映射关系；以及

根据所述正式名称重新确定所述待识别文本中的所述地点信息。

8.根据权利要求1至7中任一所述的方法，其中，所述确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链包括：

获取行政区知识图谱，其中，所述行政区知识图谱为根据行政区划构建的知识图谱；以及

根据所述行政区知识图谱确定与所述地点信息相对应的至少一个地点链。

9.根据权利要求1至8中任一所述的方法，还包括：

将所述待识别文本输入地点识别模型，得到所述待识别文本中的地点信息，其中，所述地点识别模型为基于命名实体识别技术确定的模型。

10.一种地点信息确定装置，包括：

第一确定模块，用于确定与待识别文本中的地点信息相对应的至少一个地点链，每个所述地点链包括根据从属关系级联的多个链节点，每级链节点表征了与所述地点信息相对应的当前级名称；以及

第二确定模块，用于根据所述待识别文本中表征地点属性的特征词，从所述至少一个地点链中确定与所述待识别文本的相关度最高的目标地点链。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：

第一定义单元，用于在所述特征词与所述至少一个地点链中的一个链节点一致的情况下，将所述至少一个地点链中包含所述特征词的地点链作为所述目标地点链。

12.根据权利要求10或11所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：

第二定义单元，用于在所述特征词与所述至少一个地点链中属于至少两个地点链的多个链节点均一致情况下，将所述至少两个地点链中包含所述特征词最多的地点链作为所述目标地点链。

13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：

第一确定单元，用于确定所述至少一个地点链中的链节点与所述特征词之间的关联度；以及

第三定义单元，用于将包括与所述特征词的关联度最大的链节点的地点链作为所述目标地点链。

14.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二确定模块包括：

计算单元，用于计算所述至少一个地点链与目标文本之间的相似度，其中，所述目标文本为所述待识别文本中包括所述地点信息的部分文本；以及

第四定义单元，用于将与所述目标文本的相似度最大的地点链作为所述目标地点链。

15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述计算单元包括：

第一计算子单元，用于计算所述至少一个地点链中每个地点链的第一词向量；

第二计算子单元，用于计算所述目标文本的第二词向量；

确定子单元，用于根据所述第一词向量和所述第二词向量的相似度确定所述至少一个地点链与目标文本之间的相似度。

16.根据权利要求10至15中任一所述的装置，还包括：

第三确定模块，用于在所述待识别文本中的地点信息为别名的情况下，根据别名词典确定与所述别名对应的正式名称，其中，所述别名词典中包括表征同一地点的别名与正式名称的映射关系；以及

第四确定模块，用于根据所述正式名称重新确定所述待识别文本中的所述地点信息。

17.根据权利要求10至16中任一所述的装置，其中，所述第一确定模块包括：

获取单元，用于获取行政区知识图谱，其中，所述行政区知识图谱为根据行政区划构建的知识图谱；以及

第二确定单元，用于根据所述行政区知识图谱确定与所述地点信息相对应的至少一个地点链。

18.根据权利要求10至17中任一所述的装置，还包括：

识别模块，用于将所述待识别文本输入地点识别模型，得到所述待识别文本中的地点信息，其中，所述地点识别模型为基于命名实体识别技术确定的模型。

19.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

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