JP7214949B2 - Poi状態情報を取得する方法、装置、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents
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Description
本出願は、コンピュータ技術分野に関し、特にビッグデータの分野においてPOI状態情報を取得する方法、装置、デバイスおよびコンピュータ記憶媒体に関する。
ことにより訓練された。
図7は、本出願の実施形態により提供されるPOI状態認識モデルを構築するための装置構成図である。図7に示されたように、上記装置は、取得ユニット01と訓練ユニット02とを備えることができ、各構成ユニットの主な機能は以下の通りである。
図8は、本実施形態四により提供されるPOI状態情報を取得するための装置構成図である。図8に示されたように、上記装置は、テキスト取得ユニット11と状態認識ユニット12とを備えて良く、更に更新ユニット13を備えても良い。なお、各構成要素の主な機能は以下のとおりである。
Claims (23)
- プロセッサを具備するコンピュータにより実行される、関心ポイントPOI状態情報を取得する方法であって、
前記プロセッサにより、予め設定された期間内にPOI情報を含むテキストをインターネットから取得し、
前記プロセッサにより、予め訓練されたPOI状態認識モデルを用いて前記テキストを認識して、POI名および前記POI名に対応するPOI状態情報を含む、前記テキストにおけるチュープルを取得する、ことを含み、
前記プロセッサにより、前記POI状態認識モデルは、前記テキストに対応する単語シーケンスに対してPOI名のラベル予測とPOI状態のラベル予測とをそれぞれ行い、POI名のラベル予測結果とPOI状態のラベル予測結果とをアラインメントして前記チュープルを得、
前記プロセッサにより、前記POI名のラベル予測結果とPOI状態のラベル予測結果とをアラインメントして前記チュープルを得ることは、
前記プロセッサにより、予測された各POI名のラベル境界を特定し、
前記プロセッサにより、POI名のラベル境界内に対応するPOI状態ラベルを特定し、投票メカニズムに基づいて、前記ラベル境界内で最も多く出現したPOI状態ラベルを用いて前記POI名に対応するPOI状態を特定することを、
含む方法。 - 前記プロセッサにより、前記予め設定された期間内にPOI情報を含むテキストをインターネットから取得することは、
前記プロセッサにより、インターネットから予め設定された期間内のテキストを取得し、
前記プロセッサにより、事前に訓練されたPOI認識器を用いて、取得されたテキストに対してPOI情報認識を行い、
前記プロセッサにより、POI情報を含むテキストを保留すること、
を含む請求項1に記載の方法。 - 前記POI認識器は、
POIデータベースから人気のあるPOI情報を抽出し、
抽出されたPOI情報を利用してインターネットで検索し、
検索により得られたテキストおよび対応するPOI情報を用いてラベル予測モデルを訓練して前記POI認識器を得る、ことにより訓練された、
請求項2に記載の方法。 - 前記プロセッサにより、前記POI状態認識モデルが、前記テキストに対応する単語シーケンスに対してPOI名のラベル予測とPOI状態のラベル予測をそれぞれ行うことは、
前記プロセッサにより、前記POI状態認識モデルを用いて、前記テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行って、隠れ層ベクトルシーケンスを取得し、
前記プロセッサにより、前記隠れ層ベクトルシーケンスに対してPOI名のラベル予測を行い、且つ、前記隠れ層ベクトルシーケンスに対してPOI状態のラベル予測を行うこと、
を含む請求項1から3の何れか一項に記載の方法。 - 前記プロセッサにより、得られたチュープルを用いてPOIデータベースを更新することをさらに含む請求項1から4の何れか1項に記載の方法。
- プロセッサを具備するコンピュータにより実行される、POI状態認識モデルを構築する方法であって、
前記プロセッサにより、テキストと、前記テキストに含まれるPOI名およびPOI状態に対するラベル標識結果とを含む訓練データを取得し、
前記プロセッサにより、テキストに対応する単語シーケンスを用いて第1のラベル予測サブモデルおよび第2のラベル予測サブモデルの入力を取得し、前記テキストに含まれるPOI名のラベル標識結果を前記第1のラベル予測サブモデルの出力目標とし、前記テキストに含まれるPOI状態のラベル標識結果を前記第2のラベル予測サブモデルの出力目標として、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを訓練して、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを含むPOI状態認識モデルを得る、ことを含み、
構築された前記POI状態認識モデルは、入力されたテキストを認識してPOI名と前記POI名に対応するPOI状態情報とを含む、前記テキストにおけるチュープルを得、
前記テキストにおけるチュープルを得ることは、
第1のラベル予測サブモデルが出力した各POI名のラベル境界を特定し、
POI名のラベル境界内に対応するPOI状態ラベルを特定し、投票メカニズムに基づいて、前記ラベル境界内で最も多く出現したPOI状態ラベルを用いて前記POI名に対応するPOI状態を特定することを含む、方法。 - 前記プロセッサにより、前記訓練データを取得することは、
前記プロセッサにより、シードテキスト、および前記シードテキストに含まれるPOI名および前記POI名に対応するPOI状態に対するラベル標識結果を取得し、
前記プロセッサにより、POIデータベースにおける前記シードテキストに含まれるPOI名と同じタイプのPOI名を使用して、前記シードテキストにおけるPOI名を置換して拡張テキストを取得し、
前記プロセッサにより、前記シードテキストおよび前記拡張テキストにより前記訓練データを得る、ことを含む請求項6に記載の方法。 - 前記プロセッサにより、前記シードテキストを取得することは、
前記プロセッサにより、予め訓練されたPOI認識器を使用してインターネットからPOI名を含むテキストを取得し、
前記プロセッサにより、POI状態変化情報を表す単語が含まれる、予め構築された辞書により、前記POI名を含むテキストからPOI状態変化情報を含まないテキストをフィルタリングして前記シードテキストを得ることを、
含む請求項7に記載の方法。 - 前記プロセッサにより、前記テキストに対応する単語シーケンスを使用して第1のラベル予測サブモデルおよび第2のラベル予測サブモデルの入力を取得することは、
前記プロセッサにより、テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行って前記テキストの隠れ層ベクトルシーケンスを取得し、
前記プロセッサにより、前記隠れ層ベクトルシーケンスをそれぞれ前記第1のラベル予測サブモデルの入力と前記第2のラベル予測サブモデルの入力とすることを、
含む請求項6から8の何れか一項に記載の方法。 - 前記プロセッサにより、前記テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行うことは、
前記プロセッサにより、知識強化語義表現ERNIEモデルを用いて、テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行うことを、含む請求項9に記載の方法。 - 前記訓練データは、テキストにおける支援POI名に対するラベル標識結果を更に含み、前記支援POI名はテキスト内に対応するPOI状態記述がないPOI名であり、
テキストの隠れ層ベクトルシーケンスを第3のラベル予測サブモデルの入力とし、前記テキストの支援POI名のラベル標識結果を第3のラベル予測サブモデルの出力目標とし、
前記プロセッサにより、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを訓練する際に、前記プロセッサにより、前記第3のラベル予測サブモデルも併せて訓練することを、更に含む請求項9または10に記載の方法。 - 前記第1のラベル予測サブモデルおよび前記第2のラベル予測サブモデルは、条件付き確率場CRFメカニズムを採用する、請求項6から11の何れか一項に記載の方法。
- POI状態情報を取得する装置であって、
予め設定された期間内にPOI情報を含むテキストをインターネットから取得するテキスト取得ユニットと、
予め訓練されたPOI状態認識モデルを用いて前記テキストを認識して、POI名および前記POI名に対応するPOI状態情報を含む前記テキストにおけるチュープルを得る状態認識ユニットと、を備え、
前記POI状態認識モデルは、前記テキストに対応する単語シーケンスに対してPOI名のラベル予測とPOI状態のラベル予測とをそれぞれ行い、POI名のラベル予測結果とPOI状態のラベル予測結果とをアラインメントして前記チュープルを得、
前記状態認識ユニットは、前記アラインメントを行う場合に、具体的に、予測された各POI名のラベル境界を特定し、POI名のラベル境界内に対応するPOI状態ラベルを特定し、投票メカニズムに基づいて、前記ラベル境界内で最も多く出現したPOI状態ラベルを用いて前記POI名に対応するPOI状態を特定する、装置。 - 前記テキスト取得ユニットは、具体的に、インターネットから予め設定された期間内のテキストを取得し、事前に訓練されたPOI認識器を用いて、取得されたテキストに対してPOI情報認識を行い、POI情報を含むテキストを保留する、請求項13に記載の装置。
- 前記状態認識ユニットは、具体的に、前記POI状態認識モデルを用いて、前記テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行って、隠れ層ベクトルシーケンスを取得し、前記隠れ層ベクトルシーケンスに対してPOI名のラベル予測を行い、且つ、前記隠れ層ベクトルシーケンスに対してPOI状態のラベル予測を行う、請求項13または14に記載の装置。
- 得られたチュープルを用いてPOIデータベースを更新する更新ユニットを更に備える、請求項13から15の何れか一項に記載の装置。
- POI状態認識モデルを構築する装置であって、
テキストと、前記テキストに含まれるPOI名およびPOI状態に対するラベル標識結果とを含む訓練データを取得する取得ユニットと、
テキストに対応する単語シーケンスを用いて第1のラベル予測サブモデルおよび第2のラベル予測サブモデルの入力を取得し、前記テキストに含まれるPOI名のラベル標識結果を前記第1のラベル予測サブモデルの出力目標とし、前記テキストに含まれるPOI状態のラベル標識結果を前記第2のラベル予測サブモデルの出力目標として、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを訓練して、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを含むPOI状態認識モデルを得る訓練ユニットと、を備え、
構築された前記POI状態認識モデルは、入力されたテキストを認識してPOI名と前記POI名に対応するPOI状態情報を含む、前記テキストにおけるチュープルを得、
前記テキストにおけるチュープルを得ることは、
第1のラベル予測サブモデルが出力した各POI名のラベル境界を特定し、
POI名のラベル境界内に対応するPOI状態ラベルを特定し、投票メカニズムに基づいて、前記ラベル境界内で最も多く出現したPOI状態ラベルを用いて前記POI名に対応するPOI状態を特定することを含む、装置。 - 前記取得ユニットは、具体的に、
シードテキスト、および前記シードテキストに含まれるPOI名および前記POI名に対応するPOI状態に対するラベル標識結果を取得し、
POIデータベースにおける前記シードテキストに含まれるPOI名と同じタイプのPOI名を使用して、前記シードテキストにおけるPOI名を置換して拡張テキストを取得し、
前記シードテキストおよび前記拡張テキストにより前記訓練データを得る、
請求項17に記載の装置。 - 前記訓練ユニットは、テキストに対応する単語シーケンスを使用して第1のラベル予測サブモデルおよび第2のラベル予測サブモデルの入力を取得する場合に、具体的に、
テキストに対応する単語シーケンスに対して語義特徴の抽出を行って前記テキストの隠れ層ベクトルシーケンスを取得し、
前記隠れ層ベクトルシーケンスをそれぞれ前記第1のラベル予測サブモデルの入力と前記第2のラベル予測サブモデルの入力とする、請求項17または18に記載の装置。 - 前記訓練データは、テキストにおける支援POI名に対するラベル標識結果を更に含み、前記支援POI名はテキスト内に対応するPOI状態記述がないPOI名であり、
前記訓練ユニットは、更に、テキストの隠れ層ベクトルシーケンスを第3のラベル予測サブモデルの入力とし、前記テキストの支援POI名のラベル標識結果を第3のラベル予測サブモデルの出力目標とし、前記第1のラベル予測サブモデル及び前記第2のラベル予測サブモデルを訓練する際に、前記第3のラベル予測サブモデルも併せて訓練する、請求項17から19の何れか一項に記載の装置。 - 少なくとも一つのプロセッサと、
前記少なくとも一つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を備え、
前記メモリに前記少なくとも一つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも一つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも一つのプロセッサに請求項1~12の何れか一項に記載の方法を実行させる電子デバイス。 - コンピュータに請求項1~12の何れか1項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドが記憶される非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータに請求項1~12の何れか1項に記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN111737383B (zh) * | 2020-05-21 | 2021-11-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 提取地理位置点空间关系的方法、训练提取模型的方法及装置 |
CN111832483B (zh) * | 2020-07-14 | 2024-03-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种兴趣点有效性识别方法、装置、设备以及存储介质 |
CN111860503A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-30 | 北京奇虎科技有限公司 | 信息点有效性识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN111832658B (zh) * | 2020-07-20 | 2023-08-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 兴趣点信息处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112117009A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-22 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于构建标签预测模型的方法、装置、电子设备及介质 |
CN112380849B (zh) * | 2020-11-20 | 2024-05-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 生成兴趣点提取模型和提取兴趣点的方法和装置 |
CN112925995B (zh) * | 2021-02-22 | 2022-01-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 获取poi状态信息的方法及装置 |
CN113807102B (zh) * | 2021-08-20 | 2022-11-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 建立语义表示模型的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN115732047A (zh) * | 2021-08-27 | 2023-03-03 | 深圳硅基仿生科技股份有限公司 | 基于分析物数据的评估系统 |
CN114676319B (zh) * | 2022-03-01 | 2023-11-24 | 广州云趣信息科技有限公司 | 获取商家名称的方法、装置及可读存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012014548A (ja) | 2010-07-02 | 2012-01-19 | Kddi R & D Laboratories Inc | 単語境界判定装置 |
US20140006408A1 (en) | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Yahoo! Inc. | Identifying points of interest via social media |
JP2016024545A (ja) | 2014-07-17 | 2016-02-08 | 株式会社Nttドコモ | 情報管理装置、情報管理システム、及び情報管理方法 |
JP2017208045A (ja) | 2016-05-20 | 2017-11-24 | 日本電信電話株式会社 | 特性理解装置、方法、及びプログラム |
JP2018022505A (ja) | 2017-09-04 | 2018-02-08 | パイオニア株式会社 | 情報提供装置、情報提供方法及び情報提供用プログラム |
JP2018106035A (ja) | 2016-12-27 | 2018-07-05 | パイオニア株式会社 | 地図整備装置、案内装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2018190188A (ja) | 2017-05-08 | 2018-11-29 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 要約生成装置、要約生成方法及びコンピュータプログラム |
JP2018206262A (ja) | 2017-06-08 | 2018-12-27 | 日本電信電話株式会社 | 単語連接識別モデル学習装置、単語連接検出装置、方法、及びプログラム |
CN110019616A (zh) | 2017-12-04 | 2019-07-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种poi现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器 |
US20190228073A1 (en) | 2018-01-23 | 2019-07-25 | Wipro Limited | Method and system for identifying places of interest in a natural language input |
JP2019153119A (ja) | 2018-03-05 | 2019-09-12 | コニカミノルタ株式会社 | 文章抽出装置、プログラム |
JP2020071839A (ja) | 2018-11-02 | 2020-05-07 | 株式会社トヨタマップマスター | 探索装置、探索方法、探索プログラムおよび記録媒体 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070078669A1 (en) * | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Dave Kushal B | Selecting representative reviews for display |
KR101622196B1 (ko) * | 2009-09-07 | 2016-05-18 | 삼성전자주식회사 | 휴대용 단말기에서 피오아이 정보 제공 방법 및 장치 |
US9026480B2 (en) | 2011-12-21 | 2015-05-05 | Telenav, Inc. | Navigation system with point of interest classification mechanism and method of operation thereof |
US9916362B2 (en) * | 2013-11-20 | 2018-03-13 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Content recommendation based on efficacy models |
CN105468580A (zh) * | 2014-09-28 | 2016-04-06 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 基于关注点信息提供服务的方法和装置 |
US10592914B2 (en) * | 2015-03-24 | 2020-03-17 | PlaceIQ, Inc. | Device-dwell graphs |
CN105095390B (zh) * | 2015-06-30 | 2019-02-22 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于poi数据的连锁品牌采集方法及装置 |
US20170061482A1 (en) * | 2015-08-24 | 2017-03-02 | TCL Research America Inc. | Focal-point based recommendation method and system |
US10506373B2 (en) * | 2016-06-10 | 2019-12-10 | Apple Inc. | Harvesting labels for significant locations based on candidate points of interest and contextual data |
KR102305123B1 (ko) * | 2017-03-14 | 2021-09-28 | 삼성전자주식회사 | 위치 기반 서비스를 제공하는 방법 및 그 전자 장치 |
CN108280685B (zh) * | 2018-01-19 | 2019-07-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 信息获取方法和装置 |
WO2019228065A1 (en) * | 2018-06-01 | 2019-12-05 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for processing queries |
CN109145219B (zh) * | 2018-09-10 | 2020-12-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于互联网文本挖掘的兴趣点有效性判断方法和装置 |
US10783405B2 (en) * | 2018-10-31 | 2020-09-22 | Salesforce.Com, Inc. | Refinement of machine learning engines for automatically generating component-based user interfaces |
CN110276023B (zh) * | 2019-06-20 | 2021-04-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | Poi变迁事件发现方法、装置、计算设备和介质 |
KR20190103090A (ko) * | 2019-08-15 | 2019-09-04 | 엘지전자 주식회사 | 연합학습(Federated learning)을 통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치 |
CN110851738B (zh) * | 2019-10-28 | 2021-03-19 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 获取poi状态信息的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
US11774264B2 (en) * | 2020-02-13 | 2023-10-03 | Naver Corporation | Method and system for providing information to a user relating to a point-of-interest |
US11741487B2 (en) * | 2020-03-02 | 2023-08-29 | PlaceIQ, Inc. | Characterizing geographic areas based on geolocations reported by populations of mobile computing devices |
CN111737382A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-10-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 地理位置点的排序方法、训练排序模型的方法及对应装置 |
US20220397408A1 (en) * | 2020-12-29 | 2022-12-15 | Google Llc | Content Delivery In Real-Time Guided Navigation |
-
2019
- 2019-10-28 CN CN201911029247.5A patent/CN110851738B/zh active Active
-
2020
- 2020-05-13 US US17/252,689 patent/US11709999B2/en active Active
- 2020-05-13 WO PCT/CN2020/090099 patent/WO2021082397A1/zh unknown
- 2020-05-13 EP EP20820757.1A patent/EP3842963A4/en not_active Ceased
- 2020-05-13 JP JP2021514573A patent/JP7214949B2/ja active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012014548A (ja) | 2010-07-02 | 2012-01-19 | Kddi R & D Laboratories Inc | 単語境界判定装置 |
US20140006408A1 (en) | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Yahoo! Inc. | Identifying points of interest via social media |
JP2016024545A (ja) | 2014-07-17 | 2016-02-08 | 株式会社Nttドコモ | 情報管理装置、情報管理システム、及び情報管理方法 |
JP2017208045A (ja) | 2016-05-20 | 2017-11-24 | 日本電信電話株式会社 | 特性理解装置、方法、及びプログラム |
JP2018106035A (ja) | 2016-12-27 | 2018-07-05 | パイオニア株式会社 | 地図整備装置、案内装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2018190188A (ja) | 2017-05-08 | 2018-11-29 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 要約生成装置、要約生成方法及びコンピュータプログラム |
JP2018206262A (ja) | 2017-06-08 | 2018-12-27 | 日本電信電話株式会社 | 単語連接識別モデル学習装置、単語連接検出装置、方法、及びプログラム |
JP2018022505A (ja) | 2017-09-04 | 2018-02-08 | パイオニア株式会社 | 情報提供装置、情報提供方法及び情報提供用プログラム |
CN110019616A (zh) | 2017-12-04 | 2019-07-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种poi现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器 |
US20190228073A1 (en) | 2018-01-23 | 2019-07-25 | Wipro Limited | Method and system for identifying places of interest in a natural language input |
JP2019153119A (ja) | 2018-03-05 | 2019-09-12 | コニカミノルタ株式会社 | 文章抽出装置、プログラム |
JP2020071839A (ja) | 2018-11-02 | 2020-05-07 | 株式会社トヨタマップマスター | 探索装置、探索方法、探索プログラムおよび記録媒体 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
寺口 敏生、外2名,Webリソースと地理情報を活用した新店舗情報の自動収集に関する研究,知能と情報,日本,日本知能情報ファジィ学会,2011年08月15日,第23巻 第4号,p.411-427 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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