本發(fā)明涉及的基于深度學(xué)習(xí)的地址匹配系統(tǒng)，特別是涉及應(yīng)用于地址匹配的一種基于深度學(xué)習(xí)的地址匹配系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、地址匹配是處理自然文本數(shù)據(jù)中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，廣泛應(yīng)用于快遞、金融、地理等領(lǐng)域，準(zhǔn)確的地址匹配直接影響相關(guān)系統(tǒng)的性能和可靠性，然而，地址表示的多樣性、字符串轉(zhuǎn)換誤差和語義理解等問題給地址匹配帶來了巨大挑戰(zhàn)，不同國家和地區(qū)的地址格式不同，即使在同一國家內(nèi)，地址的表示方式也可能因語言習(xí)慣、縮寫等因素而異，在地址輸入或處理過程中，可能會(huì)引入字符添加、字符刪除、單詞替換等誤差，這些誤差需要在匹配時(shí)予以考慮，人類在匹配地址時(shí)可以利用上下文和語義信息，而傳統(tǒng)方法難以模擬這種能力。

2、現(xiàn)有技術(shù)通常使用以下方法：

3、字符串距離度量方法：如levenshtein距離和jaccard相似度等方法主要基于字符操作，此方法難以處理地址中的語義信息和常見錯(cuò)誤。

4、條件隨機(jī)場(crf)和阻塞技術(shù)：這種方法試圖通過分割地址并使用阻塞技術(shù)進(jìn)行匹配，但其表示能力有限，無法充分利用上下文信息，而且，阻塞模塊無法向crf提供反饋，使其不能為地址匹配任務(wù)專門豐富表示。

5、基于嵌入的深度學(xué)習(xí)方法：雖然有研究嘗試使用word2vec嵌入和深度學(xué)習(xí)模型來解決地址匹配問題。

6、但這些方法存在幾個(gè)問題：數(shù)據(jù)集限制：現(xiàn)有研究的數(shù)據(jù)集通常局限于特定區(qū)域，如單個(gè)城市，無法處理跨區(qū)域的地址匹配問題，嵌入表示的局限性：word2vec嵌入只能捕捉詞級別的語義信息，無法處理字符級別的細(xì)微差別，生成不匹配地址對的簡單化：現(xiàn)有方法生成的不匹配地址對往往過于簡單，未能充分模擬實(shí)際應(yīng)用中的復(fù)雜情況。

7、現(xiàn)有技術(shù)中，中國發(fā)明專利cn114969237b公開了一種地理信息系統(tǒng)的地址自動(dòng)分析匹配方法，通過mmas算法模型和批量匹配算法實(shí)現(xiàn)地址的自動(dòng)分析和匹配。

8、中國發(fā)明專利cn114676353b則提出了一種基于分節(jié)推斷的地址匹配方法，使用esim推斷模型和指針網(wǎng)絡(luò)對地址子要素進(jìn)行匹配。

9、這些設(shè)計(jì)通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在一定程度上提高了地址匹配的準(zhǔn)確性和效率，但它們?nèi)源嬖谝欢ǖ木窒扌?，如：缺乏對多模態(tài)數(shù)據(jù)(如文本和地理坐標(biāo))的綜合利用、未能充分考慮地址數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性和多樣性、缺乏自適應(yīng)學(xué)習(xí)和持續(xù)優(yōu)化機(jī)制、對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的效率有待提高、系統(tǒng)的可解釋性和透明度不足等。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是解決現(xiàn)有地址匹配技術(shù)在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)、適應(yīng)多樣化地址格式、實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)、提高大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率、增強(qiáng)系統(tǒng)可解釋性、應(yīng)對動(dòng)態(tài)變化的地址規(guī)則等方面的不足，同時(shí)還要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下最大化利用地址信息，并提供一個(gè)易于集成、具有廣泛應(yīng)用前景的全面解決方案，以顯著提升地址匹配的準(zhǔn)確性、效率、魯棒性和可擴(kuò)展性，滿足各行業(yè)在復(fù)雜多變環(huán)境下的地址匹配需求。

2、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的地址匹配系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)生成模塊、特征提取模塊、深度學(xué)習(xí)模型、地址匹配模塊、分布式處理模塊、主動(dòng)學(xué)習(xí)模塊、增量學(xué)習(xí)機(jī)制、性能評估模塊和優(yōu)化模塊；

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于清洗和標(biāo)準(zhǔn)化輸入的地址數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)生成模塊，用于基于字符串轉(zhuǎn)換操作生成增強(qiáng)的地址數(shù)據(jù)集；

5、特征提取模塊，用于從地址數(shù)據(jù)中提取字符級和詞級特征，且該模塊支持多語言處理，并通過地理信息系統(tǒng)接口提取地理特征；

6、深度學(xué)習(xí)模型包括文本編碼器、地理編碼器、注意力機(jī)制、多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)和分類器；

7、文本編碼器，用于編碼文本特征；

8、地理編碼器，用于編碼地理特征；

9、注意力機(jī)制，用于捕捉特征間的重要關(guān)系；

10、多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，用于融合文本特征和地理特征；

11、分類器，用于輸出匹配預(yù)測結(jié)果；

12、地址匹配模塊，用于執(zhí)行地址匹配操作并輸出匹配結(jié)果；

13、地址匹配模塊包括動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制和錯(cuò)誤分析子模塊；

14、動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制，用于根據(jù)不同類型的地址、應(yīng)用場景和歷史匹配結(jié)果自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化匹配閾值；

15、錯(cuò)誤分析子模塊，用于識別常見的地址錯(cuò)誤類型并提供自動(dòng)修正建議；

16、分布式處理模塊，用于在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理大規(guī)模地址數(shù)據(jù)；

17、主動(dòng)學(xué)習(xí)模塊，用于識別難以匹配的地址對并請求人工標(biāo)注；

18、增量學(xué)習(xí)機(jī)制，用于在不重新訓(xùn)練整個(gè)模型的情況下，從新數(shù)據(jù)中持續(xù)學(xué)習(xí)；

19、性能評估模塊，用于持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性能并進(jìn)行a/b測試；

20、優(yōu)化模塊，用于根據(jù)測試結(jié)果自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)。

21、作為本技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，深度學(xué)習(xí)模型還包括預(yù)訓(xùn)練語言模型接口和遷移學(xué)習(xí)模塊；

22、預(yù)訓(xùn)練語言模型接口，用于利用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特征提??；

23、遷移學(xué)習(xí)模塊，用于將預(yù)訓(xùn)練模型的知識遷移到地址匹配任務(wù)中。

24、作為本技術(shù)的再進(jìn)一步改進(jìn)，還包括地址規(guī)范化模塊和地址補(bǔ)全模塊；

25、地址規(guī)范化模塊，用于將非標(biāo)準(zhǔn)地址轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式；

26、地址補(bǔ)全模塊，用于補(bǔ)全缺失的地址信息。

27、作為本技術(shù)的更進(jìn)一步改進(jìn)，地址匹配模塊還包括上下文分析子模塊，用于利用批量處理地址時(shí)的區(qū)域信息來優(yōu)化匹配策略。

28、作為本技術(shù)的又一種改進(jìn)，還包括可解釋性模塊，用于解釋匹配決策的原因，可解釋性模塊包括基于注意力權(quán)重的可視化和決策路徑追蹤機(jī)制。

29、作為本技術(shù)的又一種改進(jìn)的補(bǔ)充，數(shù)據(jù)生成模塊采用的字符串轉(zhuǎn)換操作包括詞語替換、詞語刪除、字符添加、字符刪除、排列、詞語插入、字符替換、詞語縮寫、詞語重復(fù)和同音替換。

30、作為本技術(shù)的又一種改進(jìn)的補(bǔ)充，特征提取模塊使用字符嵌入和單詞嵌入方法將地址轉(zhuǎn)換為向量表示，字符嵌入用于捕捉字符級別的信息；單詞嵌入用于捕捉單詞級別的語義信息。

31、作為本技術(shù)的再一種改進(jìn)，分布式處理模塊包括任務(wù)調(diào)度器、并行處理引擎和結(jié)果聚合器；

32、任務(wù)調(diào)度器，用于將大規(guī)模地址數(shù)據(jù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

33、并行處理引擎，用于在各計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)執(zhí)行地址匹配任務(wù)；

34、結(jié)果聚合器，用于收集和整合各節(jié)點(diǎn)的匹配結(jié)果。

35、系統(tǒng)通過云計(jì)算平臺實(shí)現(xiàn)，并提供api接口供外部系統(tǒng)調(diào)用地址匹配服務(wù)，該api接口支持單地址匹配請求、批量地址匹配請求、地址規(guī)范化請求和地址補(bǔ)全請求。

36、一種基于深度學(xué)習(xí)的地址匹配系統(tǒng)，其地址匹配方法，包括以下步驟：

37、s1.對輸入的地址數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化；

38、s2.使用數(shù)據(jù)生成模塊生成增強(qiáng)的地址數(shù)據(jù)集；

39、s3.提取地址的文本特征和地理特征，支持多語言處理；

40、s4.使用深度學(xué)習(xí)模型對特征進(jìn)行處理并輸出匹配預(yù)測結(jié)果；

41、s5.根據(jù)預(yù)定義的閾值或動(dòng)態(tài)調(diào)整的閾值確定最終的匹配結(jié)果；

42、s6.使用主動(dòng)學(xué)習(xí)模塊識別難以匹配的地址對；

43、s7.請求人工標(biāo)注難以匹配的地址對；

44、s8.使用新標(biāo)注的數(shù)據(jù)更新深度學(xué)習(xí)模型；

45、s9.對非標(biāo)準(zhǔn)地址進(jìn)行規(guī)范化處理；

46、s10.對缺失信息的地址進(jìn)行補(bǔ)全；

47、s11.分析匹配錯(cuò)誤并提供自動(dòng)修正建議；

48、s12.利用上下文信息優(yōu)化批量地址的匹配策略；

49、s13.在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理大規(guī)模地址數(shù)據(jù)；

50、s14.持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性能并進(jìn)行a/b測試；

51、s15.根據(jù)測試結(jié)果自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以優(yōu)化性能；

52、s16.檢測并適應(yīng)新的地址格式和命名規(guī)則，更新數(shù)據(jù)生成模塊和特征提取模塊的處理邏輯。

53、綜上所述，本技術(shù)具有以下有益效果：

54、1.高準(zhǔn)確性和魯棒性，通過深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)特征融合(文本、地理信息)，顯著提高了地址匹配的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)生成模塊創(chuàng)建的增強(qiáng)數(shù)據(jù)集提高了模型對各種地址變體和錯(cuò)誤的適應(yīng)能力，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性，多語言支持使系統(tǒng)能夠處理不同語言和格式的地址，具有廣泛的適用性。

55、2.智能化和自適應(yīng)能力，動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制能根據(jù)不同類型的地址、應(yīng)用場景和歷史匹配結(jié)果自動(dòng)優(yōu)化匹配策略，上下文分析子模塊利用批量處理地址時(shí)的區(qū)域信息來優(yōu)化匹配策略，提高了系統(tǒng)的智能化水平，增量學(xué)習(xí)機(jī)制使系統(tǒng)能夠從新數(shù)據(jù)中持續(xù)學(xué)習(xí)，無需完全重訓(xùn)練，保持了模型的時(shí)效性。

56、3.數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，地址規(guī)范化模塊將非標(biāo)準(zhǔn)地址轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，提高了數(shù)據(jù)的一致性，地址補(bǔ)全模塊能夠智能補(bǔ)全缺失的地址信息，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的完整性，錯(cuò)誤分析子模塊能識別常見的地址錯(cuò)誤類型并提供自動(dòng)修正建議，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

57、4.高效率和可擴(kuò)展性，分布式處理模塊使系統(tǒng)能夠在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理大規(guī)模地址數(shù)據(jù)，顯著提高了處理效率，云計(jì)算平臺實(shí)現(xiàn)和api接口設(shè)計(jì)使系統(tǒng)具有高度的可擴(kuò)展性和靈活性，能夠根據(jù)需求快速調(diào)整資源配置，任務(wù)調(diào)度器、并行處理引擎和結(jié)果聚合器的協(xié)同工作，確保了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的高效性和可靠性。

58、5.可解釋性和透明度，可解釋性模塊通過基于注意力權(quán)重的可視化和決策路徑追蹤機(jī)制，使匹配過程更加透明，這種可解釋性增強(qiáng)了用戶對系統(tǒng)的信任度，特別是在金融、政府等對決策過程有嚴(yán)格要求的領(lǐng)域。

59、6.持續(xù)優(yōu)化和自我完善，主動(dòng)學(xué)習(xí)模塊能夠識別難以匹配的地址對并請求人工標(biāo)注，不斷提升系統(tǒng)性能，性能評估模塊和優(yōu)化模塊形成閉環(huán)，通過持續(xù)監(jiān)控和a/b測試，自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以優(yōu)化性能，這種自我完善機(jī)制使系統(tǒng)能夠適應(yīng)不斷變化的地址格式和命名規(guī)則。

60、7.全面的地址處理能力，從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取到匹配預(yù)測，再到后處理和錯(cuò)誤分析，系統(tǒng)提供了全面的地址處理解決方案，支持單地址匹配、批量地址匹配、地址規(guī)范化和地址補(bǔ)全等多種功能，滿足不同場景的需求。

61、8.易于集成和應(yīng)用，標(biāo)準(zhǔn)化的api接口設(shè)計(jì)使系統(tǒng)易于與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性和適用范圍，云平臺部署和容器化技術(shù)使系統(tǒng)的部署和維護(hù)變得簡單高效。

62、9.安全性和可靠性，采用多層安全措施，如api密鑰認(rèn)證、https加密和web應(yīng)用防火墻，確保了地址數(shù)據(jù)的安全性，分布式架構(gòu)和斷點(diǎn)續(xù)傳機(jī)制提高了系統(tǒng)的可靠性，能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的潛在問題。

63、10.廣泛的應(yīng)用前景，系統(tǒng)可應(yīng)用于電子商務(wù)、物流配送、金融服務(wù)、政府管理等多個(gè)領(lǐng)域，具有巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)效益，其靈活性和可擴(kuò)展性使其能夠快速適應(yīng)新的應(yīng)用場景和需求。