JP7185023B2 - Poi名を抽出する方法、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、特にビッグデータ分野においてPOI名を抽出する方法、装置、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体に関する。
図4は、本発明の実施形態により提供される好適な方法のフローチャートである。図4に示されたように、当該方法は以下のステップを含むことができる。
である。
三千店舗エコダイエット 0.93
三千店舗 0.82
エコダイエット 0.47
エコダイエット三千店舗 0.21
図6は、本発明の実施形態により提供されるソートモデルを構築する方法のフローチャートである。図6に示されたように、当該方法は以下のステップを含むことができる。
であって良い。
図7は、本発明の実施形態により提供されるPOI名を抽出装置の構成図である。図7に示されたように、当該装置は、取得ユニット01、構築ユニット02、ソートユニット03、および特定ユニット04を含んでもよく、更に認識ユニット05およびモデル訓練ユニット06を含んでもよい。これらの各構成単位の主な機能は次の通りである。
図8は、本発明の実施形態により提供される名称ソートモデルを確立する装置の構成図である。図8に示されたように、当該装置は、サンプル取得ユニット11およびモデル訓練ユニット12を備えて良い。ここで、各構成要素の主な機能は次の通りである。
Claims (29)
- コンピュータにより実行される、POI名を抽出する方法であって、
POIの画像データから認識された2つ以上のテキストセグメントを取得し、
前記テキストセグメントを使用して2つ以上の候補名を構築し、
予め訓練された名称ソートモデルを用いて各候補名をソートし、ソート結果に基づいてPOI名を特定することを含み、
前記名称ソートモデルは、各候補名から抽出された検索ウェブページ特徴、文書統計特徴、および語義特徴を利用して、各候補名がPOI名となる確率を特定し、その確率に基づいて各候補名をソートする、方法。 - 前記テキストセグメントを使用して2つ以上の候補名を構築することは、
前記テキストセグメントに対して順列・組み合わせを行って2つ以上の候補名を得ることを含み、
前記ソート結果に基づいてPOI名を特定することは、
先頭の候補名を前記POI名とすることを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記テキストセグメントを使用して2つ以上の候補名を構築することは、
前記テキストセグメントから支店情報セグメントを認識し、
前記テキストセグメントにおける前記支店情報セグメントを除く他のテキストセグメントに対して順列・組合わせを行って2つ以上の候補名を得ることを含み、
前記ソート結果に基づいてPOI名を特定することは、
先頭の候補名と前記支店情報セグメントとを組み合わせて前記POI名を得ることを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記テキストセグメントから前記支店情報セグメントを認識することは、
予め訓練された判別モデルを用いて各テキストセグメントを判別して、各テキストセグメントが支店情報セグメントであるか否かを判定することを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記判別モデルは、
サンプルデータをPOIデータベースから取得し、支店情報テキストをポジティブサンプルとし、非支店情報テキストをネガティブサンプルとし、
前記サンプルデータを用いて判別モデルを訓練する、
ことにより予め訓練して得たものである、請求項4に記載の方法。 - 候補名から検索ウェブページ特徴を抽出することは、
候補名をqueryとして検索し、
取得された検索結果をセマンティックコーディングして検索結果の隠れベクトルを得て、前記候補名の検索ウェブページ特徴とすることを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記取得された検索結果をセマンティックコーディングして検索結果の隠れベクトルを得ることは、
上位N(Nは所定の正整数である)個の検索結果テキストを取得し、
取得された各検索結果テキストをそれぞれセマンティックコーディングして各検索結果テキストの隠れベクトルを取得し、
前記各検索結果テキストの隠れベクトルに対して統合処理を行って、前記検索結果の隠れベクトルを得ることを含む、請求項6に記載の方法。 - 候補名から文書統計特徴を抽出することは、
ウェブページデータにおいて前記候補名の逆文書頻度を統計し、
前記逆文書頻度の表現ベクトルを前記候補名の文書統計特徴とすることを含む、請求項1に記載の方法。 - 候補名から語義特徴を抽出することは、
候補名に含まれる各テキストセグメントの語義特徴、位置特徴及び文書統計特徴のうちの少なくとも1つに基づいて、各テキストセグメントの語義表現ベクトルを取得し、
前記各テキストセグメントの語義表現ベクトルに対して統合処理を行って前記候補名の語義表現ベクトルを得ることを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記テキストセグメントの語義表現ベクトルは、
テキストセグメントをセマンティックコーディングしてテキストセグメントの隠れベクトルを取得し、
候補名におけるテキストセグメントの位置をベクトル空間にマッピングしてテキストセグメントの位置表現ベクトルを取得し、
ウェブページデータにおいて前記テキストセグメントの逆文書頻度を統計して前記逆文書頻度の表現ベクトルを取得し、
テキストセグメントの隠れベクトル、位置表現ベクトル及び逆文書頻度の表現ベクトルをスプライシングして当該テキストセグメントの語義表現ベクトルを得る、ことにより特定される、請求項9に記載の方法。 - コンピュータにより実行される、名称ソートモデルを構築する方法であって、
POI名の正例および負例を含む訓練サンプルを取得し、
各訓練サンプルから検索ウェブページ特徴、文書統計特徴および語義特徴を抽出し、各訓練サンプルがPOI名となる確率を特定し、
pairwiseアルゴリズムを用いて正例がPOI名となる確率と負例がPOI名となる確率との差を最大化することを訓練目標として訓練を行うことにより名称ソートモデルを得ることを含む、方法。 - 訓練サンプルから検索ウェブページ特徴を抽出することは、
訓練サンプルをqueryとして検索し、
取得された検索結果をセマンティックコーディングして検索結果の隠れベクトルを取得して、前記訓練サンプルの検索ウェブページ特徴とすることを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記取得された検索結果をセマンティックコーディングして検索結果の隠れベクトルを得ることは、
上位N個(Nは所定の正整数である)の検索結果テキストを取得し、
取得された各検索結果テキストをそれぞれセマンティックコーディングして各検索結果テキストの隠れベクトルを取得し、
前記各検索結果テキストの隠れベクトルに対して統合処理を行って、前記検索結果の隠れベクトルを得ることを含む、請求項12に記載の方法。 - 訓練サンプルから文書統計特徴を抽出することは、
ウェブページデータにおいて前記訓練サンプルの逆文書頻度を統計し、
前記逆文書頻度の表現ベクトルを前記訓練サンプルの文書統計特徴とすることを含む、請求項11に記載の方法。 - 訓練サンプルから語義特徴を抽出することは、
訓練サンプルに含まれる各テキストセグメントの語義特徴、位置的特徴、および文書統計特徴のうちの少なくとも1つに基づいて各テキストセグメントの語義表現ベクトルを取得し、
前記各テキストセグメントの語義表現ベクトルに対して統合処理を行って前記訓練サンプルの語義表現ベクトルを得ることを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記テキストセグメントの語義表現ベクトルは、
テキストセグメントをセマンティックコーディングしてテキストセグメントの隠れベクトルを取得し、
候補名におけるテキストフラグメントの位置をベクトル空間にマッピングしてテキストフラグメントの位置表現ベクトルを取得し、
ウェブページデータにおいて前記テキストセグメントの逆文書頻度を統計して前記逆文
書頻度の表現ベクトルを取得し、
テキストセグメントの隠れベクトル、位置表現ベクトル、および逆文書頻度表現ベクトルをスプライシングして当該テキストセグメントの語義表現ベクトルを得る、
ことにより特定される請求項15に記載の方法。 - POI名を抽出する装置であって、
POIの画像データから認識された二つ以上のテキストセグメントを取得する取得ユニットと、
前記テキストセグメントを用いて2つ以上の候補名を構築する構築ユニットと、
予め訓練された名称ソートモデルを用いて各候補名をソートするソートユニットと、
前記ソートユニットによるソート結果に基づいてPOI名を特定する特定ユニットと、を備え、
前記名称ソートモデルは、各候補名から抽出された検索ウェブページ特徴、文書統計特徴、および語義特徴を利用して、各候補名がPOI名となる確率を特定し、確率に基づいて各候補名をソートする、
装置。 - 前記テキストセグメントから支店情報セグメントを認識する認識ユニットを更に備え、
前記構築ユニットは、具体的に、前記テキストセグメントにおける前記支店情報セグメントを除く他のテキストセグメントに対して順列・組合わせを行って2つ以上の候補名を取得し、
前記特定ユニットは、具体的に、先頭の候補名と前記支店情報セグメントとを組み合わせて前記POI名を得る、請求項17に記載の装置。 - 前記認識ユニットは、具体的に、予め訓練された判別モデルを用いて各テキストセグメントを判別して、各テキストセグメントが支店情報セグメントであるか否かを判定し、
サンプルデータをPOIデータベースから取得し、支店情報テキストをポジティブサンプルとし、非支店情報テキストをネガティブサンプルとし、前記サンプルデータを用いて判別モデルを訓練するモデル訓練ユニットを更に備える、請求項18に記載の装置。 - 前記ソートユニットは、名称ソートモデルを使用して候補名から検索ウェブページ特徴を抽出する場合に、具体的に、
候補名をqueryとして検索し、
上位N(Nは所定の正整数である)個の検索結果テキストを取得し、
取得された各検索結果テキストをそれぞれセマンティックコーディングして各検索結果テキストの隠れベクトルを取得し、
前記各検索結果テキストの隠れベクトルに対して統合処理を行って検索結果の隠れベクトルを得て、前記候補名の検索ウェブページ特徴とする、
請求項17に記載の装置。 - 前記ソートユニットは、名称ソートモデルを使用して候補名から文書統計特徴を抽出する場合に、具体的に、
ウェブページデータにおいて前記候補名の逆文書頻度を統計し、
前記逆文書頻度の表現ベクトルを前記候補名の文書統計特徴とする、
請求項17に記載の装置。 - 前記ソートユニットは、名称ソートモデルを使用して候補名から語義特徴を抽出する場合に、具体的に、
候補名に含まれる各テキストセグメントの語義特徴、位置特徴及び文書統計特徴のうちの少なくとも1つに基づいて、各テキストセグメントの語義表現ベクトルを取得し、
前記各テキストセグメントの語義表現ベクトルに対して統合処理を行って前記候補名の語義表現ベクトルを得る、
請求項17に記載の装置。 - 名称ソートモデルを構築する装置であって、
POI名の正例および負例を含む訓練サンプルを取得するサンプル取得ユニットと、
各訓練サンプルから検索ウェブページ特徴、文書統計特徴及び語義特徴を抽出し、各訓練サンプルがPOI名となる確率を特定し、pairwiseアルゴリズムを用いて正例がPOI名となる確率と負例がPOI名となる確率との差を最大化することを訓練目標として訓練を行うことにより名称ソートモデルを得るモデル訓練ユニットと、を備える、
装置。 - 前記モデル訓練ユニットは、訓練サンプルから検索ウェブページ特徴を抽出する場合に、具体的に、
訓練サンプルをqueryとして検索し、
上位N(Nは所定の正整数である)個の検索結果テキストを取得し、
取得された各検索結果テキストをそれぞれセマンティックコーディングして各検索結果テキストの隠れベクトルを取得し、
前記各検索結果テキストの隠れベクトルに対して統合処理を行って検索結果の隠れベクトルを得て、前記訓練サンプルの検索ウェブページ特徴とする、請求項23に記載の装置。 - 前記モデル訓練ユニットは、訓練サンプルから文書統計特徴を抽出する場合に、具体的に、
ウェブページデータにおいて前記訓練サンプルの逆文書頻度を統計し、
前記逆文書頻度の表現ベクトルを前記訓練サンプルの文書統計特徴とする、請求項23に記載の装置。 - 前記モデル訓練ユニットは、訓練サンプルから語義特徴を抽出する場合に、具体的に、
訓練サンプルに含まれる各テキストセグメントの語義特徴、位置特徴及び文書統計特徴のうちの少なくとも1つに基づいて、各テキストセグメントの語義表現ベクトルを取得し、
前記各テキストセグメントの語義表現ベクトルに対して統合処理を行って前記訓練サンプルの語義表現ベクトルを得る、
請求項23に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1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1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1つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに請求項1~16の何れか一つ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1~16の何れか一つ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た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1~16の何れか一つ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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