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基于BERT-BiLSTM-CRF的中文地址解析方法
被引量：
9
1
作者
吴恪涵
张雪英
+2 位作者
叶鹏
怀安
张航
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第4期10-15,共6页
中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面。但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题。为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基...
中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面。但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题。为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的中文地址解析方法:依据中文地址要素多级分类体系,扩展BIOES标注方法并进行地址语料标注;基于预训练语言模型,构建融合BERT、BiLSTM和CRF的综合深度学习模型,通过BERT预训练语言模型获取富含语义信息的字符向量,弥补静态词向量特异性缺失的问题,提高复杂地址要素的提取能力。以2019年深圳市地址数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数中文地址要素的解析准确率达90%以上;相比IDCNN-CRF和BiLSTM-CRF等深度学习模型,该方法对只具有小规模地址语料时的地址解析效果更优,且在解析多种地址要素类型时能保持良好的性能。
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关键词
中文地址
地址要素分类
地址标注
BERT-BiLSTM-CRF
地址解析模型
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职称材料
公共卫生事件中社会情绪的时空分析方法——以新冠疫情事件为例
被引量：
6
2
作者
曹天阳
张雪英
怀安
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期16-23,共8页
准确把握社会情绪的变化特征并分析其影响因素有助于为政府决策提供支持。社交网络将传统单向性的信息传播方式转变为多元互动的交流结构,进一步放大了突发公共卫生事件中社会情绪的流变性,把控情绪强度及倾向可为精准施策提供有力支撑...
准确把握社会情绪的变化特征并分析其影响因素有助于为政府决策提供支持。社交网络将传统单向性的信息传播方式转变为多元互动的交流结构,进一步放大了突发公共卫生事件中社会情绪的流变性,把控情绪强度及倾向可为精准施策提供有力支撑。该文借鉴心理学中情绪维度划分模型,将社会情绪分为7种类型、3个强度等级;考虑不同类型情绪具有不可叠加性,为尽可能还原文本表达的全部情绪类型,结合句法规则与情绪词典,提出基于单篇文本提取7种情绪类型的方法,并以国内新冠疫情事件为研究案例,按照事件的发展阶段进行社会情绪的时空特征和事件驱动因素分析。研究表明,该方法能从多维度、多层次挖掘社会情绪各阶段的变化特征,为政府决策提供引导策略。
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关键词
公共卫生事件
社会情绪
时空演变
新冠疫情事件
情感分析
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职称材料
题名
基于BERT-BiLSTM-CRF的中文地址解析方法
被引量：
9
1
作者
吴恪涵
张雪英
叶鹏
怀安
张航
机构
自然
资源
部城市国土
资源
监测与仿真
重点
实验室
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第4期10-15,共6页
基金
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金项目(KF-2019-04-025)
国家自然科学基金项目(41631177)
国家重点研发计划项目(2017YFB0503602)。
文摘
中文地址解析是地址匹配的重要环节,广泛应用于地址检索、地理编码和地址信息识别等方面。但传统地址解析方法存在覆盖度有限、人工参与过多和泛化能力较差等问题。为发挥深度学习模型在深层结构上自动学习上下文特征的优势,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型的中文地址解析方法:依据中文地址要素多级分类体系,扩展BIOES标注方法并进行地址语料标注;基于预训练语言模型,构建融合BERT、BiLSTM和CRF的综合深度学习模型,通过BERT预训练语言模型获取富含语义信息的字符向量,弥补静态词向量特异性缺失的问题,提高复杂地址要素的提取能力。以2019年深圳市地址数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数中文地址要素的解析准确率达90%以上;相比IDCNN-CRF和BiLSTM-CRF等深度学习模型,该方法对只具有小规模地址语料时的地址解析效果更优,且在解析多种地址要素类型时能保持良好的性能。
关键词
中文地址
地址要素分类
地址标注
BERT-BiLSTM-CRF
地址解析模型
Keywords
Chinese address
address element classification
address annotation
BERT-BiLSTM-CRF
address resolution model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
公共卫生事件中社会情绪的时空分析方法——以新冠疫情事件为例
被引量：
6
2
作者
曹天阳
张雪英
怀安
机构
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期16-23,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目“网络文本蕴含地理信息理解与知识图构建”(41631177)
国家自然科学基金面上项目“‘文本-地图’结合的地理知识图谱构建方法”(41971337)。
文摘
准确把握社会情绪的变化特征并分析其影响因素有助于为政府决策提供支持。社交网络将传统单向性的信息传播方式转变为多元互动的交流结构,进一步放大了突发公共卫生事件中社会情绪的流变性,把控情绪强度及倾向可为精准施策提供有力支撑。该文借鉴心理学中情绪维度划分模型,将社会情绪分为7种类型、3个强度等级;考虑不同类型情绪具有不可叠加性,为尽可能还原文本表达的全部情绪类型,结合句法规则与情绪词典,提出基于单篇文本提取7种情绪类型的方法,并以国内新冠疫情事件为研究案例,按照事件的发展阶段进行社会情绪的时空特征和事件驱动因素分析。研究表明,该方法能从多维度、多层次挖掘社会情绪各阶段的变化特征,为政府决策提供引导策略。
关键词
公共卫生事件
社会情绪
时空演变
新冠疫情事件
情感分析
Keywords
public health event
social emotion
spatio-temporal evolution
the COVID-19 incident
emotion analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT-BiLSTM-CRF的中文地址解析方法
吴恪涵
张雪英
叶鹏
怀安
张航
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
公共卫生事件中社会情绪的时空分析方法——以新冠疫情事件为例
曹天阳
张雪英
怀安
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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