基于ERNIE-DPCNN模型的地址清洗匹配方法研究

大规模地址数据的词向量特征维度较高,导致地址清洗过程中存在一定的误差。为此,文章研究了基于ERNIE-DPCNN模型的地址清洗匹配方法。该方法利用数据准备层获取地址街道、POI等地址数据后,将其传输至逻辑计算层内;逻辑计算层使用ERNIE-DPCNN模型获取地址词向量特征,然后对该地址词向量特征进行地址分词匹配处理;将地址分词匹配结果输入到地址匹配引擎层内,生成行政区、街道等门牌索引;应用层使用Web服务器通过行政区、街道等门牌索引获取地址清洗匹配结果。实验结果表明:该方法可有效对地址数据字段进行清洗,最大程度地保留地址数据字段特征。该方法能在保证地址匹配结果较为精确的同时匹配到地址的行政区划分,应用效果较好。