基于Trie树和有限状态自动机的中文地址解析模型

目前,无论是在研究或者是商业领域中,中文地址解析都没有一个成熟的模型结果。要素识别是地址解析的关键技术,传统的地址要素识别是基于特征词和字典匹配的方法,难以解决地址命名的多样性问题。利用自然语言处理技术,根据Trie树模型对行政区域寻址的方法和有限状态自动机模型对非规范地址的要素提取方法,本文提出T-FA模型对地址进行分级划分。其中,采用隐马尔可夫模型的切词方法和最长公共子序列算法,可以解决地址要素识别的模糊化搜索。T-FA模型具有良好的泛化能力,在批量处理地址时具有很好的通用效果,能比较有效地解决中文地址多样化的解析难题。

体育视频中基于语义推理的事件检测方法

为了对视频内容进行语义级别的事件分析和索引 ,进一步满足用户访问大规模体育视频库的需求 ,提出一种 3层次的视频语义推理方案。在最底层 ,提取视频特征 ,并提出一种视频语义片段自动分割算法 ;在第二层 ,把各语义片段映射到语义概念 ;在最高层 ,建立视频语义事件的有限状态自动机模型 ,进行事件推理和识别。实验结果表明 ,该方案可以有效地进行视频事件识别 。