中文地名

作品数：43被引量：239H指数：10
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相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
相关作者：黄德根杨元生李丽双张雪英邱克威更多>>
相关机构：大连理工大学南京师范大学北京大学中国科学院更多>>
相关期刊：《测绘科学技术学报》《中国地名》《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目中国科学院声学研究所知识创新工程项目更多>>
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基于XLNet的多数据源中文地名匹配方法
《地理空间信息》2024年第8期59-63,88,共6页郑诗语 邱芹军 谢忠 陶留锋 李伟杰 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3904200,2022YFF0711601);湖北省自然科学基金资助项目(2022CFB640);地质探测与评估教育部重点实验室主任基金资助项目(GLAB2023ZR01)。
地址作为社会发展中重要的基础性数据资源,已成为城市地理空间数据化建设的重要组成部分。地名匹配旨在比较表示相同真实世界位置的配对字符串。当前地名匹配方法依赖于字符串相似性独立或多种混合相似性度量方法,这些方法无法有效地捕...
关键词：地名匹配 地名实体 XLNet Softmax 回归模型 
南极的中文地名知多少
《党建文汇（上半月）》2024年第3期63-63,共1页张建松 
2024年2月7日,中国南极秦岭站开站,冰雪大陆南极洲又多了一个响亮的中文地名。截至目前,我国已发布364个南极地名。我国南极地名命名工作始于首次南极科学考察。考察队命名了南极地名“长城湾”,自此拉开了我国南极地名命名工作的序幕...
关键词：南极科学考察 菲尔德斯半岛 地名命名 长城站 长城湾 考察队 中文地名 南极洲 
中文地名地址匹配方法综述被引量：4
《测绘与空间地理信息》2023年第9期64-67,共4页刘啸婵 丁宗玮 戴煜炜 刘晓川 
浙江省自然资源厅科技项目(2022-32);校重点科研项目(QZYZ2101);校教学建设项目(HLWKCSZ202104)资助。
针对中文地名地址匹配过程中容易出现匹配准精度不高、效率低的不足,本文从地名地址数据预处理、地名地址的解析与分词、地名地址匹配方面阐述了地名地址匹配技术的研究现状,并对已有方法的优缺点进行总结与分析,最后结合方法改进遇到...
关键词：地名地址 分词算法 匹配算法 深度学习 
中文地名英译规范新探索
《衡阳师范学院学报》2022年第5期95-100,共6页肖乐 邓思 
湖南省哲学社会科学基金项目“中文地名英译规范研究”(17WLH38)。
随着国际化进程的推进,准确地进行中文地名英译变得越来越重要。目前,中文地名英译方面仍存在诸多问题:中文地名英译标准不统一;政府地名管理部门和译者之间缺乏有效的互动;译者在英译实践中存在语意模糊、文化缺失等问题。中文地名英...
关键词：中文地名英译 规范 多元化原则 
基于规则与遗传算法的中文地名识别
《电脑知识与技术》2022年第20期76-77,80,共3页方玉萍 万荣 
云南省教育科学规划教师教育专项课题(编号:ZH2019083041)。
中文地名作为文本中描述其地理位置信息的重要部分,在空间信息等领域具有广泛应用,且正确地名识别也是文本信息识别的一个重要步骤。文章在相关研究基础上,根据中文地名的特征及其用字的特殊性,探讨了通过窗口规则的方法,再利用遗传算...
关键词：规则 遗传算法 地名 窗口 
结合地名知识和位置信息的中文地名匹配方法被引量：6
《测绘通报》2022年第5期120-125,共6页姜松言 宋国民 贾奋励 陈令羽 张蓝天 
国家自然科学基金(42171456);国家重点研发计划(2017YFB0503503);国家自然科学基金青年基金(41801317)。
针对中文地名数据中存在的“同名异地”“异地同名”等歧义问题,本文提出了一种结合地名知识和位置信息的地名匹配方法。首先基于特征词的规则匹配模式对地名名称结构进行了解析。然后结合地名的位置信息实现中文地名匹配;同时,基于地...
关键词：地名知识 地名匹配 相似度计算 数据消歧 
混合神经网络的中文地名识别方法被引量：6
《测绘科学》2021年第11期159-165,共7页朱鹏 石丽红 焦明连 刘晓东 孙浩 
国家重点研发计划项目(2018YFB1403002,2018YFC0807002)。
针对互联网媒体数据中地名信息表达不规范、实体边界不清晰、地名简化表达问题,该文提出了一种混合神经网络的中文地名识别方法。通过ALBERT层学习字级别特征表达与BiLSTM层提取文本上下文语义特征,由CRF层获得全局最优标记序列,更有效...
关键词：地名识别 ALBERT BiLSTM 中文地名 
基于微博数据的地震灾情信息识别与应用被引量：6
《地理信息世界》2020年第6期98-104,共7页孔珍 张叶廷 杜志强 
国家重点研发计划项目(2017YFC1502902);国家自然科学基金项目(41971347,41871314)资助。
灾后的应急救灾初期急需受灾范围和受灾程度等灾情信息,为应急救援行动提供数据支撑。基于微博数据设计了地震灾情知识库,确定了灾情类别和灾情等级关键词;详细介绍了地震灾情知识库的构建过程及原理,首先采用基于种子词的方法对文本进...
关键词：社交媒体涉灾数据 文本分类 中文地名识别 灾情信息聚合 
基于条件随机场与规则改进的复杂中文地名识别被引量：10
《武汉大学学报（工学版）》2020年第5期456-463,共8页毛波 滕炜 
国家自然科学基金项目(编号:41671457);江苏省自然科学基金项目(编号:BK20151551);江苏省高校自然科学研究重大项目(编号:16KJA170003)。
中文地名构词能力强、特征多样,难以从文本中准确定位到地名的位置和边界。为实现复杂中文地名的准确自动识别,深入分析了复杂中文地名的特征,将地名识别问题转换为序列标注问题,训练条件随机场(conditional random field,CRF)模型对地...
关键词：复杂地名识别 条件随机场 信息熵 
基于条件随机场多特征融合的中文地名、机构名实体识别被引量：5
《现代计算机》2019年第12期13-17,共5页马孟铖 艾斯卡尔.艾木都拉 吐尔地.托合提 
国家自然科学基金资助项目(No.61562083);国家重点研发计划(No.2017YFC0820603)
命名实体识别是自然语言处理的基础任务,其中通用领域语料下的复杂地名、机构名实体识别效果还有待提高。针对这一问题,提出一种多特征融合的中文地名、机构名实体识别方法,该方法以条件随机场为框架,结合实验语料的特点,选取统计特征,...
关键词：命名实体 多特征融合 自然语言处理 条件随机场 
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