摘要
本发明属于计算机技术领域,公开一种用于创建建筑物时空对象的创建方法,基于以下模型框架确定,模型框架包括:地址解析模型和地址匹配模型,其中,地址解析模型与地址匹配模型之间共享编码网络,编码网络的输入为文本地址,编码网络的输出为文本地理融合向量;地址解析模型和地址匹配模型采用多任务联合训练的方式训练得到;地址解析模型用于将建筑物多源数据中的地址文本转换为地址标签序列;地址匹配模型用于识别建筑物多源数据中指示同一建筑物的地址文本;目标建筑物的建筑物时空对象,包括从指示目标建筑物的建筑物多源数据中提取的建筑物信息和地址标签序列。由此,通过多任务学习实现跨部门多源异构数据的精准语义解析与全时空关联建模。
技术关键词
建筑物
膨胀卷积神经网络
文本
条件随机场
多任务联合训练
联合损失函数
匹配网络
标签
对象
编码模块
多源异构数据
编码器结构
序列
多尺度特征
框架
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