【技术实现步骤摘要】
地址纠正方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及物流数据处理
，尤其涉及一种地址纠正方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在电商场景下，用户下单后，需要根据用户填写的收货地址推理出从发货地到收货地需要经过的各个流转环节，来进行快递流转。在这个过程中，如果收货地址填写错误，则会从源头上对整个物流流转造成干扰，因此，保证收货地址的准确性对于物流流转至关重要。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于提供一种地址纠正方法、系统、设备及存储介质，针对收货地址出错问题，有效识别地址错误内容并进行纠正，提升地址纠正准确率和效率。
[0004]本专利技术实施例提供一种地址纠正方法，包括如下步骤：
[0005]获取纠正前的地址数据；
[0006]将纠正前的地址数据输入训练好的隐马尔可夫模型；
[0007]根据所述隐马尔可夫模型的输出数据确定纠正后的地址数据。
[0008]在一些实施例中，所述隐马尔可夫模型中，所述纠正前的地址...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地址纠正方法，其特征在于，包括：获取纠正前的地址数据；将纠正前的地址数据输入训练好的隐马尔可夫模型；根据所述隐马尔可夫模型的输出数据确定纠正后的地址数据。2.根据权利要求1所述的地址纠正方法，其特征在于，所述隐马尔可夫模型中，所述纠正前的地址数据对应于显状态，所述纠正后的地址数据对应于隐状态。3.根据权利要求1所述的地址纠正方法，其特征在于，所述地址数据为地址文本，所述将纠正前的地址数据输入训练好的隐马尔可夫模型，包括如下步骤：根据预设的文本特征映射规则，基于所述纠正前的地址数据，提取纠正前的地址特征序列；将所述纠正前的地址数据的特征序列输入训练好的隐马尔可夫模型。4.根据权利要求3所述的地址纠正方法，其特征在于，根据所述隐马尔可夫模型的输出数据确定纠正后的地址数据，包括如下步骤：获取所述隐马尔可夫模型输出的纠正后的地址特征序列；根据所述文本特征映射规则，基于所述纠正后的地址特征序列，得到纠正后的地址数据。5.根据权利要求4所述的地址纠正方法，其特征在于，基于所述纠正前的地址数据，提取纠正前的地址特征序列，包括：将所述纠正前的地址数据进行分词，根据所述文本特征映射规则，将分词后的各个词映射为词向量，并将所述词向量组合得到纠正前的地址特征序列；基于所述纠正后的地址特征序列，得到纠正后的地址数据，包括：将所述纠正后的地址特征序列拆分得到各个词向量，根据所述文本特征映射规则，将拆分后的各个词向量映射到词，并将映射得到的词组合得到纠正后的地址特征序列。6.根据权利要求1所述的地址纠正方法，其特征在于，根据所述隐马尔可夫模型的输出数据确定纠正后的地址数据之后，还包括如下步骤：比较所述纠正后的地址数据和所述纠正前的地址数据，确定纠正信息；基于预设的纠正校验规则，判断所述纠正信息是否为允许的纠正；如果否，则拒绝该纠正信息，并将所述纠正后的地址数据对应于该纠正信息的文本还原为纠正前的文本。7.根据权利要求6所述的地址纠正方法，其特征在于，所述纠正信息包括纠正位置和纠正内容，所述纠正内容包括纠正位置处的纠正前文本和纠正后文本；所述预设的纠正校验规则包括纠正位置处的纠正前文本与纠正后文本符合预设的纠正内容映射关系。8.根据权利要求7所述的地址纠正方法，其特征在于，所述预设的纠正内容映射关系包括纠正前文本与纠正后文本为同音字或同形字；或所述预设的纠正内容映射关系包括纠正前文本与纠正后文本为谐音字或形近字。9.根据权利要求6至8中任一项所述的地址纠正方法，其特征在于，所述纠正信息包括纠正位置和纠正内容，所述预设的纠正校验规则包括预设的位置过滤规则；基于预设的纠正校验规则，判断所述纠正信息是否为允许的纠正，包括：
基于预设的位置过滤规则，判断所述纠正位置是否为允许纠正的位置。10.根据权利要求1所述的地址纠正方法，其特征在于，根据所述隐马尔可夫模型的输出数据确定纠正后的地址数据之后，还包括如下步骤：比较所述纠正后的地址数据和所述纠正前的地址数...
【专利技术属性】
技术研发人员：周筠，
申请(专利权)人：上海寻梦信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。