一种基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法技术

本发明专利技术公开了一种基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，使用带有机器监督学习机制的运单号自动识别模型自动识别运单号所属的快递公司名称，提高了运单号识别效率和速度。其技术方案为：对待识别的运单号进行分词，获取列表数据；参照运单号自动识别模型数据结构，对列表数据进行反序列化；基于反序列化后的列表数据，获取对应的各快递公司的相似度阈值；根据反序列化后的列表数据和相似度阈值，计算运单号相似度值；通过对比运单号相似度值和相似度阈值，获取运单号识别结果。获取运单号识别结果。获取运单号识别结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法


[0001]本专利技术涉及物流运单号查询领域，具体涉及一种基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法。

技术介绍

[0002]随着经济的高速发展及国民生活水平的迅速增长，快递物流业已成为支撑现代积极社会发展的重要产业，物流资源共享是推动流通方式转型、促进消费升级的重要方式。以“创新、开放、分享、协同、融合”为发展理念，行业主体间实现资源共享、信息互通、利益共赢成为相关企业“提质增效”的核心保障和有效途径。在进行“共仓、共运、共转、共配”的过程中，运单号的批量识别是其中的一项重要环节。
[0003]随着每日快递单量的日益增长，运单号批量识别的压力逐渐增大。传统的通过访问第三方接口进行运单号识别的方式存在着访问速度慢、时效性低等问题，使得识别效率及稳定性得不到保障。首先，访问第三方接口会占用大量带宽，需要稳定的网络，无法实现不依赖网络的识别。并且，一旦第三方接口被攻击，或者内部出现问题，就会造成严重的停滞及拥塞。因此，一种能够实现快速、高效并且不依赖网络就能够进行运单号识别的方法就显得尤为重要。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，其特征在于，包括以下步骤：对待识别的运单号进行分词，获取列表数据；参照运单号自动识别模型数据结构，对列表数据进行反序列化；基于反序列化后的列表数据，获取对应的各快递公司的相似度阈值；根据反序列化后的列表数据和相似度阈值，计算运单号相似度值；通过对比运单号相似度值和相似度阈值，获取运单号识别结果。2.根据权利要求1所述的基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，其特征在于，所述列表数据包括多个分词词语，其中每个分词词语包括运单号长度和对应词语位数。3.根据权利要求1所述的基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，其特征在于，所述运单号自动识别模型数据结构包括字典、语料、索引和对象，根据所述字典、语料、索引和对象对列表数据进行反序列化。4.根据权利要求1所述的基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，其特征在于，所述反序列化后的列表数据和相似度阈值通过TF
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IDF算法计算运单号相似度值，包括以下步骤：计算各分词词语的词频；计算各词频的逆向文件频率；基于各分词词语的词频和对应的逆向文件频率，计算各分词词语的相似度值。5.根据权利要求4所述的基于运单号自动识别模型智能识别运单号方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：高竞，韩小强，赵军章，尹东勇，孟凡浩，孙莎莎，
申请(专利权)人：圆通速递有限公司，
类型：发明
国别省市：