本申请涉及电商技术领域中一种物流轨迹渲染方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：响应物流接口异常事件，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本；采用预设的地址识别模型将到达节点备注文本作为输入，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本；根据所述节点地址文本确定出对应的地图定位信息；根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹。本申请有效解决物流接口异常事件，可靠地渲染出物流运输过程的物流轨迹，具备鲁棒性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
物流轨迹渲染方法及其装置、设备、介质
[0001]本申请涉及电商
，尤其涉及一种物流轨迹渲染方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着电商技术的不断发展，快递物流轨迹渲染已然实现，购买商品的消费者可以直观地通过查看地图上显示的物流轨迹曲线图，清晰地了解目前商品包裹的运输位置和物流运输进展。通常物流轨迹渲染依据物流轨迹对应的节点地址文本所处的地图定位信息，节点地址文本可以通过调用接口获得，然而可能会出现接口返回异常的情况，使得无法获得物流轨迹对应的节点地址文本，进而没有相应的地图定位信息进行物流轨迹渲染。
[0003]传统技术中，通常采用规则匹配的方式，即采用预先构造的地址库中的节点地址文本与到达物流运输中途节点的文本进行匹配，从而确定出相匹配的节点地址文本，然而所述方式的实现，容易无法匹配出节点地址文本，其次需要设计庞大的地址库，而且其中的节点地址文本需要兼容不同的快递物流服务商的对地址描述的格式，在跨境电商物流环境下还需兼容不同的语言，可见实现成本高昂且可靠性不高。
[0004]鉴于传统技术的不足，本申请人长期从事相关领域的研究，为解决电商领域业内难题，故另辟蹊径。
技术实现思路
[0005]本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种物流轨迹渲染方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
[0006]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0007]适应本申请的目的之一而提供的一种物流轨迹渲染方法，包括如下步骤：
[0008]响应物流接口异常事件，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本；
[0009]采用预设的地址识别模型将到达节点备注文本作为输入，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本；
[0010]根据所述节点地址文本确定出对应的地图定位信息；
[0011]根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹。
[0012]进一步的实施例中，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本，包括如下步骤：
[0013]获取物流运输过程产生的物流轨迹备注文本；
[0014]采用预设的状态分类模型确定出物流轨迹备注文本所属的运输状态，获取属于表征到达的运输状态的物流轨迹备注文本作为到达节点备注文本。
[0015]进一步的实施例中，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本，包括如下步骤：
[0016]对所述到达节点备注文本进行分词，获得相应的分词序列；
[0017]由所述地址识别模型中的多语言特征提取层提取所述分词序列中每个词元对应
的深层语义特征，获得相应的语义特征向量；
[0018]由所述地址识别模型中的第一分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于开始词元，以及开始词元所属的地址属性，第二分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于结束词元，以及结束词元所属的地址属性；
[0019]根据属于开始词元的词元和与其最近且所属的地址属性相同的属于结束词元的词元，确定出相应的节点地址文本。
[0020]进一步的实施例中，根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹，包括如下步骤：
[0021]确定所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的实际运输耗时，获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的预测运输耗时；
[0022]计算所述实际运输耗时与所述预测运输耗时之间的时差，当所述时差超过预设阈值时，可视化渲染出相应的物流轨迹颜色为第一颜色，当所述时差小于预设阈值时，可视化渲染出相应的物流运输轨迹颜色为第二颜色。
[0023]进一步的实施例中，获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的预测运输耗时之前，包括：
[0024]根据所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的运输路程，计算出相应的预测运输耗时；
[0025]或者，包括：
[0026]获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的多个历史实际运输耗时；
[0027]对所述多个历史实际运输耗时进行排序，过滤排序靠前和靠后对应的预设数量的历史实际运输耗时，计算出剩余的历史实际运输耗时对应的均值作为预测运输耗时。
[0028]进一步的实施例中，根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹之后，包括如下步骤：
[0029]获取从物流运输的出发点至所述地图定位信息的实际运输耗时，以及所述地图定位信息至物流运输的目的地的预测运输耗时；
[0030]根据所述实际运输耗时和所述预设运输耗时构造出消息通知弹窗，将其渲染至地图上的所述地图定位信息的显示位置附近显示。
[0031]进一步的实施例中，响应物流接口异常事件，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本之前，包括如下步骤：
[0032]获取预设的训练集中的单个训练样本及其监督标签，所述训练样本为历史物流运输过程产生的到达节点备注文本，标注所述训练样本中的节点地址文本作为监督标签；
[0033]对所述训练样本进行分词，获得相应的分词序列；
[0034]由所述地址识别模型中的多语言特征提取层提取所述分词序列中每个词元对应的深层语义特征，获得相应的语义特征向量；
[0035]由所述地址识别模型中的第一分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于开始词元，以及开始词元所属的地址属性，第二分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于结束词元，以及结束词元所属的地
址属性；
[0036]根据属于开始词元的词元和与其最近且所属的地址属性相同的属于结束词元的词元，确定出相应预测的节点地址文本；
[0037]采用所述训练样本的监督标签，确定所述预测的节点地址文本的损失值，在所述损失值未达到预设阈值时，对地址识别模型实施权重更新，并继续调用其他训练样本实施迭代训练直至地址识别模型收敛。
[0038]另一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种物流轨迹渲染装置，包括文本获取模块、地址识别模块、定位确定模块以及轨迹渲染模块，其中，文本获取模块，用于响应物流接口异常事件，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本；地址识别模块，用于采用预设的地址识别模型将到达节点备注文本作为输入，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本；定位确定模块，用于根据所述节点地址文本确定出对应的地图定位信息；轨迹渲染模块，用于根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹。
[0039]进一步的实施例中，所述文本获取模块，包括：文本获取子模块，用于获取物流运输过程产生的物流轨迹备注文本；状态分类子模块，用于采用预设的状态分类模型确定出物流轨迹备注文本所属的运输状态，获取属于表征到达的运输状态的物流轨迹备注文本作为到达节点备注文本。
[0040]进一步的实施例中，所述地址识别模块，包本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物流轨迹渲染方法，其特征在于，包括如下步骤：响应物流接口异常事件，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本；采用预设的地址识别模型将到达节点备注文本作为输入，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本；根据所述节点地址文本确定出对应的地图定位信息；根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹。2.根据权利要求1所述的物流轨迹渲染方法，其特征在于，获取物流运输过程产生的到达节点备注文本，包括如下步骤：获取物流运输过程产生的物流轨迹备注文本；采用预设的状态分类模型确定出物流轨迹备注文本所属的运输状态，获取属于表征到达的运输状态的物流轨迹备注文本作为到达节点备注文本。3.根据权利要求1所述的物流轨迹渲染方法，其特征在于，识别出所述到达节点备注文本中的节点地址文本，包括如下步骤：对所述到达节点备注文本进行分词，获得相应的分词序列；由所述地址识别模型中的多语言特征提取层提取所述分词序列中每个词元对应的深层语义特征，获得相应的语义特征向量；由所述地址识别模型中的第一分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于开始词元，以及开始词元所属的地址属性，第二分类层根据所述每个词元对应的语义特征向量，分类出每个词元是否属于结束词元，以及结束词元所属的地址属性；根据属于开始词元的词元和与其最近且所属的地址属性相同的属于结束词元的词元，确定出相应的节点地址文本。4.根据权利要求1所述的物流轨迹渲染方法，其特征在于，根据所述地图定位信息在地图上可视化渲染出相应的物流轨迹，包括如下步骤：确定所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的实际运输耗时，获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的预测运输耗时；计算所述实际运输耗时与所述预测运输耗时之间的时差，当所述时差超过预设阈值时，可视化渲染出相应的物流轨迹颜色为第一颜色，当所述时差小于预设阈值时，可视化渲染出相应的物流运输轨迹颜色为第二颜色。5.根据权利要求4所述的物流轨迹渲染方法，其特征在于，获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的预测运输耗时之前，包括：根据所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的运输路程，计算出相应的预测运输耗时；或者，包括：获取所述地图定位信息与其上一时刻的地图定位信息之间的多个历史实际运输耗时；对所述多个历史实际运输耗时进行排序，过滤排序靠前和靠后对应的预设数量的历史实际运输耗时，计算出剩余的历史实际运输耗时对应的均值作...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博锐，
申请(专利权)人：广州华多网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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