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公开(公告)号：CN110781670A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911029961.4
申请日：2019-10-28
IPC: G06F40/279 , G06F40/289 , G06F17/18 , G06F40/194 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于百科知识库和词向量的中文地名语义消歧方法，包括：预训练词向量模型的生成；基于Bi-LSTM与CRF集成的地名识别模型的生成；待消歧地名所在文本中地名识别和词向量表示；歧义地名义项名及其义项内容获取；歧义地名义项内容中的地名识别和词向量表示；歧义地名所在文本中的地名列表词向量与歧义地名义项内容中的地名列表词向量进行相似度计算；歧义地名的义项频率统计；歧义地名最可能指代的地理位置的综合评估。本发明能够有效解决位置服务中同一地名可能对应多个地理位置和同一位置可能有多个描述名称的问题，适应于互联网+时代背景下文本描述中地名分布离散、稀疏的情况，满足智能化位置服务、全息位置地图等的迫切需求。
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公开(公告)号：CN110781670B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN201911029961.4
申请日：2019-10-28
IPC: G06F40/279 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/194 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于百科知识库和词向量的中文地名语义消歧方法，包括：预训练词向量模型的生成；基于Bi‑LSTM与CRF集成的地名识别模型的生成；待消歧地名所在文本中地名识别和词向量表示；歧义地名义项名及其义项内容获取；歧义地名义项内容中的地名识别和词向量表示；歧义地名所在文本中的地名列表词向量与歧义地名义项内容中的地名列表词向量进行相似度计算；歧义地名的义项频率统计；歧义地名最可能指代的地理位置的综合评估。本发明能够有效解决位置服务中同一地名可能对应多个地理位置和同一位置可能有多个描述名称的问题，适应于互联网+时代背景下文本描述中地名分布离散、稀疏的情况，满足智能化位置服务、全息位置地图等的迫切需求。
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公开(公告)号：CN110826331B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911029958.2
申请日：2019-10-28
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式与迭代式学习的地名标注语料库智能构建方法，该方法包括：生成初始语料库中的句子中字的词向量矩阵和字的消岐矩阵，拼接后输入Bi‑LSTM与CRF集成模型进行训练，生成地名识别模型；将地名识别模型嵌入人机交互式地名标注平台，进行人机交互式校正；将初始训练语料与标注的地名语料融合，优化地名识别模型的参数，直至所构建语料库满足要求时，迭代式训练学习结束，实现地名语料库的智能构建与优化。本发明可有效解决目前地名语料数据缺乏、更新较慢，人工构建地名语料费时费力、效率低下等问题，可有效实现面向多源、动态、异构且呈指数增长的互联网文本的地名标注语料库智能更新问题。
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公开(公告)号：CN110826331A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911029958.2
申请日：2019-10-28
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式与迭代式学习的地名标注语料库智能构建方法，该方法包括：生成初始语料库中的句子中字的词向量矩阵和字的消岐矩阵，拼接后输入Bi-LSTM与CRF集成模型进行训练，生成地名识别模型；将地名识别模型嵌入人机交互式地名标注平台，进行人机交互式校正；将初始训练语料与标注的地名语料融合，优化地名识别模型的参数，直至所构建语料库满足要求时，迭代式训练学习结束，实现地名语料库的智能构建与优化。本发明可有效解决目前地名语料数据缺乏、更新较慢，人工构建地名语料费时费力、效率低下等问题，可有效实现面向多源、动态、异构且呈指数增长的互联网文本的地名标注语料库智能更新问题。
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公开(公告)号：CN102253972B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201110158956.0
申请日：2011-06-14
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于网络爬虫的地名数据库维护方法，主要包括两个部分：基于网络爬虫的空间敏感网页获取和网页文本中地名信息解析。具体步骤分为：基于Google搜索引擎服务的空间敏感网页获取；基于空间主题相关度的空间敏感网页过滤；基于DOM技术的网页解析；基于CRF模型的网页文本中地名识别；采用地名数据库匹配的方式，从网页文本中获取新地名；地名的空间位置信息解析。本发明的方法能有效解决当前地名数据库建设中非标准地名和小颗粒度地名缺乏、地名时效性较低和相对位置信息缺失、地名数据库更新维护周期长、成本高、效率低下等问题，可广泛应用于数字城市建设、空间位置服务、空间信息检索、自然语言处理等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102254291A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110158783.2
申请日：2011-06-14
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06Q90/00
Abstract: 本发明公开了一种基于层次空间参考模型的城市地址编码方法。该方法具体分为四个步骤：形成地理要素类型码、利用不同计算规则形成方位码、找出目标物到城市中心的最短距离作为距离码、随机生成要编码地理要素的随机码。本发明的方法能够综合反映城市地理实体的要素类型、几何特征、地理空间位置、空间参照方位和相对城市中心距离等空间特性，方便快捷地判断地理实体在城市中的具体方位和距离城市中心的距离，可广泛应用到城市道路交通、城市规划、公安消防、城市基础设施建设、邮政通信等领域。
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公开(公告)号：CN102253972A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110158956.0
申请日：2011-06-14
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于网络爬虫的地名数据库维护方法，主要包括两个部分：基于网络爬虫的空间敏感网页获取和网页文本中地名信息解析。具体步骤分为：基于Google搜索引擎服务的空间敏感网页获取；基于空间主题相关度的空间敏感网页过滤；基于DOM技术的网页解析；基于CRF模型的网页文本中地名识别；采用地名数据库匹配的方式，从网页文本中获取新地名；地名的空间位置信息解析。本发明的方法能有效解决当前地名数据库建设中非标准地名和小颗粒度地名缺乏、地名时效性较低和相对位置信息缺失、地名数据库更新维护周期长、成本高、效率低下等问题，可广泛应用于数字城市建设、空间位置服务、空间信息检索、自然语言处理等领域。
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公开(公告)号：CN116200207A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310113786.7
申请日：2023-02-01
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种废旧塑料改性沥青混合料的一体化制备系统及方法，所述的一体化制备系统包括废旧塑料粉碎筛分组件、裂解组件、裂解产物分离组件、搅拌仓、集料仓、沥青罐、与沥青罐相连通的导热油加热装置、废气净化组件；所述废旧塑料改性沥青混合料的制备方法，步骤如下：S1‑1、废旧塑料裂解处理；S1‑2、裂解产物分离；S1‑3、废旧塑料改性沥青的制备；S1‑4、废旧塑料改性沥青混合料的制备；S1‑5、废气处理。本发明的一体化设备首先对废旧塑料进行粉碎筛分，考虑了粒径大小对沥青混合料的影响，裂解产物分离制得的废旧塑料裂解蜡，可提高沥青的高温性能，本发明专利可实现对改性沥青混合料制备过程的精准监控，从而提高沥青混合料的路用性能。
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公开(公告)号：CN119693442A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411762637.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及道路凹坑体积识别领域，具体为一种用于道路修复的坑槽体积快速识别与检测方法；通过对获取的包含路面凹槽区域的三维点云数据进行预处理以降低点云噪声，随后基于水平夹角阈值和深度阈值分别获取疑似上边缘点和疑似下边缘点，再通过疑似上边缘点和疑似下边缘点进行双向边缘搜索的方法以获得完整的凹槽区域的边缘，减少常规方法的确定区域边缘的随机性，提高了凹槽分割的完整性以及准确性，最后将凹槽点云数据进行分割以获得切片点云，并基于Alpha shapes算子获取切片点云边界，从而最终通过计算每个切片点云的横截面积和体积以获得整个凹槽的体积；解决了现有技术中对道路凹槽体积的测量准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN118397075A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410813631.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及有效叶面积指数计算技术领域，解决了传统使用查找表法去解得有效叶面积指数存在精度和泛用性不足以满足实际需要的技术问题，尤其涉及一种基于鱼眼相机山地森林有效叶面积指数的计算方法，包括：观测并采样冠层图像、对冠层图像进行二值化处理、确定具有代表性的坡地冠层间隙率、对坡地冠层间隙率进行地形校正、计算有效叶面积指数。本发明可以有效且便捷地计算出山地的有效叶面积指数LAIe，得出可靠的有效叶面积指数LAIe解析解，解决了传统使用查找表法去解得有效叶面积指数存在精度和泛用性不足以满足实际需要的技术问题，并且显著降低了数据处理过程中的计算量。
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