摘要
本文针对现有的中文POI(pointsofinterest)匹配中存在的不足，利用中文分词、信息检索、搜索引擎和人工智能技术作为支撑，提出了基于角色标注的中文POI匹配的方法，提高了POI匹配的准确性和效率。其基本思想是：根据在POI匹配中的作用，在对POI分词的基础上用HMM(HideMarkovModel隐马可大模型)对POI的切分单位进行角色标注，切分单位的角色不同，其在匹配过程中的地位也不同，在精确匹配失败后，再根据角色信息进行模糊匹配，从而提高了中文POI名称匹配的成功率。为验证实际的效果，实现了一个基丁角色标注的POI名称匹配的原型系统，并利用北京市东城区和西城区的POI库进行了匹配试验。从北京市东城区和西城区POI名称数据库中的160，000余条中随机抽山2300条POI进行匹配试验，匹配率成功率达到92．39％。通过对结果样本的详细分析，发现限制匹配成功率的主要因素在于POI数据库的质量、算法的模糊匹配的能力不足。排除POI名称数据库的影响，实际匹配率达98．01％。本文最后还讨论了进一步提高POI匹配成功率的思路和未来可能的研究重点和方向。
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