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申请/专利权人：长江航道测量中心

摘要：本发明提供一种基于BiLSTM‑CRF模型的航道通告信息提取方法及系统，包括根据航道相关信息进行中文分词，在进行中文分词时，根据航道要素图层构建电子航道图物标名称分词词典，以作为登录词典；通过地理实体识别实现关键信息提取，包括将航道通告信息中对用户具有实际意义的元素按照机构O、地点L、主题S、事件E和时间T进行划分，构建航道通告的文本语义提取模型，在文本语义提取模型约束下采用BiLSTM‑CRF模型进行训练，并提取关键信息。本发明所得航道通告信息可以用于航道通告、尺度等文字类信息可视化、航道重点区域可视化及航行辅助提醒，以及基于移动终端的航道信息交互与推送等方面。

主权项：1.一种基于BiLSTM-CRF模型的航道通告信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据航道相关信息进行中文分词，在进行中文分词时，根据航道要素图层构建电子航道图物标名称分词词典，以作为登录词典；实现过程如下，首先，构建电子航道图物标名称分词词典，实现方式如下，步骤1.1，批量加载航道要素图层；步骤1.2，读取要素，根据属性字段来提取要素名称，并将结果保存至已读属性名称列表；步骤1.3，判断当前是否存在未读要素，若是则继续读取要素，返回步骤1.2，若否则结束读取过程并进入步骤1.4；步骤1.4，根据步骤1.2获取的最终名称列表，按照中文分词词典的“名称+换行”格式依次写入文本文件中，并将最终的文件输出作为分词词典；然后，对于待处理的语句进行句子清洗，分离出与分词无关的特殊字符，并将特殊字符标识为未知词性；将构建的电子航道图物标名称分词词典作为登录词典进行加载，以建立trie树分词模型，得到前缀词典；基于前缀词典进行词图扫描，生成文本中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图；采用动态规划查找最大概率路径Route，找出基于词频的最大切分组合；对于收录于分词词典中的登录词，按词典标注标识；对于未收录于分词词典中的词，按中英文分开识别，英文、数字及时间形式的组合给予相应标注，中文采用基于汉字成词能力的隐马尔可夫模型计算成词概率；基于Viterbi算法进行词性标注；基于TF-IDF和TextRank模型抽取关键词；步骤2，通过地理实体识别实现关键信息提取，包括将航道通告信息中对用户具有实际意义的元素按照机构O、地点L、主题S、事件E和时间T进行划分，构建航道通告的文本语义提取模型，在文本语义提取模型约束下采用BiLSTM-CRF模型进行训练，并提取关键信息；预先进行航道信息获取，包括获取并存储航道相关信息，所述航道相关信息包括航道通告、计划水深和维护尺度；获取航道相关信息采用聚焦网络爬虫方式实现；所述在文本语义提取模型约束下采用BiLSTM-CRF模型进行训练，包括使用Bakeoff-3评测中所采用的BIO标注集对文本语义提取模型进行标注，在BiLSTM-CRF模型的CRF层为最后预测的标签添加约束；所得识别结果用于空间信息可视化，包括基于通过BiLSTM-CRF模型识别所得标签为地点的地理实体，与电子航道图进行空间匹配，并以空间位置为中心生成地理围栏，标注显示实时的航道通告信息。

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