地理编码系统中地名地址分词算法研究
一种基于词典的中文分词法的设计与实现
一种基于词典的中文分词法的设计与实 现 摘要：中文分词就是把没有明显分隔标志的中文字串切分为词串，它是其他中文信息处理的基础，广泛应用于搜索引擎、自动翻译、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等领域。就中文分词的基本方法作了简单阐述，并介绍了一种基于词典采用最大匹配法实现中文分词的方法。 关键词：中文分词；词库索引；正向最大匹配法 1 中文分词 中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。 1.1中文分词方法的种类 中文自动分词方法有多种，一般来说大致可归结为以下三大类：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则和基于统计相结合的分词方法[2]。1.1.1基于词典的分词方法。基于词典的分词方法，又叫做基于字符串匹配的分词方法。其基本思想是：事先建立词库，其中包含所有可能出现的词。对于给定的待分词的汉子串Str，按照某种确定的原则切取Str 的子串，若该子串与词库中的某词条相匹配，则该子串是就是词，继续分割其余的部分，直到剩余部分为空；否则，该子串不是词，转到上面重新切取Str的子串进行匹配。1.1.2基于统计的分词方法。基于词典分词方法要借助词典来进行，而中文的构词非常灵活，词的数目几乎是无限的，因此要构造完备的词典几乎是不可能的。鉴于上述分词方法存在的这些缺点，一种基于统计的分词方法应运而生。这种方法撇开词典，根据字串出现的频率来判断这个字串是否是词。该方法对于大的语料，分全率还可以，但是对于小的语料分全率就比较低。该方法的另一个缺点就是不够准确，有些经常一起出现的单字构成的字串其实不是词。但是由于出现的频率很高，就被分出来当作词处理了，而且这样的“词”还非常多, 例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。1.1.3基于规则和基于统计相结合的分词方法。该方法首先运用最大匹配作初步切分，然后对切分的边界处进行歧义探测，发现歧义，最后运用统计和规则相结合的方法来判断正确的切分[4]。运用不同的规则解决人名、地名、机构名识别，运用词法结构规则来生成复合词和衍生词。日前这种方法可以解决汉语中最常见的歧义类型：单字交集型歧义。并对人名、地名、机构名、后缀、动词/形容词重叠、衍生词等词法结构进行识别处理，基本解决了分词所面临的最关键的问题。若词典结构和算法设计优秀，分词速度将非常快。 1.2分词中的难题 有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。1.2.1歧义识别。歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：“表面的”，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”，这种称为交叉歧义，像这种交叉歧义十分常见。“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。交叉歧义
MapGIS地名地址建库解决方案
MapGIS地名地址建库解决方案 简介 第二次全国地名普查的任务是查清各行政区域内地名的属性信息和地理实体的相关信息，对有地无名的有地名作用的实体进行命名，对不规范地名进行标准化处理，设置标准规范的地名标志，建立、完善四级国家地名和区划数据库，加强地名信息化服务建设，建立地名普查档案。 系统特色 第二次地名普查管理系统做为各级民政部门的应用系统，满足地名普查数据库管理和应用的需求，为各级民政部门提供详实的数据服务，其主要功能如下：数据导入：实现地名普查矢量数据的多种格式导入及交互功能，实现扩展属性和多媒体数据的转换入库。数据采集与编辑：提供数据采集与编辑功能，支持用户数据采集、编辑与修改。多媒体管理：对多照片、音频、视频、文本等多媒体数据进行管理并与矢量进行挂接。质量检查：支持自动和半自动检查。统计分析：支持行政区划统计、地名分类统计、界线界桩统计、重名统计等。 ●属性数据导入 支持地名（含地名调查目录）、地名标志、界线、界桩属性数据按照数据库属性数据结构要求导入。并且在导入的过程中编码自动维护匹配，并生成对应关系表，同时在导入完成之后自动完成对数据检查。
地名调查表数据导入入库 ●矢量及多媒体数据导入 支持基础地理数据、地名采集数据、地名标志等采集数据导入，支持2000国家大地坐标系的1：5万地形图及空间地名数据入库；支持JPG（含JGW配准文件）格式的遥感影像数据导入。 ●多媒体数据导入管理 提供数据采集与编辑功能，方便用户进行数据采集、编辑与修改。
多媒体数据导入入库 ●图属智能挂接 系统可以实现列表式地名调查目录的快速录入与编辑，并通过遥感影像、大比例尺地图等其他方式建立地名属性与地名空间数据的链接关系。
中文分词基础件(基础版)使用说明书
索源网https://www.sodocs.net/doc/928664164.html,/ 中文分词基础件（基础版） 使用说明书 北京索源无限科技有限公司 2009年1月
目录 1 产品简介 (3) 2 使用方法 (3) 2.1 词库文件 (3) 2.2 使用流程 (3) 2.3 试用和注册 (3) 3 接口简介 (4) 4 API接口详解 (4) 4.1初始化和释放接口 (4) 4.1.1 初始化分词模块 (4) 4.1.2 释放分词模块 (4) 4.2 切分接口 (5) 4.2.1 机械分词算法 (5) 4.3 注册接口 (8) 5 限制条件 (9) 6 附录 (9) 6.1 切分方法定义 (9) 6.2 返回值定义 (9) 6.3 切分单元类型定义 (9)
1 产品简介 索源中文智能分词产品是索源网（北京索源无限科技有限公司）在中文信息处理领域以及搜索领域多年研究和技术积累的基础上推出的智能分词基础件。该产品不仅包含了本公司结合多种分词研发理念研制的、拥有极高切分精度的智能分词算法，而且为了适应不同需求，还包含多种极高效的基本分词算法供用户比较和选用。同时，本产品还提供了在线自定义扩展词库以及一系列便于处理海量数据的接口。该产品适合在中文信息处理领域从事产品开发、技术研究的公司、机构和研究单位使用，用户可在该产品基础上进行方便的二次开发。 为满足用户不同的需求，本产品包括了基础版、增强版、专业版和行业应用版等不同版本。其中基础版仅包含基本分词算法，适用于对切分速度要求较高而对切分精度要求略低的环境（正、逆向最大匹配）或需要所有切分结果的环境（全切分）。增强版在基础版的基础上包含了我公司自主开发的复合分词算法，可以有效消除切分歧义。专业版提供智能复合分词算法，较之增强版增加了未登录词识别功能，进一步提高了切分精度。行业应用版提供我公司多年积累的包含大量各行业关键词的扩展词库，非常适合面向行业应用的用户选用。 2 使用方法 2.1 词库文件 本产品提供了配套词库文件，使用时必须把词库文件放在指定路径中的“DictFolder”文件夹下。产品发布时默认配置在产品路径下。 2.2 使用流程 产品使用流程如下： 1）初始化 首先调用初始化函数，通过初始化函数的参数配置词库路径、切分方法、是否使用扩展词库以及使用扩展词库时扩展词的保存方式等。经初始化后获得模块句柄。 2）使用分词函数 初始化后可反复调用各分词函数。在调用任何函数时必要把模块句柄传入到待调用函数中。 3）退出系统 在退出系统前需调用释放函数释放模块句柄。 2.3 试用和注册 本产品初始提供的系统是试用版。在试用版中，调用分词函数的次数受到限制。用户必须向索源购买本产品，获取注册码进行注册后，方可正常使用本产品。 注册流程为： 1）调用序列号获取接口函数获取产品序列号； 2）购买产品，并将产品序列号发给索源。索源确认购买后，生成注册码发给用户； 3）用户使用注册码，调用注册接口对产品进行注册； 4）注册成功后，正常使用本产品。
地名地址数据生产
地名地址数据生产 摘要：地名地址数据是数字城市地理空间框架建设的重要组成部分，是建立空 间信息与非空间信息、非空间信息与非空间信息之间联系的纽带。本文根据现实 生产的需求，阐述地名地址采集生产与建库的流程，并着重阐述其中数据采集相 关情况。 关键字：兴趣点；地址；地名；数据采集 1 引言 在现今信息化的社会，建立全面，准确的地理空间信息数据库是非常重要的，而地名地 址数据库则是其重要的组成部分。地名地址数据库与人们的日常生活具有十分紧密的联系， 可以广泛应用到快递、物流、交通、工商、公安等相关领域。为了及时向政府和大众提供准确、全面、权威的地名地址信息，各相关部门开展了对于地名地址数据的采集及建库工作。 本文对地名地址数据采集生产建库的概念和方法进行了详细探讨。 2 建设内容 地名地址数据库从数据的逻辑分类上可区分为两类：地名数据和地址数据，兴趣点（POI）数据属于广义地名数据中的一部分，由于其在民生应用上的特殊性以及其巨大的数据量，在 数据库分层时，可将其独立分层。 2.3兴趣点数据 兴趣点主要为各类店铺，单位等公众感兴趣的信息。由于兴趣点主要用于服务社会群体，故实地通过门牌、广告牌等相关信息能判定工商户、单位等兴趣点内容的进行采集。 3 生产流程 地名地址数据生产建库工作从性质上区分，主要就是外业数据采集，内业数据处理整合 以及数据质检。 3.1外业数据采集 现在地名地址采集在大多数地区早已实现无纸化作业，作业方式大同小异，但尚无固定 模式，这里以浙江省第一测绘院的外业采集为例进行简述。 3.1.1 底图准备 由于地名地址数据必须保证其相对较高的精度，而地名地址的精度很大程度上取决于底 图的精度，所以底图的数据源必须使用最新最全的大比例尺矢量数据或者高分辨率影像数据。在确定使用的数据后，将其转化为手持设备上采集系统能够读取的数据格式，并导入手持设 备中。 3.1.2数据采集 有别于传统的打印图纸作业，使用手持设备进行无纸化作业，能够现场记录采集数据的 空间位置和属性信息，并可拍摄现场照片，根据拍摄照片，自动识别照片中的兴趣点信息、 楼幢、门牌、门址信息，可以有效减少照片关联错误，内业图纸空间位置判断失误等错误， 并大大的提高了采集的效率。 数据采集时，采取百分百全覆盖的采集方式，只要实地有地名或地址信息就进行采集， 确保数据的完整性。所有采集的兴趣点地名等数据原则上应该全部进行拍照，以方便内业的 制作以及后期的数据质检，除非由于实地特殊情况导致照片无法拍摄，如未挂牌的重要信息 点位，字迹模糊的兴趣点等。地址数据则进行部分拍照用于内业核实，也利于提高数据的采 集效率。 数据采集时，在实地会有很多种意外情况，如某些内业无法通过名称来了解点的信息分类；如同一块正规门牌出现在不同的两个地方，无法实地确认哪个为正确门牌；如出现了特 殊的地方生僻字，手持设备无法录入。所以在遇到一些比较特殊的情况时，应该在数据中做 好解释备注工作，便于后期数据处理。 3.1.3数据导出 采集完成后将采集的数据导出成数据库格式，同时将照片导出到文件夹。
ArcGIS中地理编码方法的改进_章意锋
第30卷第3期2007年6月测绘与空间地理信息 GEOMATICS＆SPATIALINFORMATION TECHNOLOGY Vol.30,No.3 Jun., 2007 收稿日期:2006- 09- 04 作者简介:章意锋(1980-),男,浙江宁波人,华东师范大学地图学与地理信息系统专业在读研究生,研究方向为地理信息系统的研究与开发。ArcGIS中地理编码方法的改进章意锋1,吴健平1,程怡2,曾春润1 (1.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海200062; 2.华东师范大学城市与区域经济系,上海200062) 摘要:城市管理部门对空间数据与非空间数据共享整合的要求日益迫切,急需利用地理编码技术把空间数据和非空间数据联系起来。但是由于中国的地名、地址体系异常复杂等原因的存在,使得地理编码技术没有国外成熟,应用也没有国外广泛。针对上述问题,笔者提出了解决ArcGIS中组合定位器不支持中文等问题的一种解决方案,并且通过应用于上海市青少年管理系统,提出了关于如何提高地址匹配成功率的几点建议。 关键词: 地理编码;地址定位器;参考主题 中图分类号:P208 文献标识码:B 文章编号:1672- 5867(2007)03- 0116- 04 0引言 随着GIS在我国城市信息化建设中越来越广泛的应用,城市管理部门对空间数据与非空间数据共享整合的要求日益迫切。据专家分析,政府各职能部门拥有的大量业务信息中,80%的信息都与地理空间位置密切相关,但遗憾的是这些信息几乎都没有空间坐标,因此无法与其他信息整合,无法实现可视化的空间分
析[1]。为了将这些空间信息与非空间信息、非空间信息与非空间信息进行集成与融合,真正为公众提供直观、生动的基于空间位置的服务,需要建立空间与非空间信息之间的联系,而地理编码正是建立这两者之间联系的最重要、最实用的手段。 1 ArcGIS中的地理编码 1.1地理编码 地理编码又称地址匹配,是在含地址的表格数据与相关主题之间建立联系,并为表格数据创建一个相应的点图层,即对表格数据进行空间定位[2]。地理编码的过程是先对含地址的每个记录和带有地址属性的要素主题(参考主题)进行比较,如果找到匹配,参考主题上的地理坐标就被分配给相应的记录,这样,一个纯粹的只具有地址信息的表格数据文件就可以同时具有地理坐标信息,从而可以在地理信息系统中作为地图显示并进行进一步的分析。 1.2 ArcGIS中的地理编码 目前常用的GIS软件都具备地理编码功能,如Arc- GIS的Geocoding和MapInfo 的MapMarker等,并且地理编码方式基本相同。在ArcGIS中地理编码前,首先要确定一个参考主题,并建立地理编码索引。地理编码索引是根据编码所用的地址类型确定反映地址信息的相关字段,如选择USStreets则需要确定反映右起始门牌、左起始门牌、右终止门牌、左终止门牌以及路名的字段, ArcGIS中以地址定位器的方式来表现地理编码索引。建立地理编码索引后,就可以对包含地址的数据表格进行地理编码[3]。 在ArcGIS中内置了很多常用的地址定位器,这些地址定位器根据参考主题的不同可以分成两种类型:基于道路的定位器和基于地块的定位器。基于道路
关于百度中文分词系统研究
关于百度中文分词系统研究
所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。计算机的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。 分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页, 如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。 分词算法的三种主要类型 现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 》基于字符串匹配的分词方法。 这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功 (识别出一个词) 。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长) 匹配 和最小(最短) 匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方 法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下: 1) 正向最大匹配法(由左到右的方向) 。 通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。若成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。 2) 逆向最大匹配法(由右到左的方向) 。 通常简称为RMM ( Reverse Maximum MatchingMethod) 法。RMM 法的基本原理与MM 法相同,不同的是分词的扫描方向,它是从右至左取子串进行匹配。 3) 最少切分法(使每一句中切出的词数最小) 。 还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向 最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169 ,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/ 245 。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进
中科院中文分词系统调研报告
自然语言处理调研报告（课程论文、课程设计） 题目：最大正向匹配中文分词系统 作者：陈炳宏吕荣昌靳蒲 王聪祯孙长智 所在学院：信息科学与工程学院 专业年级：信息安全14-1 指导教师：努尔布力 职称：副教授 2016年10月29日
目录 一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)
一、研究背景、目的及意义 中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不过如何实现，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法(Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有两种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配。
二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词，输出分词后的结果。
三、算法实现 图一：算法实现 正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。但这里有一个问题：要做到最大匹配，并不是第一次匹配到就可以切分的。 算法示例： 待分词文本： content[]={"中"，"华"，"民"，"族"，"从"，"此"，"站"，"起"，"来"，"了"，"。"} 词表： dict[]={"中华"， "中华民族" ， "从此"，"站起来"} (1) 从content[1]开始，当扫描到content[2]的时候，发现"中华"已经在
搜索引擎的现状和发展趋势
搜索引擎的现状和发展趋势
期末课程论文 论文标题：搜索引擎的现状与发展趋势课程名称：信息检索技术 课程编号：1220500 学生姓名：潘飞达 学生学号：1100310120 所在学院：计算机科学与工程学院 学习专业：计算机科学与技术 课程教师：王冲
2013年7月 1 日【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。 【关键词】 发展过程、发展趋势、检索技巧、个性化、智能化 1 搜索引擎简介 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。百度和谷歌等是搜索引擎的代表。 其工作作原理分为抓取网页，处理网页和提供检索服务。抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序，它顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引文件。 搜索引擎是根据用户的查询请求，按照一定算法从索引数据中查找信息返回给用户。为了保证用户查找信息的精度和新鲜度，搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库。一般的搜索引擎由网络机器人程序、索引与搜索程序、索引数据库等部分组成。
中文自动分词技术
中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法： 该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM） 这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ） 与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库
地名地址库建设调研报告
XX区地名地址库建设调研报告 地名作为最常用的社会公XX区民政局四措抓好社会组织年检工作共信息，不仅与人们的日常生活息息相关，而且是政府行政行为、经济建设不可缺少的基础信息资源。在国家信息化体系中，地名是不可或缺的重要节点和桥梁，在信息传递中发挥着重要作用。随着城市化进程的日益加快，地名管理工作面临许多新的形式和问题。研究与解决指挥城市背景下的地名化、数字化问题，尽快建立高起点、高质量、高效率的城市地名地址信息数据库，最终实现地名数字化管理，有利于提高地名信息资源的利用率和社会经济效益，为知识经济时代创造新的增长点。 党的十六届六中全会作出了关于构建社会主义和谐社会若干重大问题的决定，明确提出到2020年基本公共服务体系更加完备，政府管理和服务水平有较大提高的目标。这就对地名公共服务在内的各项公共事业提出了新的更高的要求，实施地名公共服务工程、健全公共服务体系，是适应政府职能转变要求，进一步实现工作重心向服务型转变的重要举措。 一、地名地址库建设的意义 随着XX“社会和云”平台建设的开展，各行业数据库、信息资源交换和服务共享体系建设陆续开展。地名地址数据库建设
是开展多种形式地名信息服务的基础和前提，如地名语音查询、地名网站建设、地名信息触摸屏设臵、电子地图建设、“地名信息查询服务系统”建设等。地名信息化、数字化是地名为公众服务最高效、最便捷的手段，是全区公共信息服务效能和“社会和云”平台建设最基础的社会公共信息资源。不仅能方便大家查询地名信息，而且可与城市经济信息、应急联动、智能交通信息等系统联动，成为城市“救命线”，真正实现城市的“数据化”。 二、全域城市化形势下地名化数字化建设的现状 虽然我国地名管理工作取得很大成绩，但还存在明显的问题。地名化数字化进程缓慢，跟不上信息化现代化建设的步伐，具体表现如下： 1、部门之间协调不够，城乡规划与地名规划严重脱节，各部门登记备案的街、巷、道路名称不统一； 2、地名管理工作不够规范，如地名标志设臵不符合国家、地名更新维护不及时、申报、登记、审批手续不规范出现有路无名、有名无牌、有门无号的现象； 3、地名档案管理手段落后。存在人员配备不齐、条件设施简陋、管理模式落后、手段原始单一，要素不全、数据陈旧，甚至出现毁损或丢失的现象，严重影响了地名档案的开发利用； 4、地名信息化建设滞后。一些地方只有纸质地名资料，尚
分词技术研究报告
分词技术研究报告(1) 2008-9-13 7:28:22 技术报告报告人：杨超一、研究内容目前，国内的每个行业、领域都在飞速发展，这中间产生了大量的中文信息资源，为了能够及时准确的获取最新的信息，中文搜索引擎是必然的产物。中文搜索引擎与西文搜索引擎在实现的机制和原理上大致雷同，但由于汉语本身的特点，必须引入对于中文语言的处理技术，而汉语自动分词技术就是其中很关键的部分。汉语自动分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。研究汉语自动分词算法，对中文搜索引擎的发展具有至关重要的意义。快速准确的汉语自动分词是高效中文搜索引擎的必要前提。本课题研究中文搜索引擎中汉语自动分词系统的设计与实现，从目前中文搜索引擎的发展现状出发，引出中文搜索引擎的关键技术汉语自动分词系统 的设计。首先研究和比较了几种典型的汉语自动分词词典机制，指出各词典机制的优缺点，然后分析和比较了几种主要的汉语自动分词方法，阐述了各种分词方法的技术特点。针对课题的具体应用领域，提出改进词典的数据结构，根据汉语中二字词较多的特点，通过快速判断二字词来优化速度；分析中文搜索引擎下歧义处理和未登陆词处理的技术，提出了适合本课题的自动分词算法，并给出该系统的具体实
中文分词技术
一、为什么要进行中文分词？ 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下： （一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。
公司“地名 标准地址 库“建设规范
中国电信广西公司 “地名（标准地址）库”技术规范 （版本：2009-5） 中国电信广西公司 2009年5月
目 录 1前言 (1) 2名词、术语定义 (1) 3地名（标准地址）库层级结构与数据要求 (4) 3.1地名（标准地址）库层级结构 (6) 3.2地名（标准地址）库中文本数据“树状结构”范例 (5) 3.3地名（标准地址）库各层级内数据要求 (6) 4字体规范 (8) 5地名(标准地址)数据采集、录入建库基本规则 (8) 6 “电信设施(DP) 标准地址”的处理 (11) 7 常见问题解答 (12) 8别名的确认与建库规则 (12) 8.1基本理念 (12) 8.2 建库规则 (13)
1前言 中国电信广西公司“地名（标准地址）库”技术规范（简称：本技术规范），作为广西公司指导各区分公司/服务中心和相关 工程建设、维护单位，进行地名（标准地址）数据采集、录入、建库的技术规则与要求。 有关在省版GIS系统中的具体操作，将编写专门“操作指引”另行发布。 2名词、术语定义 1)地理实体----具有一定位置、一定范围的地理事物，如：江、河、湖、海，山、岗、岭、原，城、市、村、镇，台、站、场、所等。 2)地形图----地形图，是普通地图的一种，是按一定比例尺表示地貌、地物平面位置和高程的一种正射投影图。地形图的“分幅图层 图2.1地形图分幅图层结构示意图
3)道路注记----地形图中表征道路的属性信息：路名、路段起止点、路面材质。 4)建筑物注记----地形图中表征建筑物的属性信息：门牌号[大厦(楼)/大院/学校/小区/厂区名称]、楼(栋)号（名称）、单元/座号（名称）、楼层数、房间号等。 5)地名----作为泛称，地名就是地方的名称，是社会交往中被人们广泛用以表示位置的地理实体（有点、线、面、域之分）的专有名称。 6)别名----法定地名（标准地址）的“简称”、“俗称”或“旧称”，一个地名可以有多个别名。具有市政路、街/巷门牌号的“建筑物、大厦、小区、厂区、大院、村”的名称不是“别名”，应将其直接作为“地名（标准地址）”，录入地名（标准地址）库的第6级：“门牌号”后的“（）”内。如：民主路48号（信息枢纽大厦）、长湖路4003号（岭南家园）、五一路51号（皇岗村）等。而“枢 纽大厦”，则可分别作为“信息枢纽大厦” 别名。 7)地名库----关于地名信息文件的集合。而地名信息则包括地名（现名、历史名）、地理坐标（本地独立坐标或经纬度）、地名类型（居民地、河流、湖泊、山峰等）、地名等级、行政隶属以及所在图幅等。在管线GIS系统中，地名库是作为地形图数据库的一个子集，在数据库管理系统管理下建立与地理实体空间位置关系，提供基于地形图的可视化地名定位、综合查询、检索、编辑。
地名地址数据采集与建库应用研究
地名地址数据采集与建库应用研究 摘要：地名地址数据是对地名、地址信息的结构化描述与标识，是公共地理框架数据的重要组成部分。建设地名地址数据库有助于满足城市管理及公众的需求。 关键词：数字城市；地名地址；数据采集； 1 引言 城市是经济社会发展最活跃、信息最丰富、资本最集中的区域，也是对地理信息需求最旺盛、更新要求最快、分辨率要求最高的区域。地名地址数据作为公共地理框架数据的重要组成部分，是对地名、地址信息的结构化描述与标识。其以坐标点位的方式描述某一特定空间位置上自然或人文地理实体的专有名称和属性，是专业或社会经济信息与地理空间信息通过地理编码或地址匹配进行挂接的媒介与桥梁。本文将以上虞市地名地址数据采集处理建库项目为背景，探讨地名地址数据采集与建库的方法和流程。 2 地名地址数据相关内容 2.1地名地址数据分类 地名地址数据从逻辑上分为地名和地址两部分。地名包括自然地名和人文地名。自然地名包括水系、山峰、海岛等地名，人文地名包括行政区域、交通、水利附属设施、单位名称等地名。为满足上虞市公共平台建设需要，本项目将相关兴趣点要素从这两类中分离出进行单独分类，主要内容包括一般地标、党政机关、餐饮住宿、观光旅游、文体休闲、购物指南、公共服务、交通服务等八大类。地址是由主管部门确定的使用规范的语言文字描述的地理实体的位置，主要为规范化的门（楼）址信息。 2.2 地址元素描述规则 为满足实际需要，地址数据的描述分为四级层次的描述，即政区、开发区/街巷/小区/片区、一级门牌楼址、二级门牌楼址。政区表示为：××市××区××街道（乡、镇）××社区(村委会)；开发区表示为：××开发区（工业区）；街巷表示为：××路（街、巷、弄）；小区表示为：××小区（村、苑）；片区表示为：××市场（园区）；门址表示为：××号；楼号表示为：××幢（栋）。 描述规则主要包括以下方式：（1）政区+开发区/街巷/小区/片区+一级门楼址，如绍兴市上虞市百官街道恒利社区凤鸣路207号，绍兴市上虞市百官街道西横河社区赵家市场6号营业房；（2）政区+开发区/街巷/小区/片区+一级门楼址+二级门楼址，如绍兴市上虞市百官街道阳光社区城东新村20幢110号，绍兴市上虞市百官街道绿城社区江扬路161幢95-1号。
地名地址数据库0910
地名地址数据库0910 地名,地址数据库 1 引言 1.1 概述 地名/地址库的建设是烟台市国土资源空间数据管理平台建设的主要内容之一。地名/地址库的主要内容包括行政区域地名、街巷名或小区名、标志物名、兴趣点名或门(楼)址等。 1.2 参考标准 《数字城市地理空间信息公共平台地名地址编码规则》 《基础地理信息标准数据基本规定》 《数字城市地理空间信息公共平台技术规范》 《GB/T 19710-2005地理信息元数据标准》 《城市地理空间框架数据标准》 2 地名,地址数据分类 根据烟台市国土资源空间数据管理平台的实际需求以及《数字城市地理空间信息公共平台地名/地址分类、描述及编码规则》，将地名,地址分为行政区域地名、街巷名、小区名、标志物名、兴趣点名、门(楼)址共六类。 1. 行政区域地名细分为市(地区、自治州、盟)级、县(区、县级市)级、 乡(镇、街道)级和行政村(社区)级四级子类。 2. 街巷名分为街、巷两级子类。 3. 兴趣点分为制造企业、交通运输和邮政、信息传输和计算机服务、零售 和批发、住宿和餐饮、金融和保险、房地产、商务服务、居民服务、教 育科研、卫生社会保障和社会福利、文化体育娱乐、公共管理和社会组 织等13个子类。在参照国民经济行业分类的基础上，根据实际情况还
可以将兴趣点进行细分。 2.1 地名/地址分类表 序号大类子类细分类别 1 行政区域地名市(地区、自治州、盟)市名 2 级行政区域地名地区名 3 自治州名 4 盟名 5 县(区、县级市)级行区名 政区域地名 6 县名 7 乡名乡(镇、街道)级行政8 镇名区域地名 9 街道名10 村名行政村(社区)级行政 区域地名 11 社区名 12 街名街巷名 13 巷名 14 小区名 15 建筑物 16 广 场 17 体育设施纪念地 18 公园 19 名胜古迹 20 纪念碑 21 标志物名医院 22 学校单位与院落 23 博物馆 24 科研场所 25 桥梁 26 交通运输设施公路环岛 27 交通站场 28 农副食品加工业 29 食品制造业 30 饮料制造业 31 烟草制品业32 纺织业 33 纺织服装、鞋、帽制造业 34 皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业 35 木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业 36 兴趣点制造企业家具制造业 37 造纸及纸制品业 38 印刷业和记录媒介的复制 39 石油加工、炼焦及核燃料加工业 40 化学原料及化学制品制造业 41 医药制造业 42 化学纤维制造业 43 橡胶制品业 44 塑料制品业 45 非金属矿物制品业 46 金属材料冶炼及延压加工业 47 有色金属冶炼及延 压加工业 48 金属制品业 49 通用设备制造业 50 专用设备制造业 51 交通运输设备制造业 52 电气机械及器材制造业 通信设备、计算机及其他电子设备制造53 业 54 仪器仪表及文化、办公用机 械制造业 55 工艺品及其他制造业 56 废气资源和废旧材料回收加工业 57 铁路运输 58 道路运输 59 城市公共交通 60 水上运输交通运输、邮政 61 航空运输 62 装卸搬运和其他运输服务业 63 仓储 64 邮政 65 电信和其他信息传输服务 66 信息传输、计算机服务计算机服务 67 软件服务 68 批发零售、批发 69 零售 70 住宿住宿、餐饮 71 餐饮 72 银行 73 证券金融、保险 74 保险 75 其他金融活
中文分词工具介绍
中文分词工具介绍 分词工具支持语言原理分词速度文档 完整 性 词典及扩展性 NLPIR(ICTCLAS)中文、英文隐马尔科夫模型(HHMM)50万字/秒 (996Kb/s)详细支持单条导入用户 词典，也可以批量导 入用户词典 IKAnalyzer英文字母、数 字、中文词汇 等分词处理， 兼容韩文、日 文字符正向迭代最细粒度切分算法83 万字/秒 （1600Kb/s） 详细收录27万中文词汇， 支持用户词典扩展 定义、支持自定义停 止词 Paoding-Analysis中文100万字/秒 （1900Kb/s）极少支持不限制个数的 用户自定义词库 MMSeg4j 中文，包括一 些字符的处 理英文、俄 文、希腊、数 字用Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法。MMSeg 算法 有两种分词方法：Simple和 Complex，都是基于正向最 大匹配。在complex基础上 实现了最多分词 (max-word) Complex 60万字/秒 (1200Kb/s) Simple 97万字/秒 1900Kb/s 极少使用sougou词库， 也可自定义覆盖 Imdict-Chinese-Analyzer中文、英文、 数字隐马尔科夫模型(HHMM)25万字/秒 （480Kb/s） 极少算法和语料库词典 来自于ictclas1.0项 目 JE-Analysis中文、英文、 数字 极少
中文分词工具分词测试 Paoding 运行时间：7s 分词数：160841 IK 运行时间：6s 分词数：149244 imdict运行时间: 12.426 s 分词数：235548 je运行时间: 7.834 s 分词数：220199 Mmseg4j运行时间: 9.612 s 分词数为：200504
地名地址数据规范
地名地址数据规范 一、根据地名查询服务2.0要求，地名数据必须具有以下6个字段 1、Domainname 中文简称 2、Standardname 标准名称 3、Gbcode 行政区代码 4、Addname 中文地址 5、Addcode 地址代码 6、Clsid 分类的代码 注：地名分类编码CLSID与分类查询有关，分类查询通过分类编码进行查询。CLSID字段可以从CODE地址编码中提取。 同时为了方便数据入库后地名搜索服务相关设置，地名地址数据中的6个字段信息和映射字段信息一致，做到一一对应。如下图1、图2 图1 映射字段导入
图2映射字段导入 二、天地图地名数据分类规则 1、类型代码为固定为16位数，五级分类原则，每一级用三位数表示，取值为000-999（000表示为空）如下图3 2、为了避免以0开头造成位数不足，故在代码最前面统一添加一位编码1。 3、若不满足16位，将会在后面补0，前一级为父类，后一级为子类，每一个父类可以有多个子类。具体分几类用户可以自定义。 我们在分类查询中只分到二级分类，所以分类编码只需6位
图3分类编码示例 三、地名查询服务发布步骤： 1、设置共享路径 共享路径是为了存放地名和公交索引文件，当查询的时候直接查询本地的索引文件，而不是直接查询数据库，提高查询效率。共享路径一般在服务器上设置。如下图4 图4设置共享路径 2、创建地名索引 创建地名索引的过程就是在共享文件中生成索引文件的过程。 图5创建地名索引 创建地名索引时需要设置相应的表格，也可以使用系统默认文件，如果系统提示默认文件不符合实际要求可以根据需要整理放到系统中。 地名类型表 地名类型表中的CODE与地名数据表中的CLSID相对应，地名类型表主要用来进行地名分类查询。规范化的地名数据类型，将极大的优化搜索结果的精确度。该表的目标既是通过规范化的编码将地名的类型进行管理，通过某一类型能找到相关或所包含的类型，同时能够定义类型的级别，来对地名搜索结果进行一定意义上的排序。
定位、地理编码、逆地理编码
定位、地理编码、逆地理编码 再看代码 - (CLLocationManager *)locationManager { //是否允许定位 /** * [CLLocationManager locationServicesEnabled] 确定用户是否已启用位置服务。 * [CLLocationManager authorizationStatus] 返回调用应用程序的当前授权状态。 kCLAuthorizationStatusDenied:用户已经明确地拒绝了该应用程序的授权，或者在设置中禁用位置服务。 kCLAuthorizationStatusNotDetermined:用户尚未对该应用程序作出选择*/ NSLog(@"%i,%i",[CLLocationManager locationServicesEnabled],[CLLocationManager authorizationStatus]);
if ((![CLLocationManager locationServicesEnabled]) || [CLLocationManager authorizationStatus] == kCLAuthorizationStatusDenied) { [self showAlertViewControllerWithMessage:@"请到\"设置—隐私—定位服务\"开启本软件的定位服务"]; return nil; } if (!_locationManager) { //创建定位管理者 _locationManager = [[CLLocationManager alloc] init]; //设置管理者代理 _locationManager.delegate = self; //desiredAccuracy:所需的位置精度。位置服务将尽力实现 _locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest; //distanceFilter:指定米的最小更新距离。distanceFilter的值越小，应用程序的耗电量就越大。 _locationManager.distanceFilter = 1000.0f; //如果是iOS8以上系统 if ([[UIDevice currentDevice].systemVersion floatValue] > 8.0) { //requestAlwaysAuthorization: 总是允许访问地理信息，需要在plist文件中设置NSLocationAlwaysUsageDescription // [_locationManager requestAlwaysAuthorization]; //requestWhenInUseAuthorization: 在使用应用期间允许访问地理信息，需要在plist文件中设置NSLocationWhenInUseUsageDescription [_locationManager requestWhenInUseAuthorization]; } } return _locationManager; } #pragma mark - 控制器周期 - (void)dealloc { //移除通知 [[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self]; } - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; [self.locTextField becomeFirstResponder]; //distanceFromLocation: 计算两个CLLocation对象的距离 NSLog(@"衡阳到长沙：%f米",[[[CLLocation alloc] initWithLatitude:28.194