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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 593 毫秒
1.
传统GIS中,文本常常被作为非空间信息而被忽视。而在实际应用中,很多有关空间位置的描述都是以文本途径来体现的。文本方式已经成为人们表达和接受空间信息的主要方式之一。地名是文本中最常见的空间信息表达内容。提出了一种基于文本地名自动识别的空间信息检索新方法,从自然语言形态的文本数据中实现地名的自动识别,并将识别的地名与空间数据进行关联显示,实现文本中地名信息的空间定位与显示。  相似文献   

2.
根据地图表达的特点,将地理空间信息抽象表达为二元结构,即反映语义属性及空间位置属性的地理要素和要素间空间关系;利用代数结构形式,在地理空间数据库和地图中分别构建表达地理空间信息的地理要素空间和地图要素空间;地理要素空间中的空间关系是基于欧式空间原理建立的,而地图要素空间中的空间关系则是用视觉模型来刻画.据此,提出以地理...  相似文献   

3.
针对网页文本蕴含着丰富的地名地址空间信息,但因其描述的随机性、多样性,导致信息很难被快速、准确地识别出来的问题。该文在分析网页文本中地名地址组成特点的基础上,考虑地名地址的事件属性,提出了一种基于"地名地址基因"的信息提取方法,依据事件相关度、地名地址的字符长度等提取因子建立提取规则树获取目标地名地址。实际数据测试表明该方法在地名地址提取上更具针对性,提高了效率和准确率。  相似文献   

4.
地形、地名信息是基础地理信息的核心要素,两者相互结合,才能准确、生动地描述地理空间社会人文信息,全面反映基础地理信息的形状、分布、空间拓扑关系.本文对国家1:5万空间信息数据库地形与地名数据的连接方案进行了研究,用于指导生产实践.  相似文献   

5.
本文通过分析Web文本中空间信息的语言特征,研究了空间信息的Web获取与匹配等关键问题,进而提出了在GIS空间数据库的基础上,以开放式的数据获取方式增强空间信息查询能力的基本方法与系统架构。通过开放式空间信息查询系统的实例研究,验证了方法的正确性。  相似文献   

6.
针对众包旅游文本中蕴含着大量有待挖掘的旅游者时空行为信息的问题,该文提出基于文本集合的地名权重分配与共现矩阵相结合的计算方法,深入挖掘众包旅游文本中的地名信息,获取旅游地高热度地名间的共现关系.计算结果以共现矩阵和三元组共同存储的方式呈现,便于依据地名类型提取多研究视角下的共现关系子集.以九寨沟为例做实证研究,实现了九寨沟旅游地热度地名自动提取,实现旅游地内热度景观名称之间,及九寨沟与省内、省外热度城市名、省内旅游地名之间4类共现关系的可视化.结果表明:该方法能够适应旅游地理和相关学科对旅游文本内容挖掘的研究需求;挖掘结果对特定群体的旅游空间感知特征与结构有显著的表征意义.  相似文献   

7.
3维地理空间表达和描述的地理要素,往往具有多样性和复杂性的特点.3维布景作为地理空间信息表达的一种方式,可以针对特定需求,实现空间地理现象的灵活配置和合理化布设,满足人们对地理要素与环境认知的多方面需求,促进地理空间信息应用服务.此处描述了地理空间中3维布景的基本概念;论述了空间信息布景所涉及的5项关键技术,包括插件式软件架构、渲染引擎、数据结构与索引、海量数据调度和3维符号化配置;通过软件平台的开发进行了实验.  相似文献   

8.
路径描述是日常生活中常见的地理空间信息应用方式,涉及到自然语言与地图语言的表达及转换关系。本文采用认知实验的方法,对自然语言的路径描述及其认知过程进行分析,研究了路径认知与表达上所涉及的空间关系,总结了利用自然语言表达地图空间信息的规律和习惯用法。  相似文献   

9.
空间分析WEB服务在电子政务中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
电子政务是世界各国为应对全球信息化的挑战而积极倡导的五大应用领域之一.在电子政务的建设中,地理信息系统(GIS)因为其强大的空间信息表达、处理功能以及日臻成熟的技术被认为是电子政务信息服务的最理想的基础平台;在政务信息服务中,空间辅助决策分析是不可缺少的内容,空间信息为决策服务是应用的必然要求.本文结合当前我国电子政务建设实际情况,在整合GIS相关技术的基础上,探讨了空间分析为空间辅助决策提供决策分析服务的实现方法和一些具体实际应用.  相似文献   

10.
朱鹏  石丽红  焦明连  刘晓东  孙浩 《测绘科学》2021,46(11):159-165
针对互联网媒体数据中地名信息表达不规范、实体边界不清晰、地名简化表达问题,该文提出了一种混合神经网络的中文地名识别方法.通过ALBERT层学习字级别特征表达与BiLSTM层提取文本上下文语义特征,由CRF层获得全局最优标记序列,更有效地识别并提取中文地名.数据测试表明:相较于BiLSTM的地名识别模型,本文模型精确率提高12.89%,F1值提高10.83%;相较于BiLSTM-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高3.56%,F1值提高2.1%;相较于ALBERT-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高1.22%,F1值提高0.72%.  相似文献   

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