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龙图腾网获悉深圳依时货拉拉科技有限公司申请的专利中文地址识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117149950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311065086.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权中文地址识别方法、装置、设备及存储介质是由顾佳怡;沈奇;赵骥设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本中文地址识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请为地址识别技术领域，本申请提供了一种中文地址识别方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取用户已标注的查询文本，将查询文本与中文地址图谱的行政地址进行匹配，当确定中文地址图谱中存在行政地址与查询文本相匹配的行政子图时，将相匹配的行政子图作为目标行政子图，将目标行政子图注入查询文本中，形成句子树，将句子树进行预处理后输入预先构建的K‑BERT模型进行编码，得到语义信息矩阵，将语义信息矩阵输入Bi‑LSTM深度模型得到标签的得分序列，并利用CRF条件随机场模型构建标签之间的约束关系,生成中文地址识别结果，从而为模型提供丰富的先验信息，减少模型学习复杂度，以加快模型收敛。

本发明授权中文地址识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种中文地址识别方法，其特征在于，包括： 获取用户已标注的查询文本； 将所述查询文本与中文地址图谱的行政地址进行匹配，当确定中文地址图谱中存在行政地址与所述查询文本相匹配的行政子图时，将相匹配的所述行政子图作为目标行政子图；其中，所述中文地址图谱包括至少一个行政子图，每个所述行政子图包括行政地址； 将所述目标行政子图注入所述查询文本中，形成句子树； 将所述句子树进行预处理后输入预先构建的K-BERT模型进行编码，得到语义信息矩阵； 将所述语义信息矩阵输入Bi-LSTM深度模型得到标签的得分序列，并利用CRF条件随机场模型构建标签之间的约束关系,生成中文地址识别结果； 所述将所述目标行政子图注入所述查询文本中，形成句子树，包括： 步骤A：确定所述查询文本中与所述目标行政子图相匹配且未注入所述查询文本的最低级别地址实体，从所述最低级别地址实体开始，按照所述目标行政子图从低级别地址实体到高级别地址实体的顺序，将所述查询文本中没有的地址实体采用树结构形式注入所述查询文本中，直至所述目标行政子图中待注入的地址实体在所述查询文本中；其中，所述目标行政子图的行政地址包括至少一个地址实体； 步骤B：重复执行步骤A，直至所述查询文本中没有与所述目标行政子图相匹配且未注入所述查询文本的地址实体，形成句子树。

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