《表4 位置信息的识别与标注》

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《基于知识图谱与目标检测的微博交通事件识别》

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一般地理位置的标注采用自然语言处理工具LTP、CRF++等进行地理位置命名实体识别与标注，但当文本中出现位置词嵌套的情况，基于通用文本训练模型所得的命名实体识别效果不佳。因此，通用模型在特定领域或地域的文本处理效果较差，只有把城市路网信息融入知识图谱，才能更精准地识别有地域限制的交通问题。本文将交通知识图谱中的城市路网、POI数据加入位置标注序列，把空间地点基础元素分为路名与定位信息进行识别与标注，如表4所示。