基于知识图谱和多神经网络的POI地址类型识别方法

本发明提供基于知识图谱和多神经网络的POI地址类型识别方法，通过多源数据构建含AOI节点、POI节点及地址节点的知识图谱，并建立位置、邻近与包含关系；采用分级识别机制：先通过图谱查询直接返回类别，若无节点则通过规则模型匹配关键词库，对模糊POI采用融合知识图谱的深度学习模型(BERT提取文本/地理特征，经CNN与BiLSTM‑Attention联合提取后动态权重融合分类)；同时解决隐含POI的图谱关联查询问题，新增POI自动更新图谱。本发明显著提升模糊/隐含POI识别准确率，有效区分同坐标POI。