一种三段码解析处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种三段码解析处理方法及装置，其中该方法包括：获取待解析地址；确定所述待解析地址对应的一段码信息；将所述待解析地址输入至第一推断模型，得到第一推断二段码和预测得分；判断所述预测得分是否大于所述第一推断模型对应的预测阈值；若判断结果为是，将所述第一推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息；若判断结果为否，将所述待解析地址输入至第二推断模型，得到第二推断二段码，将所述第二推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息。可见，本发明专利技术能够适用于更加多样更加复杂的解析业务场景，有利于物流业务的落地，进而能够有效提高整个解析业务的灵活性。进而能够有效提高整个解析业务的灵活性。进而能够有效提高整个解析业务的灵活性。

【技术实现步骤摘要】
一种三段码解析处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及物流数据解析
，尤其涉及一种三段码解析处理方法及装置。

技术介绍

[0002]为了实现快件全生命周期的自动化、数字化、智能化，物流公司会根据收件地址生成三段码打印在包裹电子面单上。分拣设备通过识别这些编码，自动将包裹分流到正确的末端转运中心和派件网点，减少人工分拣带来的错误、低成本和低效。为了更加快速便捷地对物流地址信息进行解析以得到三段码信息，现有技术中，物流企业开始引入人工智能算法。但现有技术中，一般仅采用单一人工智能算法模型去进行三段码信息的解析处理，但这种做法在针对不同数据实力的物流企业的解析业务时，存在灵活性较低的问题，例如在针对一些成立时间短，物流业务在增长期，网点不断变更的物流企业的解析业务时，单一人工智能算法模型无法得到足够的数据训练，因此很难达到理想的解析效果。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种三段码解析处理方法及装置，能够适用于更加多样更加复杂的解析业务场景，有利于物流业务的落地，进而能够有效提高整个解析业务的灵活性。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种三段码解析处理方法，所述方法包括：
[0005]获取待解析地址；
[0006]确定所述待解析地址对应的一段码信息；
[0007]将所述待解析地址输入至第一推断模型，得到第一推断二段码和预测得分；
[0008]判断所述预测得分是否大于所述第一推断模型对应的预测阈值；/>[0009]若判断结果为是，将所述第一推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息；
[0010]若判断结果为否，将所述待解析地址输入至第二推断模型，得到第二推断二段码，将所述第二推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述第一推断模型为地址匹配算法模型，所述第二推断模型为自学习神经网络模型。
[0012]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述待解析地址包括收件行政区域信息和/或寄件行政区域信息；所述确定所述待解析地址对应的一段码信息，包括：
[0013]提取所述待解析地址中的所述收件行政区域信息；
[0014]基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述收件行政区域信息对应的行政区域标识；
[0015]根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息；
[0016]和/或，
[0017]提取所述待解析地址中的所述寄件行政区域信息；
[0018]基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述寄件行政区域信息对应的行政区域标识；
[0019]根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息。
[0020]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
[0021]将所述待解析地址、所述待解析地址对应的三段码信息和所述待解析地址对应的推断信息进行保存；所述推断信息包括所述三段码信息对应的模型类型信息和预测得分信息。
[0022]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
[0023]获取所述待解析地址对应的签收三段码信息；
[0024]将所述签收三段码信息与所述三段码信息进行比对，以得到比对结果；所述比对结果用于分析三段码推断模型的推断准确率；所述三段码推断模型包括所述第一推断模型和所述第二推断模型。
[0025]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述第一推断模型为基于GIS地理信息的HNSW匹配算法模型，和/或，所述第二推断模型为基于NVIDIA Triton架构的BERT网络模型。
[0026]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述第一推断模型调用CPU资源，所述第二推断模型调用GPU资源。
[0027]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述确定所述待解析地址对应的一段码信息之后，所述方法还包括：
[0028]检测所述第一推断模型和所述第二推断模型对应的运行情况；
[0029]若所述第一推断模型和所述第二推断模型对应的运行情况均为正常，则执行后续的步骤；
[0030]若所述第一推断模型对应的运行情况为正常，所述第二推断模型对应的运行情况为异常，将所述待解析地址输入至所述第一推断模型，得到所述第一推断二段码，将所述第一推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息；
[0031]若所述第一推断模型对应的运行情况为异常，所述第二推断模型对应的运行情况为正常，将所述待解析地址输入至所述第二推断模型，得到所述第二推断二段码，将所述第二推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息。
[0032]本专利技术第二方面公开了一种三段码解析处理装置，其包括：
[0033]获取模块，用于获取待解析地址；
[0034]确定模块，用于确定所述待解析地址对应的一段码信息；
[0035]第一推断模块，用于将所述待解析地址输入至第一推断模型，得到第一推断二段码和预测得分；
[0036]判断模块，用于判断所述预测得分是否大于所述第一推断模型对应的预测阈值；
[0037]所述第一推断模块还用于在所述判断模块的判断结果为是时，将所述第一推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息；
[0038]第二推断模块，用于在所述判断模块的判断结果为否时，将所述待解析地址输入至第二推断模型，得到第二推断二段码，将所述第二推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息。
[0039]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述第一推断模型为地址匹配算法模型，所述第二推断模型为自学习神经网络模型。
[0040]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述待解析地址包括收件行政区域信息和/或寄件行政区域信息；所述确定模块确定所述待解析地址对应的一段码信息的具体方式，包括：
[0041]提取所述待解析地址中的所述收件行政区域信息；
[0042]基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述收件行政区域信息对应的行政区域标识；
[0043]根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息；
[0044]和/或，
[0045]提取所述待解析地址中的所述寄件行政区域信息；
[0046]基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述寄件行政区域信息对应的行政区域标识；
[0047]根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息。
[0048]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述装置还包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三段码解析处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待解析地址；确定所述待解析地址对应的一段码信息；将所述待解析地址输入至第一推断模型，得到第一推断二段码和预测得分；判断所述预测得分是否大于所述第一推断模型对应的预测阈值；若判断结果为是，将所述第一推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息；若判断结果为否，将所述待解析地址输入至第二推断模型，得到第二推断二段码，将所述第二推断二段码与所述一段码信息组成所述待解析地址对应的三段码信息。2.根据权利要求1所述的三段码解析处理方法，其特征在于，所述第一推断模型为地址匹配算法模型，所述第二推断模型为自学习神经网络模型。3.根据权利要求1所述的三段码解析处理方法，其特征在于，所述待解析地址包括收件行政区域信息和/或寄件行政区域信息；所述确定所述待解析地址对应的一段码信息，包括：提取所述待解析地址中的所述收件行政区域信息；基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述收件行政区域信息对应的行政区域标识；根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息；和/或，提取所述待解析地址中的所述寄件行政区域信息；基于相似度匹配算法，从预设的行政区域标识数据中匹配出所述寄件行政区域信息对应的行政区域标识；根据所述行政区域标识和预设的一段码对应关系数据，确定所述待解析地址对应的一段码信息。4.根据权利要求1所述的三段码解析处理方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述待解析地址、所述待解析地址对应的三段码信息和所述待解析地址对应的推断信息进行保存；所述推断信息包括所述三段码信息对应的模型类型信息和预测得分信息。5.根据权利要求1所述的三段码解析处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待解析地址对应的签收三段码信息；将所述签收三段码信息与所述三段码信息进行比对，以得到比对结果；所述比对结果用于分析三段码推断模型的推断准确率；所述三段码推断模型包括所述第一推断模型和所述第二推断模型。6.根据权利要求1所述的三段码解析处理方法，其特征在于，所述第一推断模型为基...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙海林，阚向阳，简雄，姜东晓，杨经海，
申请(专利权)人：深圳云路信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：