一种地理信息服务元数据文本多层级多标签分类方法

发布时间: 2023-10-09

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：新技术

行业领域：

新一代信息技术产业

成果介绍

本成果公开了一种地理信息服务元数据文本多层级多标签分类方法，包括:1)获取地理信息服务元数据文本集进行文本预处理，将每条数据样本划分为文本特征词组合;2)设定一级分类目录，生成与分类类别语义关联的典型词词表;3)根据典型词词表对文本特征词进行筛选;4)选取ML-KNN作为协同训练的一个基模型;5)建立主题预测模型ML-CSW作为协同训练的另一基模型;6)设计协同机制，为元数据文本匹配多标签主题，作为一级粗粒度主题分类结果;7)选取某一分类标签对应的元数据文本，得到不同级别的细粒度主题类别目录。

成果亮点

本成果提出了一种新的针对OGC网络地图服务WMS及其他地理信息网络资源元数据文本的多层级多标签分类流程。该流程将地学本体库SWEET和通用英语词汇网络WordNet引入分类过程，结合传统分类算法ML-KNN和紧密贴合领域特性与文本语义的分类算法ML-CSW进行协同训练,以获得地理信息服务元数据文本与多层级主题目录的匹配关系。本成果方法考虑地理信息服务元数据的领域特色和文本语义，仅依赖少量的标记数据样本;同时，相比于分类器链、投票分类器等传统多标签分类算法，本成果方法的分类结果整体表现更好。

团队介绍

桂志鹏，副教授，副系主任，博导，珞珈青年学者，国家自然科学基金通讯评审，科技部国家重点研发计划“物联网与智慧城市关键技术及示范重点专项”项目会议评审人。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”时空信息卫星导航产业科技服务团 (中国测绘学会) 评价时间：2023-11-03

谭吉安

中国测绘学会

处长

综合评价

文本精准分类作为数据分析的一种重要手段，是提升地理信息资源检索品质的关键，具有广泛的应用场景。该成果结合领域特色，考虑文本中专业术语的语义，有效贴合地理信息服务元数据的文本特性，实现更精准的地理信息文本数据分析功能。目前该成果针对地理信息检索，可考虑应用到其他行业的文本精准分类中，未来的应用场景会更加广泛，市场空间更大，经济效益更加可观。

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