論文の概要: Deepparse : An Extendable, and Fine-Tunable State-Of-The-Art Library for Parsing Multinational Street Addresses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11846v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 15:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:14:18.988841
• Title: Deepparse : An Extendable, and Fine-Tunable State-Of-The-Art Library for Parsing Multinational Street Addresses
• Title（参考訳）: deepparse : 多国籍のストリートアドレスを解析するための拡張可能で微調整可能な最先端ライブラリ
• Authors: David Beauchemin, Marouane Yassine
• Abstract要約: 本稿では、LGPL-3.0ライセンス下でPythonのオープンソースで拡張可能で、微調整可能なアドレス解析ソリューションであるDeepparseについて述べる。 任意の言語で書かれたアドレスを解析し、任意のアドレス標準を使用することができる。 ライブラリは、カスタムアドレスを生成するために、新しいデータによる微調整をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting an address into meaningful components, also known as address parsing, is an essential step in many applications from record linkage to geocoding and package delivery. Consequently, a lot of work has been dedicated to develop accurate address parsing techniques, with machine learning and neural network methods leading the state-of-the-art scoreboard. However, most of the work on address parsing has been confined to academic endeavours with little availability of free and easy-to-use open-source solutions. This paper presents Deepparse, a Python open-source, extendable, fine-tunable address parsing solution under LGPL-3.0 licence to parse multinational addresses using state-of-the-art deep learning algorithms and evaluated on over 60 countries. It can parse addresses written in any language and use any address standard. The pre-trained model achieves average $99~\%$ parsing accuracies on the countries used for training with no pre-processing nor post-processing needed. Moreover, the library supports fine-tuning with new data to generate a custom address parser.
• Abstract（参考訳）: アドレスを意味のあるコンポーネントに分割するのは、アドレス解析としても知られ、レコードリンクからジオコーディング、パッケージデリバリに至るまで、多くのアプリケーションにとって重要なステップです。 その結果、最先端のスコアボードを導く機械学習とニューラルネットワークメソッドによって、正確なアドレス解析技術の開発に多くの作業が費やされている。 しかしながら、アドレス解析の作業の大部分は、無償で使いやすいオープンソースソリューションがほとんど利用できない学術的な取り組みに限られている。 本稿では,LGPL-3.0ライセンス下でPythonのオープンソースで拡張可能,微調整可能なアドレス解析ソリューションであるDeepparseについて,最先端のディープラーニングアルゴリズムを用いて多国籍アドレスを解析し,60カ国以上で評価する。 任意の言語で書かれたアドレスを解析し、任意のアドレス標準を使用することができる。 事前訓練されたモデルは、事前処理や後処理を必要とせず、トレーニングに使用する国の平均$99〜$%の構文解析能力を達成する。 さらに、ライブラリは新しいデータで微調整をサポートし、カスタムアドレスパーサを生成する。

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