論文の概要: Improvement in Semantic Address Matching using Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11691v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 18:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 13:40:17.440598
- Title: Improvement in Semantic Address Matching using Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理による意味的アドレスマッチングの改善
- Authors: Vansh Gupta, Mohit Gupta, Jai Garg, Nitesh Garg,
- Abstract要約: アドレスマッチングは多くの企業にとって,特にデリバリや企業の取り出しにおいて重要なタスクです。
既存のソリューションでは文字列の類似性を使用し、距離アルゴリズムを編集して、アドレスデータベースから類似したアドレスを見つける。
本稿では,可能なアドレスのリストから特定のアドレスを検索できるセマンティックアドレスマッチング手法について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.09672533759915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Address matching is an important task for many businesses especially delivery and take out companies which help them to take out a certain address from their data warehouse. Existing solution uses similarity of strings, and edit distance algorithms to find out the similar addresses from the address database, but these algorithms could not work effectively with redundant, unstructured, or incomplete address data. This paper discuss semantic Address matching technique, by which we can find out a particular address from a list of possible addresses. We have also reviewed existing practices and their shortcoming. Semantic address matching is an essentially NLP task in the field of deep learning. Through this technique We have the ability to triumph the drawbacks of existing methods like redundant or abbreviated data problems. The solution uses the OCR on invoices to extract the address and create the data pool of addresses. Then this data is fed to the algorithm BM-25 for scoring the best matching entries. Then to observe the best result, this will pass through BERT for giving the best possible result from the similar queries. Our investigation exhibits that our methodology enormously improves both accuracy and review of cutting-edge technology existing techniques.
- Abstract（参考訳）: アドレスマッチングは、多くのビジネスにとって重要なタスクであり、特に、データウェアハウスから特定のアドレスを取り出すのに役立つ企業を取り出す。
既存のソリューションは文字列の類似性を利用し、距離アルゴリズムを編集してアドレスデータベースから類似したアドレスを見つけるが、これらのアルゴリズムは冗長、非構造化、または不完全なアドレスデータでは効果的に動作できない。
本稿では,可能なアドレスのリストから特定のアドレスを検索できるセマンティックアドレスマッチング手法について論じる。
既存のプラクティスや欠点についてもレビューしています。
意味的アドレスマッチングは、ディープラーニングの分野における本質的にNLPタスクである。
この技術を通じて、重複や短縮データ問題といった既存の手法の欠点を克服する能力を持つ。
このソリューションでは、OCRを請求書に使用してアドレスを抽出し、アドレスのデータプールを作成する。
そして、このデータをアルゴリズムBM-25に入力し、ベストマッチエントリをスコアする。
そして、最高の結果を見るために、同様のクエリから可能な最良の結果を与えるためにBERTを通り抜ける。
本研究は,最先端技術の精度と評価を両立させる手法であることを示す。
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