信息过滤方法和装置与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理技术领域与人工智能技术领域，尤其涉及信息过滤方法和装置。


背景技术：

2.在对数据库的兴趣点进行去重过滤过程中，需根据兴趣点信息进行去重归一化，去重系统需要能够区分不同地理位置上具有相同名称的兴趣点，同时还能准确识别同一地理位置上具有相似名称的兴趣点，实现兴趣点的归一化处理。去重归一化难点主要集中在：兴趣点表述多样化(中英、同音、模糊音、相似相近)，地理位置信息约束干扰。
3.目前去重过滤的做法主要包括2个步骤：1)聚簇分组：对于数据库中的兴趣点记录，基于关键词采用语义相似度计算进行聚簇处理，完成相似兴趣点的数据分组；2)文本相似度去重：采用文本相似度建模技术对每个组内的兴趣点完成去重标记，基于去重标记完成重复兴趣点的过滤。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种信息过滤方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。
5.根据本公开的一方面，提供了一种信息过滤方法，该方法包括：响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果；基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果；基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种信息过滤装置，该装置包括：文本解析模块，被配置成响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果；检索模块，被配置成基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果；过滤模块，被配置成基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述信息过滤方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使计算机能够执行上述信息过滤方法。
9.根据本公开的另一方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现上述信息过滤方法。
10.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
11.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
12.图1是根据本公开的信息过滤方法的一个实施例的流程图；
13.图2是根据本公开的对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析的一个实施例的流程图；
14.图3是根据本公开的对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析的一个实施例的流程图；
15.图4是根据本公开的从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果的一个实施例的流程图；
16.图5是根据本公开的从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果的一个实施例的流程图；
17.图6是根据本公开的对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选的一个实施例的流程图；
18.图7是根据本公开的对多个待过滤兴趣点进行过滤处理的一个实施例的流程图；
19.图8是根据本公开的信息过滤装置的一个实施例的结构示意图；
20.图9是用来实现本公开实施例的信息过滤方法的电子设备的框图。
具体实施方式
21.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
22.参考图1，图1示出了可以应用于本公开的信息过滤方法的实施例的流程示意图100。该信息过滤方法包括以下步骤：
23.步骤110，响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
24.在本实施例中，信息过滤方法的执行主体(例如服务器)可以通过网络读取或者接收终端发送的多个待过滤兴趣点，该待过滤兴趣点可以是需要进行过滤去重的一些兴趣点，可以包括一些零售网点的实体店铺，还可以包括一些公园等娱乐场所等等，一些待过滤兴趣点由于一些录入问题或者表述问题，不能够明确是否为同一兴趣点，则需要对这些待过滤兴趣点进行过滤去重，待过滤兴趣点的数量可以是10万、20万等，本公开对此不作具体限定。
25.上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点后，可以同时获取到多个待过滤兴趣点的兴趣点信息，每个待过滤兴趣点的兴趣点信息可以包括待过滤兴趣点的兴趣点地址信息和兴趣点名称信息等能够表征该待过滤兴趣点的属性信息，该兴趣点信息可以包括文本信息等形式。
26.上述执行主体获取到每个待过滤兴趣点的兴趣点信息后，可以分别对每个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，对兴趣点信息中表征兴趣点地址和兴趣点名称的词语进行分析，提取出每个兴趣点信息中用于表征兴趣点地址和兴趣点名称的词语字段，将每个兴趣点信息中用于表征兴趣点地址和兴趣点名称的词语字段作为待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
27.可选地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型对每个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本处理，输出每个兴趣点信息中用于表征兴趣点地址和兴趣点名称的词语字段，从而得到每个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
28.步骤120，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
29.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果后，可以进一步获取地图信息，该地图信息可以是包括多个待过滤兴趣点的电子地图信息，可以是包括多个待过滤兴趣点的某个城市的地图信息。
30.上述执行主体可以根据兴趣点解析结果在地图信息中进行检索，根据兴趣点解析结果中用于表征兴趣点地址的词语字段，在地图信息中进行检索，确定出地图信息中对应的目标位置。然后上述执行主体可以在目标位置对应的地图信息中进一步根据兴趣点解析结果中用于表征兴趣点名称的词语字段进行检索，确定出目标位置对应的地图信息中与兴趣点名称对应的地图检索结果，该地图检索结果可以是地图信息中与兴趣点解析结果对应的地图数据，可以是地图信息中包括的兴趣点，则将该地图检索结果作为待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
31.从而上述执行主体可以通过上述步骤分别检索到每个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，获取到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
32.步骤130，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
33.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果后，可以将每个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果进行两两比对，比对任意两个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，获取任意两个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果的比对结果，该比对结果可以是任意两个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果之间的相似度信息；还可以获取任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果的比对结果，该比对结果可以是任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果之间的相似度信息。
34.然后上述执行主体可以根据任意两个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果的比对结果和地图检索结果的比对结果，通过判断比对结果是否大于预设阈值来确定任意两个待过滤兴趣点是否为相同兴趣点，来实现对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，将判断结果为相同兴趣点的任意两个待过滤兴趣点进行重复标记，或者将其中一个待过滤兴趣点进行过滤，从而能够得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，该过滤结果可以包括带有重复标记的多个待过滤兴趣点，还可以包括已经过滤掉重复兴趣点的多个待过滤兴趣点，本公开对此不作具体限定。
35.本公开的实施例提供的信息过滤方法，通过响应于获取到多个待过滤兴趣点，对
多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，然后基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，最后基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，可以对待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析和地图检索，同时集成了兴趣点解析结果和地图检索结果，融合了多种维度的特征数据对待过滤兴趣点进行过滤，使得兴趣点过滤的过程可以参考更多维度的特征数据，提高了兴趣点过滤的准确性。
36.参考图2，图2示出了对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析的一个实施例的流程图200，即上述步骤110，响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，可以包括以下步骤：
37.步骤210，响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析，得到多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果。
38.其中，上述兴趣点信息可以包括待过滤兴趣点的地址信息和名称信息，该地址信息可以表征待过滤兴趣点的兴趣点位置，可以表述为xx市xx区xx路；该名称信息可以表征待过滤兴趣点的兴趣点名称，可以表述为xx店。
39.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点和多个待过滤兴趣点对应的兴趣点信息后，可以分别对每个兴趣点信息中的地址信息进行文本解析，对地址信息中表征兴趣点地址的词语进行分析，提取出每个地址信息中用于表征兴趣点地址的词语字段，将每个地址信息中用于表征兴趣点地址的词语字段作为待过滤兴趣点对应的地址解析结果。
40.可选地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型对每个待过滤兴趣点的地址信息进行文本处理，输出每个地址信息中用于表征兴趣点地址的词语字段，从而得到每个待过滤兴趣点对应的地址解析结果。
41.步骤220，对多个待过滤兴趣点的名称信息进行名称解析，得到多个待过滤兴趣点对应的名称解析结果。
42.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点和多个待过滤兴趣点对应的兴趣点信息后，可以分别对每个兴趣点信息中的名称信息进行文本解析，对名称信息中表征兴趣点名称的词语进行分析，提取出每个名称信息中用于表征兴趣点名称的词语字段，将每个名称信息中用于表征兴趣点名称的词语字段作为待过滤兴趣点对应的名称解析结果，该名称解析结果可以包括兴趣点名称、兴趣点类型、兴趣点定位前缀等词语字段。
43.可选地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型对每个待过滤兴趣点的名称信息进行文本处理，输出每个名称信息中用于表征兴趣点名称的词语字段，该词语字段可以包括兴趣点名称、兴趣点类型、兴趣点定位前缀等词语，从而得到每个待过滤兴趣点对应的名称解析结果。
44.步骤230，将多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果和名称解析结果确定为多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
45.在本实施例中，上述执行主体获取到每个待过滤兴趣点对应的地址解析结果和名称解析结果后，可以将获取到的待过滤兴趣点对应的地址解析结果和名称解析结果确定为
对应的兴趣点解析结果，从而可以获取到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
46.在本实施例中，通过分别对待过滤兴趣点的地址信息和名称信息进行解析，获取到包括地址解析结果和名称解析结果的兴趣点解析结果，实现了待过滤兴趣点在地址维度和名称维度的字段抽取，提高了兴趣点解析结果的全面性和准确性，并且在名称解析过程中针对性抽取了待过滤兴趣点的兴趣点名称、兴趣点类型、兴趣点定位前缀等信息，细化了名称解析的特征表示维度，提高了名称解析的准确性和全面性。
47.参考图3，图3示出了对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析的一个实施例的流程图300，即上述步骤210，响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析，得到多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果，可以包括以下步骤：
48.步骤310，响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析，获取地址信息对应的语义特征和行政特征。
49.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点和多个待过滤兴趣点对应的兴趣点信息后，可以分别对每个兴趣点信息中的地址信息输入至文心大模型ernie模型等语言预训练模型进行文本处理，输出每个词语的语义特征，该语义特征可以是词语的特征向量，从而获取到每个待过滤兴趣点的地址信息对应的语义特征。
50.然后上述执行主体可以分别根据每个兴趣点信息中的地址信息和地址行政层次树进行文本解析，根据行政划分依次提取出每个地址信息对应的行政层次的特征，从而获取到每个地址信息对应的行政特征。
51.步骤320，基于地址信息对应的语义特征和行政特征，生成多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果。
52.在本实施例中，上述执行主体获取到地址信息对应的语义特征和行政特征后，将语义特征和行政特征进行特征融合，并根据融合后的特征通过序列标注来实现地址要素的实体标注，生成多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果，该地址解析结果可以包括省、市、区、县、街道/路、机构/小区等词语字段。
53.在本实施例中，通过基于地址信息的语义特征和行政特征生成地址解析结果，在地址解析中引入了地址行政关系的特征学习，实现了待过滤兴趣点地址字段的抽取和补全，增强了待过滤兴趣点的地址信息的特征表示能力，更好地满足了地址蕴含关系的处理，提高了地址解析结果的全面性和准确性。
54.参考图4，图4示出了从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果的一个实施例的流程图400，即上述步骤120，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，可以包括以下步骤：
55.步骤410，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
56.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果后，可以进一步获取地图信息，该地图信息可以是包括多个待过滤兴趣点的电子地图信息，可以是包括多个待过滤兴趣点的某个城市的地图信息。
57.上述执行主体可以根据兴趣点解析结果在地图信息中进行检索，根据兴趣点解析结果中用于表征兴趣点地址的词语字段，在地图信息中进行检索，确定出地图信息中对应的目标位置。然后上述执行主体可以在目标位置对应的地图信息中进一步根据兴趣点解析
结果中用于表征兴趣点名称的词语字段进行检索，确定出目标位置对应的地图信息中与兴趣点名称对应的初始检索结果，该初始检索结果可以是地图信息中与兴趣点解析结果对应的地图数据，可以是地图信息中包括的多个候选兴趣点。
58.从而上述执行主体可以通过上述步骤分别检索到每个待过滤兴趣点对应的初始检索结果，获取到多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
59.步骤420，对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
60.在本实施例中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果后，可以对每个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选，作为示例，上述执行主体对每个初始检索结果中的多个候选兴趣点进行筛选，进一步过滤掉与待过滤兴趣点存在差异的候选兴趣点，得到筛选后的候选兴趣点，即获取到每个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，从而可以得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，该地图检索结果是对初始检索结果进行筛选后得到的地图信息。
61.在本实施例中，通过对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，实现了对初始检索结果的粗排过滤，能够预先过滤掉一些与待过滤兴趣点存在差异的结果，提高了地图检索结果的针对性和准确性。
62.参考图5，图5示出了从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果的一个实施例的流程图500，即上述步骤410，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果，可以包括以下步骤：
63.步骤510，基于多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果，从地图信息中检索出与地址解析结果关联的初始位置区域。
64.其中，上述兴趣点解析结果可以包括地址解析结果和名称解析结果。
65.在本实施例中，上述执行主体可以通过对地址信息进行文本解析获取到多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果后，可以分别利用每个待过滤兴趣点对应的地址解析结果在地图信息中进行区域检索，确定出以地址解析结果和预设距离为基础的初始位置区域。
66.具体地，上述执行主体可以利用地址解析结果中的省、市、区、县等关键地址要素确定目标位置，然后以目标位置为中心，预设距离为半径，确定出对应的初始位置区域，该预设距离可以是1公里，本公开不作具体限定。
67.步骤520，基于多个待过滤兴趣点对应的名称解析结果，从初始位置区域对应的地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
68.在本实施例中，上述执行主体获取到与地址解析结果关联的初始位置区域后，可以根据每个待过滤兴趣点对应的名称解析结果在始位置区域对应的地图信息中进行兴趣点检索，确定出与名称解析结果关联的多个兴趣点信息，将检索到的与名称解析结果关联的多个兴趣点信息作为待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
69.具体地，上述执行主体可以利用名称解析结果中的兴趣点名称、兴趣点类型、兴趣点定位前缀等在始位置区域对应的地图信息中进行兴趣点检索，检索出与兴趣点名称、兴趣点类型、兴趣点定位前缀等对应的多个兴趣点信息，将检索到的与名称解析结果关联的多个兴趣点信息作为待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
70.在本实施例中，通过基于地址解析结果确定初始位置区域，并基于名称解析结果
在初始位置区域确定初始检索结果，能够在地图信息中基于地址解析结果和名称解析结果检索出初始检索结果，提供了地图检索能力，从而提供了地图检索结果的维度特征，能够提高了过滤的准确性。
71.参考图6，图6示出了对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选的一个实施例的流程图600，即上述步骤420，对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，可以包括以下步骤：
72.步骤610，基于初始检索结果中多个候选兴趣点的地址信息，对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行分组处理，得到多个组别的初始检索结果。
73.其中，上述初始检索结果可以包括多个待过滤兴趣点对应的多个候选兴趣点和多个候选兴趣点的地址信息。
74.在本步骤中，上述执行主体获取到每个待过滤兴趣点对应的初始检索结果后，可以进一步获取每个初始检索结果中多个候选兴趣点的地址信息。然后上述执行主体可以根据每个初始检索结果中的多个候选兴趣点的地址信息对每个初始检索结果进行分组处理，得到多个组别的初始检索结果。
75.具体地，上述执行主体可以根据多个候选兴趣点的地址信息进行区域划分，将地址信息属于同一个区域的初始检索结果划分至同一组别中，从而每个组别中的初始检索结果对应的地址信息属于同一个区域。
76.步骤620，针对每个组别的初始检索结果，基于第一筛选规则，对初始检索结果中多个候选兴趣点进行筛选，得到多个候选兴趣点对应的第一筛选结果。
77.在本步骤中，上述执行主体获取到多个组别的初始检索结果后，可以分别针对每个组别的初始检索结果，可以获取用于对组别内初始检索结果中多个候选兴趣点进行筛选的第一筛选规则，该第一筛选规则可以包括根据不同用户的配置词典对组别内初始检索结果中的多个候选兴趣点进行筛选，用户的配置词典可以包括兴趣点标签、兴趣点名称关键词、地址区域/坐标等维度的过滤关键词。
78.上述执行主体可以根据第一筛选规则对初始检索结果中多个候选兴趣点进行筛选，过滤掉一些与第一筛选规则不符的候选兴趣点，得到多个候选兴趣点对应的第一筛选结果，从而可以得到每个组别内的每个初始检索结果对应的第一筛选结果。
79.步骤630，基于第一筛选结果中候选兴趣点的地址信息和第二筛选规则，对第一筛选结果中的候选兴趣点进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
80.在本步骤中，上述执行主体获取到每个初始检索结果对应的第一筛选结果后，可以获取用于对第一筛选结果中的候选兴趣点进行筛选的第二筛选规则，该第二筛选规则可以包括基于第一筛选结果中候选兴趣点的地址信息和待过滤兴趣点的地址信息之间的匹配度进行筛选的规则。
81.具体地，上述执行主体可以根据第二筛选规则，将第一筛选结果中每个候选兴趣点的地址信息和对应的待过滤兴趣点的地址信息进行匹配打分，确定出每个候选兴趣点的地址置信度。然后上述执行主体可以根据每个候选兴趣点的地址置信度从多个候选兴趣点中选择出置信度最高的候选兴趣点，并且还可以将该候选兴趣点的定位点uid、定位坐标、定位地址描述、地址置信度与该候选兴趣点关联。
82.上述执行主体可以通过上述步骤获取到每个初始检索结果中地址置信度最高的
候选兴趣点作为对应的地图检索结果，从而可以获取到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，且该地图检索结果可以包括地址置信度最高的候选兴趣点和该候选兴趣点关联的定位点uid、定位坐标、定位地址描述、地址置信度。
83.在本实施例中，通过对初始检索结果进行分组处理，并基于第一筛选规则和第二筛选规则进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，能够充分利用地址信息进行快速分组，实现了不同区域下相同或相似候选兴趣点的准确划分，并且通过与地图检索返回的地址信息进行比对、筛选、打分排序，有效实现了候选兴趣点的地址置信度验证，以及可以提供人工干预，可以支持企业销售进行兴趣点标签、兴趣点名称、兴趣点区域的过滤配置，提高了初始检索结果筛选的灵活性。
84.参考图7，图7示出了对多个待过滤兴趣点进行过滤处理的一个实施例的流程图700，即上述步骤130，基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，可以包括以下步骤：
85.步骤710，将多个待过滤兴趣点的地址解析结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果。
86.在本步骤中，上述执行主体可以将多个待过滤兴趣点的地址解析结果进行两两比对，比对任意两个待过滤兴趣点对应的地址解析结果，获取任意两个待过滤兴趣点对应的地址解析结果的比对结果，该比对结果可以是任意两个待过滤兴趣点对应的地址解析结果之间的相似度信息。
87.具体地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型将多个待过滤兴趣点的地址解析结果进行两两比对，得到任意两个待过滤兴趣点对应的地址解析结果的比对结果。
88.步骤720，将多个待过滤兴趣点的名称解析结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的名称比对结果。
89.在本步骤中，上述执行主体可以将多个待过滤兴趣点的名称解析结果进行两两比对，比对任意两个待过滤兴趣点对应的名称解析结果，获取任意两个待过滤兴趣点对应的名称解析结果的比对结果，该比对结果可以是任意两个待过滤兴趣点对应的名称解析结果之间的相似度信息。
90.具体地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型将多个待过滤兴趣点的名称解析结果进行两两比对，得到任意两个待过滤兴趣点对应的名称解析结果的比对结果。
91.步骤730，将多个待过滤兴趣点的地图检索结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索比对结果。
92.在本步骤中，上述执行主体可以将多个待过滤兴趣点的地图检索结果进行两两比对，比对任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，获取任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果的比对结果，该比对结果可以是任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果之间的相似度信息。即上述执行主体可以比对任意两个待过滤兴趣点对应的候选兴趣点的地址信息，获取任意两个待过滤兴趣点对应的候选兴趣点的地址信息的比对结果；上述执行主体可以比对任意两个待过滤兴趣点对应的候选兴趣点关联的定位坐标，获取任意两个
待过滤兴趣点对应的候选兴趣点关联的定位坐标的比对结果。
93.具体地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型将多个待过滤兴趣点的地图检索结果进行两两比对，得到任意两个待过滤兴趣点对应的地图检索结果的比对结果。
94.步骤740，基于多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果，生成多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
95.在本步骤中，上述执行主体获取到多个待过滤兴趣点之间的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果后，可以将多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果进行综合比对，确定出多个待过滤兴趣点之间的相同兴趣点，实现对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，将确定为相同兴趣点的任意两个待过滤兴趣点进行重复标记，或者将其中一个待过滤兴趣点进行过滤，从而能够得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，该过滤结果可以包括带有重复标记的多个待过滤兴趣点，还可以包括已经过滤掉重复兴趣点的多个待过滤兴趣点，过滤结果中还可以包括每个待过滤兴趣点对应的候选兴趣点和候选兴趣点关联的定位点uid、定位坐标、定位地址描述、地址置信度，本公开对此不作具体限定。
96.具体地，上述执行主体可以通过文心大模型ernie模型等语言预训练模型对多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果进行分析处理，输出多个待过滤兴趣点对应的去重标记，该去重标记可以是0或1，其中，0代表不是相同兴趣点，1代表是相同兴趣点。
97.在本实施例中，通过基于多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果，生成多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，同时集成了地址解析结果、名称解析结果和地图检索结果，融合了多种维度的特征数据对待过滤兴趣点进行过滤，使得兴趣点过滤的过程可以参考更多维度的特征数据，提高了兴趣点过滤的准确性。
98.进一步参考图8，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种信息过滤装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
99.如图8所示，本实施例的信息过滤装置800包括：文本解析模块810，检索模块820和过滤模块830。
100.其中，文本解析模块810，被配置成响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果；
101.检索模块820，被配置成基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果；
102.过滤模块830，被配置成基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
103.在本实施例的一些可选的方式中，兴趣点信息包括待过滤兴趣点的地址信息和名称信息；以及，文本解析模块810，包括：地址解析单元，被配置成响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析，得到多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果；名称解析单元，被配置成对多个待过滤兴趣点的名称信息进行名称解析，得到多个待过滤兴趣点对应的名称解析结果；确定单元，被配置成将多个待过滤兴趣点对应的
地址解析结果和名称解析结果确定为多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果。
104.在本实施例的一些可选的方式中，地址解析单元，进一步被配置成：响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的地址信息进行地址解析，获取地址信息对应的语义特征和行政特征；基于地址信息对应的语义特征和行政特征，生成多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果。
105.在本实施例的一些可选的方式中，检索模块820，包括：检索单元，被配置成基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果；筛选单元，被配置成对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
106.在本实施例的一些可选的方式中，兴趣点解析结果包括地址解析结果和名称解析结果；以及，检索单元，进一步被配置成：基于多个待过滤兴趣点对应的地址解析结果，从地图信息中检索出与地址解析结果关联的初始位置区域；基于多个待过滤兴趣点对应的名称解析结果，从初始位置区域对应的地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果。
107.在本实施例的一些可选的方式中，初始检索结果包括多个待过滤兴趣点对应的多个候选兴趣点和多个候选兴趣点的地址信息；以及，筛选单元，进一步被配置成：基于初始检索结果中多个候选兴趣点的地址信息，对多个待过滤兴趣点对应的初始检索结果进行分组处理，得到多个组别的初始检索结果；针对每个组别的初始检索结果，基于第一筛选规则，对初始检索结果中多个候选兴趣点进行筛选，得到多个候选兴趣点对应的第一筛选结果；基于第一筛选结果中候选兴趣点的地址信息和第二筛选规则，对第一筛选结果中的候选兴趣点进行筛选，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果。
108.在本实施例的一些可选的方式中，过滤模块830，进一步被配置成：将多个待过滤兴趣点的地址解析结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果；将多个待过滤兴趣点的名称解析结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的名称比对结果；将多个待过滤兴趣点的地图检索结果进行比对，得到多个待过滤兴趣点对应的地图检索比对结果；基于多个待过滤兴趣点对应的地址比对结果、名称比对结果和地图检索比对结果，生成多个待过滤兴趣点对应的过滤结果。
109.本公开的实施例提供的信息过滤装置，通过响应于获取到多个待过滤兴趣点，对多个待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析，得到多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，然后基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果，从地图信息中检索出多个待过滤兴趣点对应的地图检索结果，最后基于多个待过滤兴趣点对应的兴趣点解析结果和地图检索结果，对多个待过滤兴趣点进行过滤处理，得到多个待过滤兴趣点对应的过滤结果，可以对待过滤兴趣点的兴趣点信息进行文本解析和地图检索，同时集成了兴趣点解析结果和地图检索结果，融合了多种维度的特征数据对待过滤兴趣点进行过滤，使得兴趣点过滤的过程可以参考更多维度的特征数据，提高了兴趣点过滤的准确性；以及，该信息过滤装置形成了一套完整的过滤体系，具备较好的迁移性。
110.本领域技术人员可以理解，上述装置还包括一些其他公知结构，例如处理器、存储器等，为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构在图8中未示出。
111.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提
供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
112.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
113.图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
114.如图9所示，电子设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(ram)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、rom 902以及ram 903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。
115.电子设备900中的多个部件连接至i/o接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
116.计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如信息过滤方法。例如，在一些实施例中，信息过滤方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到ram 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的信息过滤方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行信息过滤方法。
117.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
118.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的
功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
119.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
120.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
121.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
122.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
123.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
124.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。