本发明涉及人工智能 ，尤其涉及一种地址搜索方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
1、随着计算机技术以及通信领域的飞速发展，全球定位系统以及各类无线定位技术为有户外定位需求的用户带来了便利。但有些情况下，由于用户对目标位置的不确定、或目标位置检索错误导致定位错误等问题的频发。从用户的角度出发，基于用户体验视角研究一项智能位置检索、位置纠偏成为了一项具有重要意义的工作方向。
2、但是，现有技术中只对地址匹配能力的分词词库建设或者匹配算法进行考虑，进而其智能化程度低，用户使用体验差。
技术实现思路
1、本发明提供一种地址搜索方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中用户进行地址搜索其智能化程度低，用户使用体验差的缺陷。
2、本发明提供一种地址搜索方法，包括：
3、获取用户的输入地址描述；
4、在预先构建的标准地址信息库中基于所述输入地址描述进行初步地址匹配，得到所述输入地址描述对应的候选地址组；
5、基于神经网络提取得到地址描述特征和各候选地址特征，并基于所述神经网络中的相似度计算层，应用所述地址描述特征和各候选地址特征，得到所述输入地址描述与所述各候选地址之间的描述匹配度；
6、基于所述描述匹配度，确定所述输入地址描述的目标地址；
7、所述相似度计算层为替换所述神经网络的最后一层得到的。
8、根据本发明提供的一种地址搜索方法，所述神经网络包含卷积神经网络和长短期记忆网络，所述相似度计算层为替换所述长短期记忆网络的最后一层得到的；
9、所述基于神经网络提取得到地址描述特征和各候选地址特征，包括：
10、基于所述卷积神经网络对所述地址描述以及所述候选地址组进行初步特征提取，得到初始地址描述特征和各初始候选地址特征；
11、基于所述长短期记忆网络对所述初始地址描述特征和所述各初始候选地址特征进行二次特征提取，得到所述地址描述特征和所述各候选地址特征。
12、根据本发明提供的一种地址搜索方法，所述基于所述卷积神经网络对所述地址描述以及所述候选地址组进行初步特征提取，得到初始地址描述特征和各初始候选地址特征，包括：
13、构建地址描述矩阵和候选地址组矩阵；
14、合并所述地址描述矩阵和所述候选地址组矩阵，得到整合地址矩阵；
15、基于所述卷积神经网络对所述整合地址矩阵进行初步特征提取，得到初始地址描述特征和各初始候选地址特征。
16、根据本发明提供的一种地址搜索方法，所述在预先构建的标准地址信息库中基于所述输入地址描述进行初步地址匹配，得到所述输入地址描述对应的候选地址组，包括：
17、基于所述输入地址描述和预先构建的纠偏字典，得到多个改写地址描述，所述纠偏字典是基于标准字典中的同音字、形近字构建得到的；
18、在预先构建的标准地址信息库中基于各改写地址描述进行初步地址匹配，得到所述各改写地址描述对应的候选地址；
19、基于所述各改写地址描述对应的候选地址，得到所述候选地址组。
20、根据本发明提供的一种地址搜索方法，所述标准地址信息库是基于es数据库构建得到的；
21、在预先构建的标准地址信息库中基于各改写地址描述进行初步地址匹配，得到所述候选地址组，包括：
22、在预先构建的标准地址信息库中，基于所述各改写地址描述和es封装查询接口进行初步地址匹配，得到所述候选地址组；
23、所述es封装查询接口包括通配符查询、正则表达式查询、模糊匹配查询、分词查询、近似匹配、短词匹配、多值字段匹配中的至少一种。
24、根据本发明提供的一种地址搜索方法，所述标准地址信息库的获取步骤包括：
25、获取标准地址信息；
26、对所述标准地址信息按照位置层级存储在所述es数据库中，得到所述标准地址信息库；
27、所述位置层级包括国家、省、市、区、街道。
28、本发明还提供一种地址搜索装置，包括：
29、获取单元，获取用户的输入地址描述；
30、初步匹配单元，在预先构建的标准地址信息库中基于所述输入地址描述进行初步地址匹配，得到所述输入地址描述对应的候选地址组；
31、相似度匹配单元，基于神经网络提取得到地址描述特征和各候选地址特征，并基于所述神经网络中的相似度计算层，应用所述地址描述特征和各候选地址特征，得到所述输入地址描述与所述各候选地址之间的描述匹配度；
32、确定单元，基于所述描述匹配度，确定所述输入地址描述的目标地址；
33、所述相似度计算层为替换所述神经网络的最后一层得到的。
34、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述地址搜索方法。
35、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述地址搜索方法。
36、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述地址搜索方法。
37、本发明提供的地址搜索方法、装置、电子设备和存储介质，通过在标准地址信息库中基于输入地址描述进行初步地址匹配，得到候选地址组；基于神经网络对输入地址描述和各候选地址进行特征提取以及相似度计算，得到描述匹配度；基于描述匹配度进行确定目标地址，实现了高效、精确的地址检索纠偏，提升地址搜索的智能化，进而大大提升用户进行地址搜索的用户体验。
1.一种地址搜索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的地址搜索方法，其特征在于，所述神经网络包含卷积神经网络和长短期记忆网络，所述相似度计算层为替换所述长短期记忆网络的最后一层得到的；
3.根据权利要求2所述的地址搜索方法，其特征在于，所述基于所述卷积神经网络对所述地址描述以及所述候选地址组进行初步特征提取，得到初始地址描述特征和各初始候选地址特征，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的地址搜索方法，其特征在于，所述在预先构建的标准地址信息库中基于所述输入地址描述进行初步地址匹配，得到所述输入地址描述对应的候选地址组，包括：
5.根据权利要求4所述的地址搜索方法，其特征在于，所述标准地址信息库是基于es数据库构建得到的；
6.根据权利要求5所述的地址搜索方法，其特征在于，所述标准地址信息库的获取步骤包括：
7.一种地址搜索装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述地址搜索方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述地址搜索方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述地址搜索方法。
