深度学习在商户招牌语义理解的实践

导读：当前，高德地图拥有大量商家POI数据，包括商店、购物中心、学校等，且每天都有新POI产生。为确保数据的准确性，高德利用大量的数据收集来更新和补充数据。但现实生活中POI名称复杂多变，而人工制作POI名称成本高昂。因此，高德地图将深度学习应用于商户招牌语义理解，取得了显著成果。

引言

随着移动互联网的快速发展，人们对位置服务的需求日益增长。高德地图作为国内领先的位置服务提供商，拥有庞大的POI兴趣点数据库，为用户提供丰富的搜索和导航服务。为了保证POI数据的准确性和时效性，高德地图采用了先进的数据采集和更新技术。

然而，现实中POI名称复杂多变，人工制作POI名称需要花费大量的人力成本。为了提高POI名称制作的效率，高德地图将深度学习技术应用于商户招牌语义理解，取得了显著成果。

方法

高德地图的商户招牌语义理解系统基于深度学习技术，主要包括以下几个步骤：

1. 图像预处理： 将商户招牌图像进行预处理，包括图像去噪、锐化、二值化等操作，以提高图像的质量。
2. 文字识别： 使用卷积神经网络（CNN）对预处理后的图像进行文字识别，提取招牌中的文字信息。
3. 语义理解： 使用循环神经网络（RNN）对识别的文字信息进行语义理解，识别招牌中的实体类型、属性等信息。
4. 结构化数据生成： 将语义理解的结果转换为结构化的数据，包括POI名称、地址、电话号码等信息。

模型

高德地图的商户招牌语义理解模型采用CNN和RNN相结合的结构。CNN用于提取图像中的特征，RNN用于对特征进行序列处理和语义理解。

具体来说，模型使用了一个VGG16网络作为CNN，用于提取招牌图像中的特征。VGG16网络是一个预训练的CNN模型，具有强大的特征提取能力。

在RNN方面，模型使用了双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络。Bi-LSTM网络能够处理序列数据，并具有较强的记忆能力，适合于商户招牌语义理解任务。

实验

高德地图对商户招牌语义理解系统进行了大量的实验评估。实验结果表明，该系统能够准确识别招牌中的文字和含义，并将其转换为结构化的数据。

在文字识别任务上，该系统在测试集上取得了97.5%的准确率。在语义理解任务上，该系统在测试集上取得了93.2%的准确率。

应用

高德地图的商户招牌语义理解系统已在高德地图的POI数据更新系统中得到应用。该系统极大地提高了POI名称制作的效率，并有助于维持高德地图数据的准确性和新鲜度。

此外，该系统还可以在其他领域得到应用，例如：

• 商户信息管理
• 广告投放
• 城市管理

总结

高德地图的商户招牌语义理解系统是一个基于深度学习技术的创新应用。该系统能够准确识别招牌中的文字和含义，并将其转换为结构化的数据。该系统极大地提高了POI名称制作的效率，并有助于维持高德地图数据的准确性和新鲜度。