获取地址的方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本申请中涉及数据处理技术，尤其是一种获取地址的方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，文本数据数量迅猛增长。其中，定位文本数据中包含的地址信息逐步成为了本领域技术人员重点研究的内容。相关技术中，通常是利用地址编码模型对文本数据进行地址定位。

然而，现有的地址编码模型多依据国外地名特点和地址模型构建，没有专门针对中国地名地址设计，对国内地名地址的解析存在严重的兼容性问题。另外，对于输入的含有模糊地名和非标准地名数据进行匹配时，无法自动补全，得不到预期结果，因此，如何快速的从海量文本数据中定位需要查找的地址信息，成为了本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种获取地址的方法、装置、电子设备及介质。

其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种获取地址的方法，其特征在于，包括：

获取至少一个待分类文本；

基于所述待分类文本，获取目标关键词；

利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词；

基于所述地理关键词以及预设的地名地址模型，生成所述地理关键词对应的地址坐标信息。

在本申请的一种实施方式中，所述基于所述待分类文本，获取目标关键词，包括：

基于预设的神经网络模型，对所述待分类文本进行分词，得到待匹配关键词；

基于预设的词嵌入模型，将各所述待匹配关键词分别映射为对应的词向量；

基于所述各所述待匹配关键词对应的词向量，选取所述目标关键词。

在本申请的一种实施方式中，所述利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词，包括：

检测所述目标关键词是否为待转换词语，所述待转换词语包括模糊词语、地址别名词语、简称词语、不完整地名词语的任意一种词语；

当确定所述目标关键词为所述待转换词语时，利用所述地址标准化技术，将所述目标关键词转换为所述地理关键词。

在本申请的一种实施方式中，在所述利用所述地址标准化技术，将所述目标关键词转换为所述地理关键词之后，还包括：

获取所述地名地址模型；

利用所述地名地址模型对所述地理关键词进行解析，得到所述地理关键词对应的各地理层级字段；

基于所述各地理层级字段，得到所述地理关键词对应的地址坐标信息。

在本申请的一种实施方式中，所述基于所述各地理层级字段，得到所述地理关键词对应的地址坐标信息，包括：

将所述各地理层级字段与预设的基础地理参考数据集进行匹配，得到地址匹配结果；

基于所述地址匹配结果，得到所述地理关键词对应的地址坐标信息。

根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种获取地址的装置，包括：

第一获取模块，被设置为获取至少一个待分类文本；

第二获取模块，被设置为基于所述待分类文本，获取目标关键词；

转换模块，被设置为利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词；

生成模块，被设置为基于所述地理关键词以及预设的地名地址模型，生成所述地理关键词对应的地址坐标信息。

根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可执行指令；以及

显示器，用于与所述存储器显示以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述获取地址的方法的操作。

根据本申请实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述获取地址的方法的操作。

本申请中，在获取至少一个待分类文本之后，即可以基于待分类文本，获取目标关键词，并利用利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词，再基于地理关键词以及预设的地名地址模型，生成地理关键词对应的地址坐标信息。通过应用本申请的技术方案，可以在提取文本中的可以匹配地理信息类型的关键词之后，将该关键词做还原处理以得到完整的地理关键词，并将该地理关键词与地名地址模型相匹配，进而得到对应的地址坐标。进而可以实现快速从海量文本数据中定位需要查找的地址信息。

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本申请的实施例，并且连同描述一起用于解释本申请的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本申请，其中：

图1为本申请提出的一种获取地址的方法的示意图；

图2为本申请获取地址的装置的结构示意图；

图3为本申请显示电子设备结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

需要说明的是，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

下面结合图1来描述根据本申请示例性实施方式的用于进行获取地址的方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。

本申请还提出一种获取地址的方法、装置、目标终端及介质。

图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种获取地址的方法的流程示意图。如图1所示，该方法，包括：

S101，获取至少一个待分类文本。

需要说明的是，本申请中不对获取待分类文本的设备做具体限定，例如可以为智能设备，也可以为服务器。其中，智能设备可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts GroupAudioLayer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)获取地址的器。MP4(Moving PictureExpertsGroup Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)获取地址的器、又或便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备等等。

需要说明的是，本申请不对待分类文本做具体限定，例如待分类文本可以为包含各类信息的文本数据。例如可以为财经类文本数据、小说类文本数据、教育类文本数据、房产类文本数据、体育类文本数据、地理信息类文本数据等等。

另外，本申请不对待分类文本的数量做具体限定，例如可以为1个，也可以为多个等等。

S102，基于待分类文本，获取目标关键词。

进一步的，本申请可以在获取到待分类文本之后，利用分词技术，对该文本进行切词。其中，本申请可以依据长短记忆(Longshort Term Memory，LSTM) 模型构建人工神经网络并依据该神经网络对待分类文本进行分词。

其中，LSTM长短期记忆网络是一种时间循环神经网络。是为了解决一般的 RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。进一步的，LSTM属于递归神经网络RNN 变体的一种，由于标准的RNN中一般只有一个非常简单的节点，例如一个sigmoid 函数或tanh函数，而在LSTM中，则将隐藏层中的简单节点改为了存储单元；这一变体在继承了RNN模型大部分特性的同时，解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的梯度消失问题。

S103,利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词。

进一步的，由于直接对文本进行切词之后得到的地理类词条可能会出现名称不完整或是别名等情况。因此，本申请可以基于地址标准化技术，将该目标关键词转换为完整，清晰的地理类信息对应的地理关键词。

其中，地址标准化技术是地理时空信息解析引擎的关键技术之一。它将模糊的、地址别名、简称、不完整的地名，转换成具有完整层级关系的标准地址，并将其识别为标准地名地址模型中的一种。地址标准化的过程，为后续工作奠定基础。进一步的，本申请看一看采用中文语义分析技术，建立地名词典，词典中存储标准地名和与其对应得常见别名、简称，从文本中提取出地名地址，然后将非标准地名转换成标准地名地址模型。

S104,基于地理关键词以及预设的地名地址模型，生成地理关键词对应的地址坐标信息。

进一步的，本申请在获取到标准的地理关键词之后，可以首先对其进行拆分。例如可以按省份、市、区或县、街道或镇、社区或村、路名、单元号和房门号等多个层级进行拆分，以使拆分后形成标准的地理层级字段。

需要说明的是，本申请可以根据各个地方的语言习惯收集对应的地理信息，例如栋、单元、弄等地方性的地址语言，为后续采集地址中存在相关语言习惯的地址语言提供转换依据。

在本申请中，还可以将地理关键词进行统一标准的转换，例如可以将其中采集地址中的汉语数字转换为阿拉伯数字；例如“**市**区**街道六十六号”转化为“**市**区**街道66号”。可以理解的，将采集地址进行汉语数字转换为阿拉伯数字可以更容易的进行匹配命中，提高判断效率。

更进一步的，本申请中，在地名地址模型中采用了面向实体地址的的数据模型，其中，该地名地址模型中存储了全国政区实体和局部的道路实体。其中，行政区域实体按不同行政级别进行构建，包括行政境界及其所围区域。行政区域实体按不同级别行政单元划分，包括国家、省(直辖市、自治区、特别行政区)、地区(地级市、自治州、盟)、县(市辖区、县级市、自治县、旗、自治旗、特区、林区)、乡(镇)、村等；道路实体是道路实体按道路名称或路线编号构建，以道路中心线表达，并构成连通的道路网络。即将具有相同名称或路线编号，并且在空间上相连的道路的中心线定义为表示该道路的实体。道路实体的最小粒度与相应基础地理数据集中的内容保持一致。对于源数据中没有名称的道路，按道路路段(道路中心线交叉或属性变化处打断形成的最小弧段)定义实体地址信息。

进一步的，本申请将地理关键词输入至预设的地名地址模型后，即可得到该地理关键词对应的地址坐标信息。例如当本申请将地理关键词“北京”输入至预设的地名地址模型后，即可得到“北京”对应的地理位置为东经39°.9′以及北纬116°.4的地址坐标信息。

本申请中，在获取至少一个待分类文本之后，即可以基于待分类文本，获取目标关键词，并利用利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词，再基于地理关键词以及预设的地名地址模型，生成地理关键词对应的地址坐标信息。通过应用本申请的技术方案，可以在提取文本中的可以匹配地理信息类型的关键词之后，将该关键词做还原处理以得到完整的地理关键词，并将该地理关键词与地名地址模型相匹配，进而得到对应的地址坐标。进而可以实现快速从海量文本数据中定位需要查找的地址信息。

可选的，在本申请一种可能的实施方式中，在本申请S102(基于待分类文本，获取目标关键词)中，可以实施下述步骤：

基于预设的神经网络模型，对待分类文本进行分词，得到待匹配关键词；

基于预设的词嵌入模型，将各待匹配关键词分别映射为对应的词向量；

基于各待匹配关键词对应的词向量，选取目标关键词。

进一步的，本申请不对词嵌入模型做具体限定，例如可以为Word2Vec模型。其中，Word2Vec模型是将文本中词转换成词向量的神经网络语言模型,应用于自然语言处理领域。

进一步的，本申请可以基于预设的词嵌入模型，将各待匹配关键词分别映射为对应的词向量。举例来说，当各待匹配关键词分别为“北京”、“上海”、“汽车”时，可该待匹配关键词输入至目标词嵌入模型中，以通过词嵌入模型生成每个候选词对应的词向量。并分别对应为“汽车”的词向量为(0.2，0.4)，“北京”的词向量为(0.8，1.0)，“上海”的词向量为(0.8，0.8)。可以理解的，本申请即可以根据各待匹配关键词对应的词向量，选取“北京”以及“上海”目标关键词。

另外需要说明的是，本申请同样不对词嵌入模型做具体限定，例如可以为Word2vec，也可以为glove模型等等。

可选的，在本申请一种可能的实施方式中，在本申请S103(利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词)，可以通过以下步骤得到：

检测目标关键词是否为待转换词语，待转换词语包括模糊词语、地址别名词语、简称词语、不完整地名词语的任意一种词语；

当确定目标关键词为待转换词语时，利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词。

进一步可选的，本申请在当确定目标关键词为待转换词语时，利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词之后，还可以实施下述步骤：

获取地名地址模型；

利用地名地址模型对地理关键词进行解析，得到地理关键词对应的各地理层级字段；

基于各地理层级字段，得到地理关键词对应的地址坐标信息。

将各地理层级字段与预设的基础地理参考数据集进行匹配，得到地址匹配结果；

基于地址匹配结果，得到地理关键词对应的地址坐标信息。

本申请中，在获取至少一个待分类文本之后，即可以基于待分类文本，获取目标关键词，并利用利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词，再基于地理关键词以及预设的地名地址模型，生成地理关键词对应的地址坐标信息。通过应用本申请的技术方案，可以在提取文本中的可以匹配地理信息类型的关键词之后，将该关键词做还原处理以得到完整的地理关键词，并将该地理关键词与地名地址模型相匹配，进而得到对应的地址坐标。进而可以实现快速从海量文本数据中定位需要查找的地址信息。

在本申请的另外一种实施方式中，如图2所示，本申请还提供一种获取地址的装置。其中，该装置包括第一获取模块201，第二获取模块202，转换模块 203，生成模块204，其中：

第一获取模块201，被设置为获取至少一个待分类文本；

第二获取模块202，被设置为基于所述待分类文本，获取目标关键词；

转换模块203，被设置为利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词；

生成模块204，被设置为基于所述地理关键词以及预设的地名地址模型，生成所述地理关键词对应的地址坐标信息。

本申请中，在获取至少一个待分类文本之后，即可以基于待分类文本，获取目标关键词，并利用利用地址标准化技术，将目标关键词转换为地理关键词，再基于地理关键词以及预设的地名地址模型，生成地理关键词对应的地址坐标信息。通过应用本申请的技术方案，可以在提取文本中的可以匹配地理信息类型的关键词之后，将该关键词做还原处理以得到完整的地理关键词，并将该地理关键词与地名地址模型相匹配，进而得到对应的地址坐标。进而可以实现快速从海量文本数据中定位需要查找的地址信息。

在本申请的另一种实施方式中，第一获取模块201，还包括：

第一获取模块201，被设置为基于预设的神经网络模型，对所述待分类文本进行分词，得到待匹配关键词；

第一获取模块201，被设置为基于预设的词嵌入模型，将各所述待匹配关键词分别映射为对应的词向量；

第一获取模块201，被设置为基于所述各所述待匹配关键词对应的词向量，选取所述目标关键词。

在本申请的另一种实施方式中，第一获取模块201，还包括：

第一获取模块201，被配置为检测所述目标关键词是否为待转换词语，所述待转换词语包括模糊词语、地址别名词语、简称词语、不完整地名词语的任意一种词语；

第一获取模块201，被配置为当确定所述目标关键词为所述待转换词语时，利用所述地址标准化技术，将所述目标关键词转换为所述地理关键词。

在本申请的另一种实施方式中，还包括，第一获取模块201，其中：

第一获取模块201，被配置为获取所述地名地址模型；

第一获取模块201，被配置为利用所述地名地址模型对所述地理关键词进行解析，得到所述地理关键词对应的各地理层级字段；

第一获取模块201，被配置为基于所述各地理层级字段，得到所述地理关键词对应的地址坐标信息。

在本申请的另一种实施方式中，第一获取模块201，还包括：

第一获取模块201，被配置为将所述各地理层级字段与预设的基础地理参考数据集进行匹配，得到地址匹配结果；

第一获取模块201，被配置为基于所述地址匹配结果，得到所述地理关键词对应的地址坐标信息。

图3是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的逻辑结构框图。例如，电子设备300可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图3，电子设备300可以包括以下一个或多个组件：处理器301和存储器302。

处理器301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器301可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、 FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA (Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器301可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器301还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器301所执行以实现本申请中方法实施例提供的互动特效标定方法。

在一些实施例中，电子设备300还可选包括有：外围设备接口303和至少一个外围设备。处理器301、存储器302和外围设备接口303之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口 303相连。具体地，外围设备包括：射频电路304、触摸显示屏305、摄像头306、音频电路307、定位组件308和电源309中的至少一种。

外围设备接口303可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器301和存储器302。在一些实施例中，处理器301、存储器302和外围设备接口303被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器301、存储器302和外围设备接口303中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路304用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路304通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路304将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路304包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路304可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路304还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信) 有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏305用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏305是触摸显示屏时，显示屏305还具有采集在显示屏305的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器301进行处理。此时，显示屏305还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏305可以为一个，设置电子设备300的前面板；在另一些实施例中，显示屏305可以为至少两个，分别设置在电子设备300的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏305可以是柔性显示屏，设置在电子设备 300的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏305还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏305可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件306用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件306包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及 VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件306还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路307可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器301进行处理，或者输入至射频电路 304以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备300的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器301或射频电路304的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路307 还可以包括耳机插孔。

定位组件308用于定位电子设备300的当前地理位置，以实现导航或LBS(Location Based Service，基于位置的服务)。定位组件308可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源309用于为电子设备300中的各个组件进行供电。电源309可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源309包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，电子设备300还包括有一个或多个传感器310。该一个或多个传感器310包括但不限于：加速度传感器311、陀螺仪传感器312、压力传感器313、指纹传感器314、光学传感器315以及接近传感器316。

加速度传感器311可以检测以电子设备300建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器311可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器301可以根据加速度传感器311采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏305以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器311还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器312可以检测电子设备300的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器312可以与加速度传感器311协同采集用户对电子设备300的3D动作。处理器301根据陀螺仪传感器312采集的数据，可以实现如下功能：动作感应 (比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器313可以设置在电子设备300的侧边框和/或触摸显示屏305的下层。当压力传感器313设置在电子设备300的侧边框时，可以检测用户对电子设备300的握持信号，由处理器301根据压力传感器313采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器313设置在触摸显示屏305的下层时，由处理器301根据用户对触摸显示屏305的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器314用于采集用户的指纹，由处理器301根据指纹传感器314 采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器314根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器301授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、获取地址的及更改设置等。指纹传感器314可以被设置电子设备300的正面、背面或侧面。当电子设备300上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器314 可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器315用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器301可以根据光学传感器315采集的环境光强度，控制触摸显示屏305的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏305的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏305的显示亮度。在另一个实施例中，处理器301还可以根据光学传感器315采集的环境光强度，动态调整摄像头组件306的拍摄参数。

接近传感器316，也称距离传感器，通常设置在电子设备300的前面板。接近传感器316用于采集用户与电子设备300的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器316检测到用户与电子设备300的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器301控制触摸显示屏305从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器316检测到用户与电子设备300的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器 301控制触摸显示屏305从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构并不构成对电子设备300的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器304，上述指令可由电子设备300的处理器320执行以完成上述获取地址的方法，该方法包括：获取至少一个待分类文本；基于所述待分类文本，获取目标关键词；利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词；基于所述地理关键词以及预设的地名地址模型，生成所述地理关键词对应的地址坐标信息。可选地，上述指令还可以由电子设备300的处理器320执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。可选地，上述指令还可以由电子设备300的处理器320执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种应用程序/计算机程序产品，包括一条或多条指令，该一条或多条指令可以由电子设备300的处理器320执行，以完成上述获取地址的方法，该方法包括：获取至少一个待分类文本；基于所述待分类文本，获取目标关键词；利用地址标准化技术，将所述目标关键词转换为地理关键词；基于所述地理关键词以及预设的地名地址模型，生成所述地理关键词对应的地址坐标信息。可选地，上述指令还可以由电子设备300的处理器320 执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。