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Review and evaluation of methods in transport mode detection based on GPS tracking data

Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition) 2021年第4期8卷 467-482页

作者： Paria Sadeghian Johan Håkansson Xiaoyun Zhao School of Technology and Business Studies Dalarna UniversityFalunSweden Integrated Transport Research Lab KTH Royal Institute of TechnologyStockholmSweden

Mobility data,based on global positioning system(GPS)tracking,have been widely used in many areas,such as analyzing travel patterns,investigating transport safety and efficiency,and evaluating travel *** modes are essential factors in understanding mobility within the transport ***,in this study,a significant number of algorithms were tested for transport mode ***,no conclusive recommendations can be drawn regarding which method should be *** evaluation of the performance of the algorithms was not discussed systematically either in current *** paper aims to provide an in-depth review of the methods applied in transport mode detection based on GPS tracking *** performances of the reviewed methods are then compared and evaluated to provide guidance in choosing algorithms for transport mode detection based on GPS tracking *** results indicate that the majority of current studies are based on a supervised learning method for transport mode *** of the reviewed methods first require manual dataset labeling,which can produce major drawbacks,such as inefficiency and human *** was also found that deep learning approaches have the potential to deal with large amounts of unlabeled raw GPS datasets and increase the accuracy and efficiency of transport mode detection.

关键词： Traffic engineering Transport mode detection Machine learning Statistical learning rule-based method Deep learning

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语料自动校对中一致性问题的处理

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第二十届全国数据库学术会议

作者：曲维光南京师范大学数学与计算机科学学院

1.引言深加工语料库的建设是当前语料库语言学和计算语言学研究的热点之一,语料质量的好坏直接影响后续基于这批语料的研究。常规的语料加工的基本方法是:首先利用软件进行分词和词性的自动标注,再由语言工作者进行手工校对,以进一步提... 详细信息

1.引言深加工语料库的建设是当前语料库语言学和计算语言学研究的热点之一,语料质量的好坏直接影响后续基于这批语料的研究。常规的语料加工的基本方法是:首先利用软件进行分词和词性的自动标注,再由语言工作者进行手工校对,以进一步提高语料质量。在实际工作中,

关键词： Corpus correcting Annotated corpus Statistics-based method rule-based method

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