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Postal address parsing using deep neural networks

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Publication date
2021
Defense date
2021-09
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En la actualidad empresas ofertantes de productos y servicios precisan conocer y ubicar el domicilio del cliente para que la compra se haga efectiva. Podemos ver esta casuística en el mercado de los marketplaces, la comida a domicilio o, el caso de este trabajo, los servicios básicos de las compañías de servicios de telecomunicaciones como son el teléfono fijo y la conexión a internet. Las empresas en el sector telco precisan saber la localización de sus clientes con el fin de conocer si existe o no y quien posee la titularidad de la fibra óptica o el ADSL del domicilio del cliente con el fin de conocer la rentabilidad de la contratación de ese nuevo cliente. Conocer su titularidad pasa primero por conocer su localización y esto supone traducir la dirección postal del cliente en un identificador de domicilios creado en España denominado GESCAL. Muchas marcas dependen de una API de Google para el proceso, pero el Grupo MásMóvil ha decidido crear una herramienta propia que le permita finalizar su dependencia con el gigante tecnológico con el único propósito de reducir costes de adquisición de un nuevo cliente. Este trabajo platea una solución a un problema encontrado en la herramienta diseñada por el grupo que impide a esta obtener una eficacia similar a la facilitada por la API de Google. El objetivo de esta tesis es crear un parseador de direcciones que separe en sus campos correspondientes cada una de las direcciones postales españolas escritas en los frontales de la compañía, facilitando así la búsqueda posterior de la dirección en la base de datos de esta y por ende mejorando la eficacia general de la herramienta. El documento contiene todas las partes necesarias para la creación de un parseador de direcciones, desde una contextualización e investigación teórica de parseadores previamente creados hasta la presentación y evaluación de diferentes modelos. Además, incluye un apéndice que presenta la planificación del proyecto y estima los costes en los cuales incurre una empresa que precise un proyecto similar.
Description
Keywords
Redes neuronales recurrentes, Parseador de direcciones
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