1.一种地图区域词识别方法，包括：
获取地图的兴趣点poi数据；
将所述poi数据中的至少一个文本词作为目标词，根据所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理；
根据位置信息的聚类结果，对所述目标词进行地图区域词的识别。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述poi数据中的至少一个文本词作为目标词，包括：
针对每个所述poi数据，生成对应的词位置集合，其中，所述词位置集合包括至少一个元素，且每个元素包括一个文本词和文本词所属poi数据的位置信息；
将各个所述词位置集合中的至少一个文本词作为目标词。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理，包括：
确定各个所述词位置集合中包括所述目标词的目标元素，并获取所述目标元素中包括的目标词所属poi数据的位置信息；
对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，针对每个所述poi数据，生成对应的词位置集合，包括：
针对任一poi数据，获取该poi数据中的poi名称和位置信息；
对所述poi名称进行分词处理，得到至少一个文本词；
基于至少一个文本词和所述位置信息，生成该poi数据对应的词位置集合。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，在对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类之前，还包括：
确定所述目标元素的数量，并在所述目标元素的数量大于第一数量阈值时，触发执行对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类的操作。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，根据位置信息的聚类结果，对所述目标词进行地图区域词的识别，包括：
获取聚类结果中聚类中心的数量，若该数量不大于第二预设数量阈值，则确定所述目标词为地图区域词。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理，包括：
采用基于密度的聚类算法，对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理。
8.一种地图区域词识别装置，包括：
poi数据获取模块，用于获取地图的兴趣点poi数据；
目标词确定与聚类模块，用于将所述poi数据中的至少一个文本词作为目标词，根据所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理；
区域词识别模块，用于根据位置信息的聚类结果，对所述目标词进行地图区域词的识别。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，目标词确定与聚类模块，包括：
词位置集合生成单元，用于针对每个所述poi数据，生成对应的词位置集合，其中，所述词位置集合包括至少一个元素，且每个元素包括一个文本词和文本词所属poi数据的位置信息；
目标词确定单元，用于将各个所述词位置集合中的至少一个文本词作为目标词。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，目标词确定与聚类模块，包括：
目标元素确定单元，用于确定各个所述词位置集合中包括所述目标词的目标元素，并获取所述目标元素中包括的目标词所属poi数据的位置信息；
聚类单元，用于对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类。
11.根据权利要求9所述的装置，其中，词位置集合生成单元具体用于：
针对任一poi数据，获取该poi数据中的poi名称和位置信息；
对所述poi名称进行分词处理，得到至少一个文本词；
基于至少一个文本词和所述位置信息，生成该poi数据对应的词位置集合。
12.根据权利要求10所述的装置，其中，还包括：
触发模块，用于在对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类之前，确定所述目标元素的数量，并在所述目标元素的数量大于第一数量阈值时，触发执行对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类的操作。
13.根据权利要求8所述的装置，其中，区域词识别模块具体用于：
获取聚类结果中聚类中心的数量，若该数量不大于第二预设数量阈值，则确定所述目标词为地图区域词。
14.根据权利要求8所述的装置，其中，目标词确定与聚类模块还用于：
采用基于密度的聚类算法，对所述目标词所属poi数据的位置信息进行聚类处理。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的地图区域词识别方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的地图区域词识别方法。