中文地址要素解析 Python 程序实现

使用机器学习算法解析中文地址要素

本程序使用 train.conll 文件作为训练数据集，通过机器学习算法，解析中文地址要素，并输出到 '对对对队_addr_parsing_runid.txt' 文件。

数据集说明

train.conll: 包含地址要素及其标签的训练数据。
1.txt: 待解析的地址文本文件。

输出文件格式

输出文件 '对对对队_addr_parsing_runid.txt' 分为 3 列，列分隔符为不可见字符 \u0001。

第一列: 数据 ID，与测试文件 1.txt 中的对应。
第二列: 地址原文。
第三列: 系统预测结果，使用 BIEO 标签体系，标签与类型采用“-”分隔，tag 之间采用空格分隔。

示例

1^ A浙江杭州阿里^AB-prov E-prov B-city E-city B-poi E-poi

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载训练数据
train_data = pd.read_csv('train.conll', sep='\t', header=None, names=['word', 'tag'])

# 数据预处理
X = train_data['word'].values
y = train_data['tag'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型准确率：{accuracy}')

# 加载地址文本文件
with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    addresses = f.readlines()

# 解析地址并输出到文件
with open('对对对队_addr_parsing_runid.txt', 'w', encoding='utf-8') as output:
    for i, address in enumerate(addresses):
        # 使用模型预测地址要素
        address_words = address.strip().split()
        y_pred = model.predict(address_words)
        
        # 将预测结果转换为 BIEO 标签体系
        predicted_tags = [f'{tag}-{word}' for tag, word in zip(y_pred, address_words)]
        
        # 输出到文件
        output.write(f'{i+1}^ {address}^ {predicted_tags}
')

注意: 以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

参考资料

进一步优化

采用更复杂的机器学习模型，例如深度学习模型，提高预测精度。
使用词向量技术，提升模型对语义信息的理解能力。
将地址要素分解为更细粒度的类别，例如将“省份”分解为“省”、“自治区”、“直辖市”等。
利用其他数据源，例如地图数据、POI 数据等，丰富训练数据，提升模型泛化能力。