中文地址要素解析：使用 train.conll 训练 CRF 模型

本文介绍如何使用 train.conll 作为训练数据集，通过 CRF 模型进行中文地址要素解析，并提供 Python 代码示例。

1. 训练数据集 train.conll

train.conll 文件包含地址要素标注数据，每行代表一个字及其对应的标签。标签采用 BIEO 体系，分别代表 Begin、Inside、End、Outside。

以下是一些示例：

浙 B-prov
江 I-prov
杭 B-city
州 I-city
市 E-city
江 B-district
干 I-district
区 E-district
九 B-town
堡 I-town
镇 E-town
三 B-community
村 I-community
村 E-community
一 B-poi
区 E-poi

浙 B-prov
江 I-prov
省 E-prov
温 B-city
州 I-city
市 E-city
平 B-district
阳 I-district
县 E-district
海 B-town
西 I-town
镇 E-town
宋 B-poi
埠 I-poi
公 I-poi
园 E-poi
南 B-road
路 E-road
0 B-roadno
0 I-roadno
0 I-roadno
0 I-roadno
号 E-roadno

...

2. 测试数据集 1.txt

1.txt 文件包含待解析的地址文本，每行代表一个地址，格式为 数据id地址原文。

以下是一些示例：

55朝阳区大望路AAAA现代城A座底商
56朝阳区西坝河南路甲一号新天地大厦A座底商000
57北京市东城区东水井胡同0号北京AAA0号楼A000-0层、0层、00层
58北京市东城区安定门外大街000号0—0层
59北京市西城区西直门外大街0号院0号楼西环广场A0座0/00层
60北京市东城区朝阳门北大街0号首创大厦0、0层
61北京市西城区阜成门外大街0号万通金融中心0-0层
...

3. Python 代码实现

import os
import codecs
from collections import defaultdict
import sklearn_crfsuite
from sklearn_crfsuite import metrics

# 读取数据集
def read_data(file_path):
    with codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    data = []
    sent = []
    for line in lines:
        line = line.strip()
        if line == '':
            data.append(sent)
            sent = []
        else:
            word, tag = line.split()
            sent.append((word, tag))
    if sent:
        data.append(sent)
    return data

# 特征提取函数
def word2features(sent, i):
    word = sent[i][0]
    features = {
        'bias': 1.0,
        'word': word,
        'word_len': len(word),
        'is_digit': word.isdigit(),
        'is_alpha': word.isalpha(),
        'is_upper': word.isupper(),
        'is_lower': word.islower(),
        'is_title': word.istitle(),
        'prev_word': '' if i == 0 else sent[i-1][0],
        'next_word': '' if i == len(sent)-1 else sent[i+1][0],
        'prev_tag': '' if i == 0 else sent[i-1][1],
        'next_tag': '' if i == len(sent)-1 else sent[i+1][1],
    }
    return features

def sent2features(sent):
    return [word2features(sent, i) for i in range(len(sent))]

def sent2labels(sent):
    return [label for word, label in sent]

def sent2tokens(sent):
    return [word for word, label in sent]

# 训练模型
def train_model(train_data):
    X_train = [sent2features(sent) for sent in train_data]
    y_train = [sent2labels(sent) for sent in train_data]
    crf = sklearn_crfsuite.CRF(
        algorithm='lbfgs',
        c1=0.1,
        c2=0.1,
        max_iterations=100,
        all_possible_transitions=True
    )
    crf.fit(X_train, y_train)
    return crf

# 预测结果
def predict(crf, test_data):
    X_test = [sent2features(sent) for sent in test_data]
    y_pred = crf.predict(X_test)
    return y_pred

# 将预测结果写入文件
def write_result(file_path, test_data, y_pred):
    with codecs.open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for i in range(len(test_data)):
            for j in range(len(test_data[i])):
                word = test_data[i][j][0]
                tag = y_pred[i][j]
                f.write('{}{}{}
'.format(i+1, word, tag))

# 评估模型
def evaluate(test_data, y_pred):
    y_true = [sent2labels(sent) for sent in test_data]
    print(metrics.flat_classification_report(y_true, y_pred))

if __name__ == '__main__':
    train_file = 'train.conll'
    test_file = '1.txt'
    result_file = '对对对队_addr_parsing_runid.txt'
    train_data = read_data(train_file)
    test_data = read_data(test_file)
    crf = train_model(train_data)
    y_pred = predict(crf, test_data)
    write_result(result_file, test_data, y_pred)
    evaluate(test_data, y_pred)

4. 运行结果

结果文件 对对对队_addr_parsing_runid.txt 包含三列，分别为数据id、地址原文、系统预测结果。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。

示例如下：

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

5. 总结

本文介绍了如何使用 train.conll 作为训练数据集，通过 CRF 模型进行中文地址要素解析。该方法可以有效地识别地址中的不同要素，并为后续的地址处理提供基础。

注意：

代码中的 train.conll 和 1.txt 文件需要根据实际情况进行修改。
模型的训练和评估需要根据实际情况进行调整。
该代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改。