• 日期: 2024-12-21 20:15:50
  • 标签: 常规

Python地址解析：基于jieba分词和规则的地址要素提取

在电商、物流等领域，地址信息解析是一项非常重要的基础工作。本文将介绍如何使用Python和jieba分词库实现中文地址解析，提取出省、市、区、街道、门牌号等地址要素，并结合pyltp工具包进行命名实体识别，进一步提高地址解析的准确性。

1. 基于jieba分词和规则的地址解析

1.1 安装jieba库

pip install jieba

1.2 实现地址解析函数

import jieba

def parse_address(address):
    # 分词
    words = jieba.cut(address)
    # 初始化地址要素
    province = ''
    city = ''
    district = ''
    street = ''
    houseno = ''
    cellno = ''
    floorno = ''
    devzone = ''
    community = ''

    
    # 初始化标签
    tag_list = []
    # 遍历分词结果
    for word in words:
        # 判断是否为省份
        if word.endswith('省') or word.endswith('自治区'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-prov')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-prov')
                else:
                    tag_list.append('I-prov')
            province = word
        # 判断是否为直辖市
        elif word in ['北京', '上海', '天津', '重庆']:
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-city')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-city')
                else:
                    tag_list.append('I-city')
            province = word + '市'
            city = word + '市'
        # 判断是否为城市
        elif word.endswith('市'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-city')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-city')
                else:
                    tag_list.append('I-city')
            city = word
        # 判断是否为区县
        elif word.endswith('区') or word.endswith('社区')or word.endswith('庄')or word.endswith('塘')or word.endswith('演'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-district')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-district')
                else:
                    tag_list.append('I-district')
            community = word

        # 判断是否为村
        elif word.endswith('村') or word.endswith('县'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-district')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-district')
                else:
                    tag_list.append('I-district')
            district = word


        # 判断是否为城
        elif word.endswith('城'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-devzone')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-devzone')
                else:
                    tag_list.append('I-devzone')
            devzone = word

        # 判断是否为街道
        elif word.endswith('街') or word.endswith('路') or word.endswith('巷') or word.endswith('道'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-town')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-town')
                else:
                    tag_list.append('I-town')
            street = word
        # 判断是否为门牌号
        elif word.isdigit():
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-roadno')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-roadno')
                else:
                    tag_list.append('I-roadno')
        # 判断是否为楼号
        elif word.endswith('栋') or word.endswith('幢') or word.endswith('座'):
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-houseno')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-houseno')
                else:
                    tag_list.append('I-houseno')
                houseno = word


        # 判断是否为单元
        elif word.endswith('单元') :
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-cellno')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-cellno')
                else:
                    tag_list.append('I-cellno')
                cellno = word

        # 判断是否为楼层
        elif word.endswith('楼') :
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-floorno')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-floorno')
                else:
                    tag_list.append('I-floorno')
                floorno = word

        # 判断是否为POI
        else:
            for char in word:
                if char == word[0]:
                    tag_list.append('B-poi')
                elif char == word[-1]:
                    tag_list.append('E-poi')
                else:
                    tag_list.append('I-poi')
    # 返回地址要素和标签
    return province, city, district, street,community ,devzone,  houseno, cellno,floorno, ' '.join(tag_list)

该函数首先使用jieba库对输入的地址进行分词，然后遍历每个词，根据词语的后缀判断其所属的地址要素类型，并为每个字符打上相应的标签（B-代表开始，I-代表中间，E-代表结束）。

2. 结合pyltp进行命名实体识别

pyltp是一款由哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的中文自然语言处理工具包，提供了分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能。我们可以利用其命名实体识别功能来辅助地址解析，提高准确率。

2.1 安装pyltp库

pip install pyltp

2.2 下载LTP模型文件

从 https://github.com/HIT-SCIR/ltp 下载LTP模型文件，解压后将模型文件路径配置到环境变量中。

2.3 改进地址解析函数

import jieba
import os
from pyltp import Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer

def parse_address(address):
    # ... (省略部分代码)

    # 加载LTP模型
    LTP_DATA_DIR = 'ltp_data_v3.4.0' # 请根据实际情况修改
    pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')
    par_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model')
    ner_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model')
    postagger = Postagger()
    postagger.load(pos_model_path)
    parser = Parser()
    parser.load(par_model_path)
    recognizer = NamedEntityRecognizer()
    recognizer.load(ner_model_path)

    # 使用LTP进行命名实体识别
    words = jieba.cut(address)
    postags = postagger.postag(words)
    arcs = parser.parse(words, postags)
    netags = recognizer.recognize(words, postags)

    # ... (省略部分代码)

    # 遍历分词结果
    for i in range(len(words)):
        word, pos, arc, netag = words[i], postags[i], arcs[i], netags[i]
        # 判断是否为省份
        if netag.startswith('B-LOC') and '省' in word:
            # ... (省略部分代码)
        # ... (其他地址要素判断逻辑)

    # ... (省略部分代码)

改进后的函数首先使用LTP模型对地址进行分词、词性标注、依存句法分析和命名实体识别，然后在判断地址要素类型时，结合命名实体识别的结果，例如，判断省份时，需要同时满足命名实体类型为'B-LOC'且词语中包含'省'。

3. 总结

本文介绍了如何使用Python和jieba分词实现中文地址解析，并结合pyltp工具包进行命名实体识别，提高地址解析的准确性。需要注意的是，由于中文地址的复杂性和多样性，规则 based 的方法可能会存在一定的误差，可以考虑使用机器学习模型来进一步提高地址解析的准确率。

Python地址解析：基于jieba分词和规则的地址要素提取

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/joLC 著作权归作者所有。请勿转载和采集!

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