前言
有一种竞赛需要：有5万条html文本，是由30个模板结合一个地址库结合起来的，每个模板里都有5-7个位置可以选择插入或不插入地址，地址分为6级：province（省）、city（市）、district（区）、township（镇）、street（街）、street_num（街号）。因为模板里分为right（真实的辅助地址）、wrong（错误的干扰地址）和main（street+street_num的主要地址）三种位置，所以需要对地址进行提取。
常规的做法是将地址库进行全文检索，并根据某种规则判断出right和main的地址，但是可能因为出题的不严谨，会发生wrong位置产生了能够影响main的内容。
所以就需要将这5万条html文本进行转化，还原出真实的模板样式，另外为了后面的地址字段提取方便，所以将以(.*?)的正则表达式来填充。
转换思路
1、模板分类
因为是5万条数据，所以首先要将这些数据判断出属于哪个模板。首先提取文本中前10个字符并groupby，高于一定阈值（比如1600条），就表明是同一个模板，需要保留。
再将剩下的数据，提取文本最后5个字符并groupby，提取出剩下的模板。
代码：
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49import pandas as pd import re from tqdm import tqdm #批量获取地址 index_list = [] text_list = [] for i in tqdm(range(1, 50001)): html_number = str(i) + '.html' file = open('决赛/试题/' + html_number, encoding='utf-8-sig').read() text = re.compile(r'<[^>]+>').sub('', file) text = text.replace('地址识别试题', '').replace('u3000', '').replace('t', '') text = text.strip() index_list.append(html_number) text_list.append(text) output_dict = {'index':index_list, 'text':text_list} text_output = pd.DataFrame(output_dict) text_output['head'] = text_output['text'].apply(lambda x:x[:10]) text_output['tail'] = text_output['text'].apply(lambda x:x[-5:]) head_pivot = text_output.pivot_table(index='head', values='text', aggfunc='count') head_list = head_pivot[head_pivot['text']>1600].index.to_list() #这里的1600需要根据实际情况调整 head_mode_dict = {} for i, ele in enumerate(head_list): head_mode_dict[ele] = i+1 text_output['head_mode_type'] = text_output['head'].apply(lambda x: head_mode_dict[x] if x in head_list else '') text_tail = text_output[text_output['head_mode_type']==''] tail_list = text_tail.pivot_table(index='tail', values='text', aggfunc='count').index.to_list() tail_mode_dict = {} for i in range(len(tail_list)): tail_mode_dict[tail_list[i]] = len(head_mode_dict)+i+1 text_output['tail_mode_type'] = text_output[text_output['head_mode_type']=='']['tail'].apply(lambda x:tail_mode_dict[x] if x in tail_list else '') def get_mode_type(df): '''获得模板序号''' if df['head_mode_type']!='': return df['head_mode_type'] else: return df['tail_mode_type'] text_output['mode_type'] = text_output.apply(get_mode_type, axis=1)
2、寻找公共因子
part 1：文本分割
因为是html文本，主要存在两种样式：
1）、与普通文本类似，包含了逗号、分号、感叹号等，此类文本可以通过re.split(r'[,，。！!;；]', texta)来分割；
2）、还有一种是表格填充式的，不包含逗号等分割符，只有大量空格，所以需要个性化处理，通过空格来分割；
3）、分割的好处是：可以将两个文本的句子两两比对，如果相同则表明是纯公共部分，可以直接输出；如果有不同，则可以输出到part2，进一步提取公共因子
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15def get_html_list(text): '''获得只有空格相隔的html文件的list''' temp_text_list = text.split(' ') new_text_list = [] for ele in temp_text_list: if ele != '': new_text_list.append(ele) return new_text_list a_list = re.split(r'[,，。！!;；]', texta) b_list = re.split(r'[,，。！!;；]', textb) if len(a_list) == 1 and len(b_list) == 1: a_list = get_html_list(texta) b_list = get_html_list(textb)
part 2：句子间的公共部分提取
一个句子中可以插入地址的位置数量是不定的，在本例中包括了1-3个三种情况：
1）、单个地址
比如：“我的家庭地址是上海市浦东新区”
“我的家庭地址是”就是公共因子，“上海市浦东新区”就是需要转换成正则表达式的部分。
对于此类情况，我们只需要将2个文本进行逐字比对，直到找到不一样的内容即可。
但是需要注意的是，单个地址的文本也分为3种情况：
在前面、在后面和在中间
“我的家在上海市”就是地址在后面
“上海市是我的家”：地址在前面
“我的家在上海市的某一个小镇上”：地址在中间
所以针对上述上述三种情况，要分别根据前向匹配、后向匹配的方式提取出before_text和after_text两类文本
“我的家在上海市”中的before_text是“我的家在上海市”，after_text是空
另外还有一点需要注意，在两个文本的地址中，可能本身就存在一些共性词，但不属于公共因子，需要剔除，比如：
“我的家在上海市浦东新区”
“我的家在上海市虹口区”
虽然“上海市”在两个句子里都存在，但是它也是地址，对于此类情况，只能根据其它句子再一次进行公共因子的提取并比对，寻找出公共因子最短的情况。
同时为了一定程度上减少上述情况的发生，我们可以对一些比较常见的地址公用词进行整理，比如[‘区’, ‘号’, ‘道’, ‘街’, ‘州’, ‘县’,‘市’,‘路’]，还包括数字等。
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28wrong_list = ['区', '号', '道', '街', '州', '县','市','路'] and_list = ['和', '或', '、', '改', '请到'] min_length = min(len(line_a), len(line_b)) before_text, middle_text, after_text = '', '', '' if line_a.startswith(line_b): before_text = line_b elif line_a.endswith(line_b): after_text = line_b elif line_b.startswith(line_a): before_text = line_a elif line_b.endswith(line_a): after_text = line_a else: for i in range(1, min_length): if line_a[:i] == line_b[:i] and not line_a[i-1].isdigit(): if line_a[i] in wrong_list and line_a[i:i+2] != '市场': continue else: before_text = line_a[:i] for j in range(min_length, 0, -1): if line_a[j-min_length:] == line_b[j-min_length:] and not line_a[j-min_length].isdigit(): if line_a[j-min_length] in wrong_list and line_a[j-min_length:j-min_length+2] != '市场': continue else: after_text = line_a[j-min_length:] new_line_a = line_a.replace(before_text, '').replace(after_text, '') new_line_b = line_b.replace(before_text, '').replace(after_text, '')
2）、两个地址
对于一个句子中包括两个可变地址的情况，在上一步的基础上我们需要引入middle_text这个值，首先根据before_text和after_text把两个句子“变小”，然后再加入两个地址间组合词的判断（如“和”、“或”、“、”，“改”，“请到”等等），提升精准度，在下面的代码中分为6种情况：
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40#这边开始提取middle_text if (new_line_a == new_line_b) or not new_line_a or not new_line_b: pass elif new_line_a[0] in new_line_b: for k in range(1, len(new_line_a)+1): if new_line_a[:k] in new_line_b: if k==1 and new_line_a[:k] in and_list: middle_text = new_line_a[:k] elif k>1: middle_text = new_line_a[:k] else: break elif new_line_b[0] in new_line_a: for k in range(1, len(new_line_b)+1): if new_line_b[:k] in new_line_a: if k==1 and new_line_b[:k] in and_list: middle_text = new_line_b[:k] elif k>1: middle_text = new_line_b[:k] else: break elif new_line_a[-1] in new_line_b: for k in range(len(new_line_a),0,-1): if new_line_a[k-len(new_line_a):] in new_line_b and new_line_a[k-len(new_line_a)] not in wrong_list and not new_line_a[k-len(new_line_a)].isdigit(): middle_text = new_line_a[k-len(new_line_a):] else: break elif new_line_b[-1] in new_line_a: for k in range(len(new_line_b),0,-1): if new_line_b[k-len(new_line_b):] in new_line_a and new_line_b[k-len(new_line_b)] not in wrong_list and not new_line_b[k-len(new_line_b)].isdigit(): middle_text = new_line_b[k-len(new_line_b):] else: break else: for ele in and_list: if ele in new_line_a and ele in new_line_b: middle_text = ele break
3）、三个地址
一个句子中出现3个地址的情况比较少，但并不是没有，遇到这种情况，我们只能通过递归的方式把middle_text再进行一次公共因子的判断：
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8#有种特别复杂的三因素情况 if len(middle_text) > 1 and middle_text[-1] in and_list: new_line_a2 = new_line_a[(new_line_a.find(middle_text)+len(middle_text)):] new_line_b2 = new_line_b[len(middle_text):] temp_f, temp_m, temp_e = get_two_text(new_line_a2, new_line_b2) if temp_f == '' and temp_e == '' and temp_m != '': middle_text = middle_text + '(.*?)' + temp_m
上面代码中的函数get_two_text()就是整个函数本身，此处做了递归。
part 3：模式之间的判断
因为地址的同名或部分同名，会导致模式的提取存在问题，所以我们需要将模板中的文本进行两两匹配，但这样的时间复杂度就是O（n²），效率较低。所以我使用了第一个文本作为母版，让后面的文本一一和第一个文本进行比对，然后再根据提取出来的模式的长度、模式中（.*?）的个数等判断模式的准确性。
当然更好的方式是将模式统计个数，取最大值，但即使是用这种方式，仍然需要用规则来提高准确率。
全部代码
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200import pandas as pd import re from tqdm import tqdm #第一步：批量获取地址 index_list = [] text_list = [] for i in tqdm(range(1, 50001)): html_number = str(i) + '.html' file = open('决赛/试题/' + html_number, encoding='utf-8-sig').read() text = re.compile(r'<[^>]+>').sub('', file) text = text.replace('地址识别试题', '').replace('u3000', '').replace('t', '') text = text.strip() index_list.append(html_number) text_list.append(text) output_dict = {'index':index_list, 'text':text_list} text_output = pd.DataFrame(output_dict) #第二步：找出30种模式并分类 text_output['head'] = text_output['text'].apply(lambda x:x[:10]) text_output['tail'] = text_output['text'].apply(lambda x:x[-5:]) head_pivot = text_output.pivot_table(index='head', values='text', aggfunc='count') head_list = head_pivot[head_pivot['text']>1600].index.to_list() #这里的1600需要根据实际情况调整 head_mode_dict = {} for i, ele in enumerate(head_list): head_mode_dict[ele] = i+1 text_output['head_mode_type'] = text_output['head'].apply(lambda x: head_mode_dict[x] if x in head_list else '') text_tail = text_output[text_output['head_mode_type']==''] tail_list = text_tail.pivot_table(index='tail', values='text', aggfunc='count').index.to_list() tail_mode_dict = {} for i in range(len(tail_list)): tail_mode_dict[tail_list[i]] = len(head_mode_dict)+i+1 text_output['tail_mode_type'] = text_output[text_output['head_mode_type']=='']['tail'].apply(lambda x:tail_mode_dict[x] if x in tail_list else '') def get_mode_type(df): '''获得模板序号''' if df['head_mode_type']!='': return df['head_mode_type'] else: return df['tail_mode_type'] text_output['mode_type'] = text_output.apply(get_mode_type, axis=1) #第三步：寻找公共因子 def get_two_text(line_a, line_b): '''获取两个文本之前和之后共同的部分''' wrong_list = ['区', '号', '道', '街', '州', '县','市','路'] and_list = ['和', '或', '、', '改', '请到'] min_length = min(len(line_a), len(line_b)) before_text, middle_text, after_text = '', '', '' if line_a.startswith(line_b): before_text = line_b elif line_a.endswith(line_b): after_text = line_b elif line_b.startswith(line_a): before_text = line_a elif line_b.endswith(line_a): after_text = line_a else: for i in range(1, min_length): if line_a[:i] == line_b[:i] and not line_a[i-1].isdigit(): if line_a[i] in wrong_list and line_a[i:i+2] != '市场': continue else: before_text = line_a[:i] for j in range(min_length, 0, -1): if line_a[j-min_length:] == line_b[j-min_length:] and not line_a[j-min_length].isdigit(): if line_a[j-min_length] in wrong_list and line_a[j-min_length:j-min_length+2] != '市场': continue else: after_text = line_a[j-min_length:] new_line_a = line_a.replace(before_text, '').replace(after_text, '') new_line_b = line_b.replace(before_text, '').replace(after_text, '') #这边开始提取middle_text if (new_line_a == new_line_b) or not new_line_a or not new_line_b: pass elif new_line_a[0] in new_line_b: for k in range(1, len(new_line_a)+1): if new_line_a[:k] in new_line_b: if k==1 and new_line_a[:k] in and_list: middle_text = new_line_a[:k] elif k>1: middle_text = new_line_a[:k] else: break elif new_line_b[0] in new_line_a: for k in range(1, len(new_line_b)+1): if new_line_b[:k] in new_line_a: if k==1 and new_line_b[:k] in and_list: middle_text = new_line_b[:k] elif k>1: middle_text = new_line_b[:k] else: break #有种特别复杂的三因素情况 if len(middle_text) > 1 and middle_text[-1] in and_list: new_line_a2 = new_line_a[(new_line_a.find(middle_text)+len(middle_text)):] new_line_b2 = new_line_b[len(middle_text):] temp_f, temp_m, temp_e = get_two_text(new_line_a2, new_line_b2) if temp_f == '' and temp_e == '' and temp_m != '': middle_text = middle_text + '(.*?)' + temp_m elif new_line_a[-1] in new_line_b: for k in range(len(new_line_a),0,-1): if new_line_a[k-len(new_line_a):] in new_line_b and new_line_a[k-len(new_line_a)] not in wrong_list and not new_line_a[k-len(new_line_a)].isdigit(): middle_text = new_line_a[k-len(new_line_a):] else: break elif new_line_b[-1] in new_line_a: for k in range(len(new_line_b),0,-1): if new_line_b[k-len(new_line_b):] in new_line_a and new_line_b[k-len(new_line_b)] not in wrong_list and not new_line_b[k-len(new_line_b)].isdigit(): middle_text = new_line_b[k-len(new_line_b):] else: break else: for ele in and_list: if ele in new_line_a and ele in new_line_b: middle_text = ele break return before_text, middle_text, after_text def list_in_text(text): '''判断text中是否有list的元素''' and_list = ['和', '或', '、', '改', '请到'] for ele in and_list: if ele in text: return True else: return False def get_html_list(text): '''获得只有空格相隔的html文件的list''' temp_text_list = text.split(' ') new_text_list = [] for ele in temp_text_list: if ele != '': new_text_list.append(ele) return new_text_list def get_compile(texta, textb): '''获得正则匹配的模式''' a_list = re.split(r'[,，。！!;；]', texta) b_list = re.split(r'[,，。！!;；]', textb) if len(a_list) == 1 and len(b_list) == 1: a_list = get_html_list(texta) b_list = get_html_list(textb) re_list = [] for i in range(len(a_list)): if a_list[i] == b_list[i]: re_list.append(a_list[i]) continue else: before_text, middle_text, after_text = get_two_text(a_list[i], b_list[i]) if middle_text == '': re_compile = before_text + '(.*?)'+after_text else: re_compile = before_text + '(.*?)'+middle_text + '(.*?)'+ after_text re_list.append(re_compile) return re_list def get_mode_compile(mode_num): '''获得某个模式的正确正则''' this_mode_df = text_output[text_output['mode_type']==mode_num].reset_index(drop=True) for i in range(1, this_mode_df.shape[0]): texta = this_mode_df.iloc[0,1] textb = this_mode_df.iloc[i,1] if i==1: this_mode_compile = get_compile(texta, textb) else: new_mode_compile = get_compile(texta, textb) for j in range(len(this_mode_compile)): if '(.*?)' in this_mode_compile[j]: if new_mode_compile[j].count('(.*?)') > this_mode_compile[j].count('(.*?)') and list_in_text(new_mode_compile[j]): this_mode_compile[j] = new_mode_compile[j] elif '(.*?)' in new_mode_compile[j] and (new_mode_compile[j].count('(.*?)') == this_mode_compile[j].count('(.*?)')) and len(new_mode_compile[j]) < len(this_mode_compile[j]): this_mode_compile[j] = new_mode_compile[j] elif '(.*?)' in new_mode_compile[j]: this_mode_compile[j] = new_mode_compile[j] else: continue return this_mode_compile #获取每一个模板的正则化模式 mode_count = len(text_output['mode_type'].value_counts().index) mode_dict = {} for mode_num in range(1, mode_count+1): mode_dict[mode_num] = get_mode_compile(mode_num) text_output['mode'] = text_output['mode_type'].apply(lambda x:mode_dict[x]) text_output[['index', 'text', 'mode', 'mode_type']].to_csv('5万条数据（含模式匹配）.csv',encoding='gbk', index=False)
最后
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