［NLP工程项目实战：用NLP解决工程造价文本难题] (1) 开篇及文本特点探索_工程建设知识nlp

问题背景

工程造价属于工程行业的一个分支，主要确定一个工程的造价构成，通过算量和计价软件，生成一个工程的详细造价构成。
造价清单，是构成造价的最小元素。一条清单的重要文本包含清单名称、清单特征、套用的N条定额。N条定额中包含详细材料列表。名称（简称A）、特征（简称B）、材料（简称C）被称为清单的三个要素，简称为清单三要素。
一个总造价几个亿的工程，通常由几千条清单构成，造价工程师需要很长的时间来完成这份造价。由于清单数量众多，经常发生清单三要素不一致的人为错误。例如A中写的是“商品混凝土C30”，B中写的却是“砼C25”，C中用的却是“预制混凝土C20”。
下面是一个实际的例子：

清单名称：120066020仿爵士白大理石光面干挂
清单特征：（多行文本）
1.墙体类型:混凝土墙体
2.安装方式:干挂
3.面层材料品种、规格、颜色:1200X550X20仿爵士白大理石光面干挂
4.干挂龙骨材料、规格:M6，316不锈钢石材背栓、4mm厚铝合金石材挂件、50X50X5镀锌角钢、80X60X5镀锌钢方管
5.缝宽、嵌缝材料种类:满足设计及规范要求
6.防护材料种类:满足设计及规范要求
7.磨光、酸洗、打蜡要求:满足设计及规范要求 [工作内容]1.基层清理 2.砂浆制作、运输 3.粘结层铺贴 4.龙骨安装 5.面层安装 6.嵌缝 7.刷防护材料 8.磨光、酸洗、打蜡

可以看到名称中的120066020和特征中的1200X550X20是不一致的！
这样的不一致性错误，往往会导致总造价出错，或者投标时废标，因此该行业非常重视清单三要素的复核检查，目前是通过项目经理、加总工、甚至要加上总经理来层层review以确保最终清单的正确性。（有木有感觉像是初级工程师写的code让高级工程师review，再让leader来review，再让CTO来review的感脚？）
看上去，这是一个典型的自然语言问题，于是我们开始尝试，是否可以用NLP技术来解决该行业的这个问题。相信最终研究出的这套解决方案，对于其它行业的文本问题，也会有极大意义的参考价值。

我们的想法

我们希望通过csdn详细记录攻克这项难题的完整过程，包含犯下的错误和走过的弯路，可以为其他行业正在进行NLP工程研究的同行提供有价值的参考。
商业化NLP工程与科研项目不同，需要找到并形成正确的方法论、最佳的技术、合理的工作流程、快速有效的验证方式、可靠的自动化测试方案、健壮稳定的产品化结果、持续高效的机器学习方案等多方面、系统性的成果。整体系统工程的过程和每个环节的成果，都对类似问题的其它行业有很大的启示。
该项目的推进过程中，我们明显感觉到技术问题有大量参考资料，但工程性问题却少有文章，这导致了NLP技术虽然丰富，但要在专业领域开展NLP工程却困难重重。这也是我们想把整个系统工程放到csdn来分享的一个原因。
当然，这其中有价值的代码我们也会放到github上分享，热烈欢迎对NLP感兴趣的小伙伴加入我们一起攻克难题、持续优化。（可以回帖、站内消息、或加我微信cleanbing）

启动：文本特点探索（1）

进行NLP系统工程，第一步需要对目标文本的特点做一个相对全面的了解，所谓知己知彼，才能针对性的选择对应的NLP武器。我们之前就犯了错，一上来就搜索各种NLP技术，看到哪个牛逼就马上弄下来搞一搞试一试，结果就是东拼西凑的系统，完全无法商业化应用。
通过我们积累的清单样本，进行大规模文本探索，可以得到造价行业清单三要文本的一些典型特点。
这里的技巧是通过文本探索从样本中获得规律，同时请行业专家配合来解释这个规律存在的原因，做到对每个规律的知其然和知其所以然，可以避免不常见的规律带来的干扰。

清单名称文本特点

清单名称是单行文本，计价软件自带国家标准清单名称，通常是一些抽象的概念性表达，如砖砌体、回填方（基础回填）、雨水管等等，造价工程师根据清单实际内容，人工修改为带有具体含义的文本，如 电力电缆WDZBN-YJY 4x185+1x95、浅灰色花岗岩石材台阶面、C20(40)现浇碎石钢筋砼圈梁（现浇混凝土带）等等。
此时的文本均为人工输入的文本，由中文字词、英文、数字、标点符号、特殊符号等组成（清单名称的字符集规律探索将在后续介绍）

我们从1959个造价工程中，提取了2721202条清单的清单名称，去除噪声文本后，形成有效的原始文本 497080行，进行去重后得到有效唯一的文本行数: 220499。

工程文件数量： 1959 清单总计数量： 2721202 原始文本数量： 497080 去重后文本数量： 220499

对22万行清单名称文本进行文本长度的探索，得到如下结果：（去除数量小于总数量1%的长度不做统计绘图）

平均长度： 15.95 中位长度： 13.0 最小长度： 1 最大长度： 275

值得注意的是，原始清单名称由于是人工输入的文本，存在噪声文本，提取这些清单名称文本时，需要对原始的清单名称做一些噪声文本的处理：

• 本身就极短的文本，如只有一两个中英文字符
• 除了标点符号和空格，只有一两个中英文字符
• 错误的将清单特征写到了清单名称里面的异常清单文本（实际中至少发现10个工程的清单出现了这样的错误）
• 表达的是规费、税金内容的清单名称，而非我们关注的分部分项的清单名称（名称不长，表达的是各种费用）
• 名称本身是单行文本，但却出现了异常的换行符，需要处理掉

附上清单名称文本提取的代码

if __name__ == '__main__':

    # 是否开启调试模式。 最开始设计算法时，开启调试模式测试算法正确性，验证通过后关闭调试模式进行大批量处理
    _DEBUG_MODE_ = False
    # 若开启_DEBUG_MODE_，则只调试_DEBUG_COUNT_指定的文件数量，测试算法正确性
    _DEBUG_COUNT_ = 10  

    # 结果是否保存到文件中
    _RESULT_SAVE_FILE_ = True  
    # 提取的所有清单文本最后保存的文件名
    _SAVE_FILE_NAME_ = "./qd_test_sample/qd_name_text_sample_unique.txt"

    # 从哪个目录提取工程清单Json数据
    _QD_JSON_SRC_FOLDER_ = "./qd_test_sample/qd_sample_json/json_data_3"

    # --------------------------------------------------------------------------
    # 从目录中读取工程清单文件列表，并依次处理每一个工程清单文件
    # --------------------------------------------------------------------------
    qd_flist = common.walkFile(_QD_JSON_SRC_FOLDER_, printScrn=False)

    qd_text_sample_list = []  # 清单文本样本结果list
    all_qd_count = 0  # 统计清单总数
    for (i, f) in enumerate(qd_flist):

        # 调试模式下，只调试部分文件，验证算法的正确性
        if _DEBUG_MODE_ and qd_fcount>=_DEBUG_COUNT_:
            break

        # 读取该工程的造价清单json数据
        qd_json = common.load_json_file(f)
        all_qd_count += len(qd_json)

        # 打印处理进度
        if i%100==0:
            print("正在处理第%d个文件"%i)  # show progress
            sys.stdout.flush()  # 立刻刷新显示，否则会等到运行结束时控制台才会有输出

        # 提取该工程所有清单的名称文本, extract_type指定了只提取清单名称
        # get_qd_text_sample会去除噪声文本，同时对该工程内的清单文本去重
        result = get_qd_text_sample(qd_json, extract_type="text_name")

        # 容错机制：若该工程的清单数据有错，则停下来修正数据错误
        if result[1]==-1:
            print("Error file:", f, "==>", result[0])  # [0]为出错的清单文本
            sys.exit(0)

        #[0]为该工程的所有清单要提取的文本list，添加到总结果中
        qd_text_sample_list.extend(result[0])  # 注意要用extend而不是append


    print("-"*20 + "本次共提取" + "-"*20)
    print("工程文件数量：", len(qd_flist))  # 一共多少个工程的清单
    print("清单总计数量：", all_qd_count)  # 一共有多少条清单
    print("原始文本数量：", len(qd_text_sample_list))  # 去重前的清单文本数量

    # --------------------------------------------------------------------------
    # 去除所有清单文本中的重复文本和空行文本
    # --------------------------------------------------------------------------
    qd_key_text_unique_list = list(set(qd_text_sample_list))  # 所有文本去重
    qd_key_text_unique_list = list(filter(None, qd_key_text_unique_list))  # 删除空行
    print("去重后文本数量：", len(qd_key_text_unique_list))

    # --------------------------------------------------------------------------
    # 将以上的有文本结果保存到文件中
    # --------------------------------------------------------------------------
    if _RESULT_SAVE_FILE_:
        print("-"*20 + "结果写入文件中" + "-"*20)
        common.list_save_file(qd_key_text_unique_list, _SAVE_FILE_NAME_, withId=False, title='', printScrn=False)
        print("\n\n" + "="*20 + "结果已保存到文件中：" + _SAVE_FILE_NAME_ + "="*20)
    else:
        # 不保存到文件时，直接打印出结果
        for (id, text) in enumerate(qd_key_text_unique_list):
            print("%8d => %s"%(id, text))

    print('/n/n===== all done ====/n/n')
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附上清单名称文本长度探索代码

    # --------------------------------------------------------------------------
    # 装载样本
    # --------------------------------------------------------------------------   
    qd_text_sample = common.load_txt_file(_TEXT_SRC_FILE_)

    #调试模式下只取部分数据
    if _DEBUG_MODE_:
        # 由于相邻的文本非常相似，若在调试模式下只取部分样本将导致无法观察全局规律
        # 因此 对所有样本乱序排列后 再取部分文本进行调试
        random.shuffle(qd_text_sample)
        qd_text_sample = qd_text_sample[:_DEBUG_COUNT_]

    common.print_separator("共有"+str(len(qd_text_sample))+"条文本")

    # 计算每个文本的长度
    qd_text_lens = list(map(lambda x:len(x), qd_text_sample))

    # 对所有文本长度list 求 均值、中位、最小、最大
    len_average = np.mean(qd_text_lens)
    len_median = np.median(qd_text_lens)
    len_min = np.min(qd_text_lens) 
    len_max = np.max(qd_text_lens) 
    print("平均长度：", len_average)
    print("中位长度：", len_median)
    print("最小长度：", len_min)
    print("最大长度：", len_max)


    # 统计每种长度的文本数量
    each_len_list = list(set(qd_text_lens))
    each_len_count = [qd_text_lens.count(x) for x in each_len_list]

    # 去除数量小于总数量1%的长度不做统计绘图
    min_count = int(len(qd_text_sample)*0.01)
    valid_len_list = []
    valid_len_count = []
    for i in range(len(each_len_list)):
        if each_len_count[i]>min_count:
            valid_len_list.append(each_len_list[i])
            valid_len_count.append(each_len_count[i])


    # 对每种长度的文本数量绘制柱状图
    autolabel(plt.bar(range(len(valid_len_count)), valid_len_count, color='rgb', tick_label=valid_len_list))
    plt.show()
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