赞
踩
目录
本文提供将语句中的人名提取出来的工具方法,可以拿去直接使用。
需要安装两个库,其实一个也可以,但是我这边准备了两个库做个比较。
安装命令如下:
- pip install LAC -i https://pypi.douban.com/simple
- pip install ltp -i https://pypi.douban.com/simple
不废话,上代码。
- #!/user/bin/env python
- # coding=utf-8
- """
- @project : csdn
- @author : 剑客阿良_ALiang
- @file : extract_sentence_name_tool.py
- @ide : PyCharm
- @time : 2022-01-25 11:11:43
- """
- from LAC import LAC
- from ltp import LTP
- import time
-
- lac = LAC(mode="lac")
- ltp = LTP()
-
-
- # 句子提取名字
- def extract_name(sentence: str, type='lac'):
- user_name_lis = []
- if type == 'lac':
- _result = lac.run(sentence)
- for _index, _label in enumerate(_result[1]):
- if _label == "PER":
- user_name_lis.append(_result[0][_index])
- elif type == 'ltp':
- _seg, _hidden = ltp.seg([sentence])
- _pos_hidden = ltp.pos(_hidden)
- for _seg_i, _seg_v in enumerate(_seg):
- _hidden_v = _pos_hidden[_seg_i]
- for _h_i, _h_v in enumerate(_hidden_v):
- if _h_v == "nh":
- user_name_lis.append(_seg_v[_h_i])
- else:
- raise Exception('type not suppose')
- return user_name_lis
-
-
- if __name__ == '__main__':
- _start_lac = time.time()
- lis1 = extract_name("就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目,所以杨迪肯定偷题了。", 'lac')
- _end_lac = time.time()
- print("LAC: {} <- 耗时[{}]秒".format(lis1, (_end_lac - _start_lac)))
-
- _start_ltp = time.time()
- lis2 = extract_name("就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目,所以杨迪肯定偷题了。", 'ltp')
- _end_ltp = time.time()
- print("LTP: {} <- 耗时[{}]秒".format(lis2, (_end_ltp - _start_ltp)))
代码说明:
1、extract_name方法入参分别为:语句参数、类型参数。其中默认为lac模式,可以选择ltp模式。
其中lac模型提取人名的速率较快,但是ltp的提取人名准确率更高。
验证一下,执行看看效率。
使用的时候可以多试试两个库的区别,ltp的准确率稍微高一点。
分享:
每个人都睁着眼睛,但不等于每个人都在看世界,许多人几乎不用自己的眼睛看,他们只听别人说,他们看到的世界永远是别人说的样子。——猜猜看
如果本文对你有帮助的话,点个赞吧,谢谢!
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。