如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取

在数据处理和分析的领域中，地址信息提取是一个常见且关键的任务。Python，作为一门功能强大的编程语言，配合一些专门的库，可以有效地帮助我们从一段文本中提取出详细的地址信息。本文将结合具体的代码示例，详细介绍如何使用Python进行地址信息的提取。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库：

• jieba：一个中文分词库，可以用来识别中文文本中的词语。
• paddle：百度开发的深度学习平台，jieba选择使用paddle模式以获得更好的分词效果。
• jionlp：一个处理中文自然语言处理任务的工具库，提供了地址提取等功能。
• Levenshtein：用于计算两个序列之间的Levenshtein距离，可以用来评估地址相似度。

代码实现

我们定义一个函数run，它接收一个字符串参数address_string，这个字符串包含了我们需要提取信息的地址。函数中还有两个布尔类型的参数，town_village和change2new，分别控制是否提取乡镇村社区级别的详细地名和是否将旧地址转换为新地址。

import jionlp as jio

def run(address_string, town_village=True, change2new=False):
    # 初始化返回的地址信息结构
    obj = {
        'phone': "",
        'province': "",
        'city': "",
        'county': "",
        'town': "",
        'village': "",
        'detail': "",
        # ...其他字段
    }
    # ...省略部分代码

在函数内部，我们首先使用jionlp.extract_phone_number方法来提取电话号码，并从地址字符串中移除电话号码信息。然后调用jionlp.parse_location方法来解析地址字符串中的省、市、县、乡镇村等信息。

    # 提取电话
    phones = jio.extract_phone_number(address_string)
    for phone in phones:
        address_string = address_string.replace(phone, " ")
    # ...省略部分代码

    address = jio.parse_location(address_string, town_village, change2new)
    # ...省略部分代码

我们将解析出来的地址信息填充到之前初始化的obj字典中，并返回这个字典。

接下来就是姓名的提取了，借助结巴分词基于paddle提供的语义分析，再结合相似度算法，来将出现次数最少的nr(人名)类型，计算为姓名

总结

使用Python进行地址信息提取是一个涉及文本处理、模式匹配和数据解析等多个步骤的过程。通过结合jieba、paddle和jionlp等库，我们可以构建出一个功能强大的地址信息提取系统。在实际应用中，可能需要根据具体情况调整代码逻辑和参数设置，以达到最佳的提取效果。

我已经将此插件发布到了pypi，可以直接进行下载使用

pip3 install addressrec

import addressrec
print(addressrec.run('马云029-68216000新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区西虹东路463号', True, False))

# addressrec(text, town_village, town_village)
# "text":"马云029-68216000新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区西虹东路463号",
# "town_village": True, //可不传默认True 指定参数town_village(bool)，可获取乡镇、村、社区两级详细地名 
# "change2new": False //可不传默认True 指定参数change2new(bool)可自动将旧地址转换为新地址

---
{'city': '乌鲁木齐市',
 'county': '沙依巴克区',
 'detail': '西虹东路463号',
 'name': '马云',
 'phone': '029-68216000',
 'province': '新疆维吾尔自治区',
 'town': '',
 'village': ''
}

源码地址

Python地址信息提取

交流群