Python實現提取語句中的人名

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前言

本文提供將語句中的人名提取出來的工具方法，可以拿去直接使用。

環境依賴

需要安裝兩個庫，其實一個也可以，但是我這邊準備瞭兩個庫做個比較。

安裝命令如下：

pip install LAC -i https://pypi.douban.com/simple
pip install ltp -i https://pypi.douban.com/simple

代碼

不廢話，上代碼。

#!/user/bin/env python
# coding=utf-8
"""
@project : csdn
@author  : 劍客阿良_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("就因為看瞭沈騰和賈玲的王牌對王牌節目，所以楊迪肯定偷題瞭。", 'lac')
    _end_lac = time.time()
    print("LAC: {} <- 耗時[{}]秒".format(lis1, (_end_lac - _start_lac)))
 
    _start_ltp = time.time()
    lis2 = extract_name("就因為看瞭沈騰和賈玲的王牌對王牌節目，所以楊迪肯定偷題瞭。", 'ltp')
    _end_ltp = time.time()
    print("LTP: {} <- 耗時[{}]秒".format(lis2, (_end_ltp - _start_ltp)))

代碼說明：

1、extract_name方法入參分別為：語句參數、類型參數。其中默認為lac模式，可以選擇ltp模式。

其中lac模型提取人名的速率較快，但是ltp的提取人名準確率更高。

驗證一下

執行看看效率。

總結

使用的時候可以多試試兩個庫的區別，ltp的準確率稍微高一點。

到此這篇關於Python實現提取語句中的人名的文章就介紹到這瞭,更多相關Python提取人名內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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