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我有 300k+ html 文档，我想从中提取邮政地址。数据是不同的结构，所以正则表达式不起作用。

我已经阅读了大量有关 Python 的 NLP 和 NLTK 的内容，但是我仍在努力从哪里开始。

这种方法称为词性标记还是分块/部分解析？我找不到任何有关如何实际标记页面的文档，以便我可以在其上训练模型，甚至找不到我应该训练的内容。

所以我的问题；

  • 这种方法叫什么？
  • 我如何标记一些要训练的文档
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4 回答 4

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Qn：哪个 NLP 任务与这个任务密切相关？

Ans：检测邮政地址的任务可以看作是名称实体识别（NER）任务。但我建议将任务视为简单的 html序列标签（即您的输入数据），然后执行一些标准的机器学习分类。

问：如何标记一些文档以用作训练数据？

答：您可以做的是：

  1. 将每个单词或每一行标记为B egin I nside 或O utside
  2. 选择有监督的分类方法
  3. 决定什么是特征（这里有一些提示：特征选择）
  4. 构建模型（基本上只运行配置了特征的分类软件）
  5. 瞧，输出应该给你B和I和 O，然后删除所有标记为O的实例 ，你将留下作为地址的行/单词
于 2013-01-17T09:15:33.697 回答
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您的任务称为信息提取，但这是一个非常非常广泛的概念。幸运的是，您的任务更加有限（街道地址），但您没有提供很多信息：

  1. 地址在哪些国家/地区？东京的地址看起来与克利夫兰的地址大不相同。如果您对有限数量的国家/地区的地址感兴趣，您成功的几率会大得多——您可以从每个国家/地区开发一个解决方案。如果我们谈论的数量非常有限，您可以手动编写识别器。

  2. 我们在谈论什么样的网页？它们是随机集合，还是您可以将它们分组为有限数量的网站和格式？地址出现在哪里？（即，是否有任何上下文线索可以用来将它们归零？）

对于问题 2，我将采用更糟糕的情况：页面完全不同，地址可能在任何地方。不确定最先进的技术是什么，但我会将其视为分块问题。

要获得任何体面的结果，您需要一个训练集。至少，来自相同位置和风格（非正式、不完整、完整）的大量地址与您要提取的地址相同。然后，您可以尝试从分块器中获得不错的性能（可能通过后处理）。

PS。我不会只是丢弃 html 标记。它包含有关可能有用的文档结构的信息。在您丢弃 html 标记之前，我会添加结构标记（段落、强调、标题、列表、显示）。

于 2013-01-02T22:49:35.867 回答
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Apple 将他们的软件称为“数据检测器”（小心，它已获得专利——他们为此赢得了针对 HTC Android 手机的禁令）。更一般地说，我认为这个应用程序被称为信息提取。

于 2012-12-23T11:19:18.703 回答
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从 HTML 页面中去除文本（除非 HTML 中有一种方法可以识别地址文本，例如具有特定类的 div），然后构建一组与使用的地址格式匹配的规则。

如果在多个国家/地区有邮政地址，则格式可能明显不同，但在一个国家/地区内，格式相同（有一些调整）或无效。

例如，在美国，地址是 3 或 4 行（包括人）。通常有一个邮政编码（5 位可选，后跟 4 位）。其他国家有不同格式的邮政编码。

除非您的目标是所有地址都 100% 准确，否则您可能应该在任务预算内尽可能多地提取地址。

除非您想使用命名实体识别来查找城市、国家等，否则这似乎不是 NLP 的任务。

于 2012-12-29T21:08:43.730 回答