├── loc_reg ├── __init__.py ├── utils │ └── dicts │ │ ├── bbd_world_country.json │ │ └── bbd_china_province_city_county.json └── location_recognization.py ├── setup.py └── README.md /loc_reg/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from .location_recognization import LocationRecognization 2 | _loc_reg = LocationRecognization() 3 | predict = _loc_reg.search_location 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /setup.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from setuptools import setup 2 | setup( 3 | name='loc_reg', 4 | version='1.0', 5 | author='Cui Chengyu', 6 | packages={'loc_reg'}, 7 | # include_package_data=True, 8 | package_data={'loc_reg': ['utils/dicts/*']} 9 | ) -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 简介 2 | 给定一篇文章，可包含标题和正文（或仅标题，仅正文），确定其**归属地**（地名）。 3 | - 结果标准： 4 | - 区分国内国外， 5 | - 国外到国家名一级 6 | - 国内到省市一级 7 | 8 | ## 该功能已经集成合并至工具集 [JioNLP](https://github.com/dongrixinyu/JioNLP)，性能更好，速度更快！！！ 9 | 10 | # 安装 11 | - 使用 python3 12 | ``` 13 | $ git clone https://github.com/dongrixinyu/location_detect.git 14 | $ cd location_detect 15 | $ pip install . 16 | ``` 17 | # 使用方法 18 | ### 样例1 19 | ```python 20 | import loc_reg 21 | title = '湖南2018年度企业环境信用评价公示 39家企业拟被评“不良”' 22 | passage = '今天，记者从湖南省生态环境厅获悉，我省2018年度企业环境信用评价拟定结果正在长沙市进行公示，拟评定环境诚信企业31家、环境合格企业1247家、环境风险企业121家、环境不良企业39家。' 23 | print(loc_reg.predict(title, passage)) 24 | ``` 25 | 26 | 结果为： 27 | ```json 28 | {'国内': [{'省': '湖南', '市': '长沙'}]} 29 | ``` 30 | 31 | ### 样例2 32 | 33 | ```python 34 | passage = '近日，布鲁塞尔爆发了大规模罢工游行，城市服务、商店、餐饮店均受到影响，原因和欧盟税收等政策有关。' 35 | print(loc_reg.predict(passage)) 36 | ``` 37 | 38 | 结果为： 39 | ```json 40 | {'国外': ['比利时']} 41 | ``` 42 | 43 | # 说明 44 | 45 | - 从舆情新闻数据中随机抽取 100 篇自测，正确率 93%。其他类型文本未测试，效果待定。 46 | 47 | 如果觉得好用，请 follow 我一下 https://github.com/dongrixinyu 48 | 49 | 50 | -------------------------------------------------------------------------------- /loc_reg/utils/dicts/bbd_world_country.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "蒙古": "乌兰巴托", 3 | "朝鲜": ["平壤", "朝韩"], 4 | "韩国": ["首尔", "韩朝"], 5 | "日本": ["东京", "大阪", "京都", "北海道"], 6 | "越南": "河内", 7 | "老挝": "万象", 8 | "柬埔寨": "金边", 9 | "缅甸": "仰光", 10 | "泰国": ["曼谷", "清迈"], 11 | "马来西亚": "吉隆坡", 12 | "新加坡": "新加坡", 13 | "文莱": "斯里巴加湾市", 14 | "菲律宾": "马尼拉", 15 | "尼泊尔": "加德满都", 16 | "印度尼西亚": ["雅加达", "印尼"], 17 | "东帝汶": "帝力", 18 | "哈萨克斯坦": "阿斯塔纳", 19 | "吉尔吉斯斯坦": "比什凯克", 20 | "乌兹别克斯坦": "塔什干", 21 | "塔吉克斯坦": "杜尚别", 22 | "土库曼斯坦": "阿什哈巴德", 23 | "阿富汗": "喀布尔", 24 | "巴基斯坦": "伊斯兰堡", 25 | "不丹": "廷布", 26 | "印度": ["新德里", "孟买"], 27 | "孟加拉国": "达卡", 28 | "斯里兰卡": "科伦坡", 29 | "马尔代夫": "马累", 30 | "伊朗": "德黑兰", 31 | "伊拉克": "巴格达", 32 | "科威特": "科威特城", 33 | "沙特阿拉伯": ["利雅得", "沙特"], 34 | "巴林": "麦纳麦", 35 | "卡塔尔": "多哈", 36 | "阿拉伯联合酋长国": ["阿布扎比", "迪拜", "阿联酋"], 37 | "阿曼": "马斯喀特", 38 | "也门": "萨那", 39 | "约旦": "安曼", 40 | "巴勒斯坦": "拉马拉", 41 | "以色列": "特拉维夫", 42 | "叙利亚": "大马士革", 43 | "黎巴嫩": "贝鲁特", 44 | "土耳其": "安卡拉", 45 | "塞浦路斯": "尼科西亚", 46 | "阿塞拜疆": "巴库", 47 | "格鲁吉亚": "第比利斯", 48 | "亚美尼亚": "埃里温", 49 | "冰岛": "雷克雅未克", 50 | "斯瓦尔巴德群岛": "朗伊尔城", 51 | "法罗群岛": "托尔斯港", 52 | "丹麦": "哥本哈根", 53 | "挪威": "奥斯陆", 54 | "瑞典": "斯德哥尔摩", 55 | "芬兰": "赫尔辛基", 56 | "奥兰群岛": "玛丽港", 57 | "爱沙尼亚": "塔林", 58 | "拉脱维亚": "里加", 59 | "立陶宛": "维尔纽斯", 60 | "爱尔兰": "都柏林", 61 | "英国": ["伦敦", "曼彻斯特", "爱丁堡", "威尔士", "北爱尔兰", "英格兰"], 62 | "法国": ["巴黎", "马赛"], 63 | "南斯拉夫": "贝尔格莱德", 64 | "荷兰": "阿姆斯特丹", 65 | "比利时": "布鲁塞尔", 66 | "卢森堡": "卢森堡", 67 | "德国": ["柏林", "法兰克福", "慕尼黑"], 68 | "奥地利": "维也纳", 69 | "瑞士": ["伯尔尼", "苏黎世", "日内瓦"], 70 | "列支敦士登": "瓦杜兹", 71 | "葡萄牙": "里斯本", 72 | "西班牙": ["马德里", "巴塞罗那"], 73 | "安道尔": "安道尔", 74 | "摩纳哥": "摩纳哥", 75 | "意大利": ["罗马", "米兰", "佛罗伦萨"], 76 | "梵蒂冈": "梵蒂冈城", 77 | "马耳他": "瓦莱塔", 78 | "圣马力诺": "圣马力诺", 79 | "希腊": "雅典", 80 | "俄罗斯": ["莫斯科", "圣彼得堡", "符拉迪沃斯托克", "俄"], 81 | "白俄罗斯": "明斯克", 82 | "乌克兰": "基辅", 83 | "波兰": "华沙", 84 | "捷克": "布拉格", 85 | "斯洛伐克": "布拉迪斯拉发", 86 | "匈牙利": "布达佩斯", 87 | "斯洛文尼亚": "卢布尔雅那", 88 | "克罗地亚": "萨格勒布", 89 | "波斯尼亚和黑塞哥维那": ["萨拉热窝", "波黑"], 90 | "塞尔维亚和黑山": "贝尔格莱德", 91 | "伏伊伏丁那": "诺维萨德", 92 | "科索沃": "普里什蒂纳", 93 | "马其顿": "斯科普里", 94 | "阿尔巴尼亚": "地拉那", 95 | "摩尔多瓦": "基希讷乌", 96 | "罗马尼亚": "布加勒斯特", 97 | "保加利亚": "索非亚", 98 | "埃及": "开罗", 99 | "苏丹": "喀土穆", 100 | "利比亚": "的黎波里", 101 | "突尼斯": "突尼斯", 102 | "阿尔及利亚": "阿尔及尔", 103 | "摩洛哥": "拉巴特", 104 | "西撒哈拉": null, 105 | "毛里塔尼亚": "努瓦克肖特", 106 | "塞内加尔": "达喀尔", 107 | "冈比亚": "班珠尔", 108 | "马里": "巴马科", 109 | "布基纳法索": "瓦加杜古", 110 | "佛得角": "普拉亚", 111 | "几内亚比绍": "比绍", 112 | "几内亚": "科纳克里", 113 | "塞拉利昂": "弗里敦", 114 | "利比里亚": "蒙罗维亚", 115 | "科特迪瓦": "亚穆苏克罗", 116 | "加纳": "阿克拉", 117 | "多哥": "洛美", 118 | "贝宁": "波多诺伏", 119 | "尼日尔": "尼亚美", 120 | "尼日利亚": "阿布贾", 121 | "圣赫勒拿": "詹姆士敦", 122 | "喀麦隆": "雅温得", 123 | "赤道几内亚": "马拉博", 124 | "乍得": "恩贾梅纳", 125 | "中非共和国": "班吉", 126 | "加蓬": "利伯维尔", 127 | "刚果（布）": "布拉柴维尔", 128 | "刚果（金）": "金沙萨", 129 | "圣多美和普林西比": "圣多美", 130 | "安哥拉": "罗安达", 131 | "厄立特里亚": "阿斯马拉", 132 | "埃塞俄比亚": "亚的斯亚贝巴", 133 | "吉布提": "吉布提", 134 | "索马里": "摩加迪沙", 135 | "肯尼亚": "内罗毕", 136 | "乌干达": "坎帕拉", 137 | "坦桑尼亚": "达累斯萨拉姆", 138 | "卢旺达": "基加利", 139 | "布隆迪": "布琼布拉", 140 | "马拉维": "利隆圭", 141 | "莫桑比克": "马普托", 142 | "马达加斯加": "塔那那利佛", 143 | "塞舌尔": "维多利亚", 144 | "科摩罗": "莫罗尼", 145 | "马约特": "马穆楚", 146 | "毛里求斯": "路易斯港", 147 | "留尼汪": "圣丹尼斯", 148 | "赞比亚": "卢萨卡", 149 | "津巴布韦": "哈拉雷", 150 | "博茨瓦纳": "哈博罗内", 151 | "纳米比亚": "温得和克", 152 | "南非": ["比勒陀利亚", "开普敦", "好望角"], 153 | "莱索托": "马塞卢", 154 | "斯威士兰": "姆巴巴纳", 155 | "澳大利亚": ["堪培拉", "悉尼", "墨尔本", "澳洲"], 156 | "新西兰": "惠灵顿", 157 | "巴布亚新几内亚": ["莫尔兹比港", "巴新"], 158 | "所罗门群岛": "霍尼亚拉", 159 | "斐济": "苏瓦", 160 | "瓦努阿图": "维拉港", 161 | "新喀里多尼亚": "努美阿", 162 | "北马里亚纳群岛": "塞班", 163 | "关岛": "阿加尼亚", 164 | "密克罗尼西亚联邦": "科洛尼亚", 165 | "帕劳": "科罗尔", 166 | "马绍尔群岛共和国": "马朱罗", 167 | "基里巴斯": "塔拉瓦", 168 | "瑙鲁": null, 169 | "图瓦卢": "富纳富提", 170 | "瓦利斯和富图那": "马塔乌图", 171 | "萨摩亚": "阿皮亚", 172 | "美属萨摩亚": "帕果帕果", 173 | "汤加": "努库阿洛法", 174 | "纽埃": "阿洛菲", 175 | "库克群岛": "阿瓦鲁阿", 176 | "法属波利尼西亚": "帕皮提", 177 | "皮特凯恩岛": "亚当斯敦", 178 | "格陵兰": "努克", 179 | "圣皮埃尔和密克隆": "圣皮埃尔", 180 | "百慕大": "哈密尔顿", 181 | "加拿大": ["渥太华", "温哥华", "多伦多"], 182 | "美国": ["华盛顿", "纽约", "芝加哥", "底特律", "洛杉矶", "旧金山", "休斯顿", "费城", "西雅图"], 183 | "墨西哥": "墨西哥城", 184 | "危地马拉": "危地马拉", 185 | "伯利兹": "贝尔莫潘", 186 | "萨尔瓦多": "圣萨尔瓦多", 187 | "洪都拉斯": "特古西加尔巴", 188 | "尼加拉瓜": "马那瓜", 189 | "哥斯达黎加": "圣何塞", 190 | "巴拿马": "巴拿马城", 191 | "巴哈马": "拿骚", 192 | "特克斯和凯科斯群岛": "科伯恩城", 193 | "古巴": "哈瓦那", 194 | "牙买加": "金斯敦", 195 | "开曼群岛": "乔治敦", 196 | "海地": "太子港", 197 | "多米尼加": "圣多明各", 198 | "波多黎各": "圣胡安", 199 | "美属维尔京群岛": "夏洛特阿马利亚", 200 | "英属维尔京群岛": "罗德城", 201 | "安圭拉": "瓦利", 202 | "圣基茨和尼维斯": "巴斯特尔", 203 | "安提瓜和巴布达": "圣约翰", 204 | "蒙特塞拉特": "普利茅斯", 205 | "瓜德罗普": "巴斯特尔", 206 | "多米尼克国": "罗索", 207 | "马提尼克": "法兰西堡", 208 | "圣卢西亚": "卡斯特里", 209 | "圣文森特和格林纳丁斯": "金斯敦", 210 | "格林纳达": "圣乔治", 211 | "巴巴多斯": "布里奇顿", 212 | "特立尼达和多巴哥": "西班牙港", 213 | "荷属安第列斯": "威廉斯塔德", 214 | "阿鲁巴": "奥莱涅斯塔德", 215 | "哥伦比亚": "波哥大", 216 | "厄瓜多尔": "基多", 217 | "委内瑞拉": "加拉加斯", 218 | "圭亚那": "乔治敦", 219 | "苏里南": "帕拉马里博", 220 | "法属圭亚那": "卡宴", 221 | "玻利维亚": "拉巴斯", 222 | "秘鲁": "利马", 223 | "利维亚": "苏克雷", 224 | "巴拉圭": "亚松森", 225 | "巴西": ["巴西利亚", "圣保罗", "里约热内卢", "累西腓"], 226 | "乌拉圭": "蒙得维的亚", 227 | "阿根廷": "布宜诺斯艾利斯", 228 | "智利": "圣地亚哥", 229 | "马尔维纳斯群岛": "阿根廷港" 230 | } -------------------------------------------------------------------------------- /loc_reg/location_recognization.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding=utf-8 -*- 2 | # ------------------------------------ 3 | # Create On 2019/04/24 10:20 4 | # File Name: location_recognization.py 5 | # Edit Author: Cui Chengyu 6 | # ------------------------------------ 7 | 8 | import os 9 | import re 10 | import json 11 | 12 | from collections import Counter 13 | 14 | 15 | DIR_PATH = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) 16 | # PARENT_PATH = os.path.dirname(DIR_PATH) 17 | DICT_PATH = os.path.join(DIR_PATH, 'utils/dicts') 18 | 19 | 20 | class LocationRecognization(object): 21 | ''' 给定一篇文章，可包含标题和正文，从文章中确定地名 ''' 22 | def __init__(self, location_file='bbd_china_province_city_county.json', 23 | world_file='bbd_world_country.json'): 24 | ''' 25 | location_file: 全国地名文件 26 | world_file: 全世界主要地名文件 27 | ''' 28 | self.location_file = os.path.join(DICT_PATH, location_file) 29 | self.world_file = os.path.join(DICT_PATH, world_file) 30 | print(self.location_file) 31 | with open(self.location_file, 'r', encoding='utf-8') as f: 32 | self.location_dict = json.load(f) 33 | 34 | # 冗余信息，不能作为地名的指标判断 35 | self.redundent_locations = ['北京时间'] 36 | 37 | # 不带国家名的国外地名，用于国外、国内判断 38 | self.world_words = ['联合国', '全球', '世界', '东盟', '白宫', '亚洲', 39 | '欧洲', '欧盟', '南极洲', '非洲', '南美', '北美'] 40 | self.world_words_pattern = re.compile('(' + '|'.join(self.world_words) + ')') 41 | 42 | # 无具体省市的国内词汇 43 | self.domestic_words = ['中国', '我国'] # , '全国' 44 | self.domestic_words_pattern = re.compile('(' + '|'.join(self.domestic_words) + ')') 45 | 46 | self.redundent_locations_pattern = re.compile('(' + '|'.join(self.redundent_locations) + ')') 47 | self.suffix_names = ['自治区', '自治州', '自治县', '盟', '省', '市', '区', '县', '旗'] 48 | self._get_location_names() 49 | 50 | with open(self.world_file, 'r', encoding='utf-8 ') as f: 51 | self.world_dict = json.load(f) 52 | self._get_world_location_names() 53 | 54 | def _get_clean_names(self, name_list): 55 | ''' 给定一个 name_list，清除其中的后缀 ''' 56 | for suffix in self.suffix_names: 57 | name_list = [name.replace(suffix, '') if '地区' not in name else name for name in name_list] 58 | return name_list 59 | 60 | def _get_clean_name(self, name): 61 | ''' 给定一个 name，清除其中的后缀 ''' 62 | for suffix in self.suffix_names: 63 | if '地区' not in name: 64 | name = name.replace(suffix, '') 65 | return name 66 | 67 | def _get_world_location_names(self): 68 | ''' 获取世界主要地名 ''' 69 | self.world_locations_list = list() # 所有地名集合，含国家和城市 70 | self.world_locations_dict = dict() # 所有地名的映射词典 71 | for country, cities in self.world_dict.items(): 72 | self.world_locations_dict.update({country: country}) 73 | if type(cities) is list: 74 | for city in cities: 75 | self.world_locations_dict.update({city: country}) 76 | else: 77 | if cities is not None: 78 | self.world_locations_dict.update({cities: country}) 79 | self.world_locations_list = list(self.world_locations_dict.keys()) 80 | self.world_locations_pattern = re.compile('(' + '|'.join(self.world_locations_list) + ')') 81 | 82 | def _get_location_names(self): 83 | ''' 获取所有的地名，分级展开 ''' 84 | # 获取所有的名字 85 | not_in_city = '省直辖行政单位' # 被排除在 city 之外 86 | province_names = list(self.location_dict.keys()) 87 | cleaned_province_names = self._get_clean_names(province_names) 88 | 89 | city_names = list(set([c_k for p_k in self.location_dict.keys() 90 | for c_k in self.location_dict[p_k].keys() if not_in_city not in c_k])) 91 | cleaned_city_names = self._get_clean_names(city_names) 92 | 93 | county_names = [co_k for p_k in self.location_dict.keys() for ci_k in self.location_dict[p_k].keys() 94 | for co_k in self.location_dict[p_k][ci_k]] 95 | cleaned_county_names = self._get_clean_names(county_names) 96 | 97 | # 建立正则表达式 98 | self.province_pattern = re.compile('(' + '|'.join(province_names + cleaned_province_names) + ')') 99 | self.city_pattern = re.compile('(' + '|'.join(city_names) + ')') # 去掉后缀会引起歧义 100 | self.county_pattern = re.compile('(' + '|'.join(county_names) + ')') # 去掉后缀会引起歧义 101 | 102 | # 建立倒排索引 103 | self.city_to_province = dict() 104 | for p_k in self.location_dict.keys(): 105 | for c_k in self.location_dict[p_k].keys(): 106 | self.city_to_province[self._get_clean_name(c_k)] = self._get_clean_name(p_k) 107 | 108 | self.county_to_city = dict() 109 | for p_k in self.location_dict.keys(): 110 | for ci_k in self.location_dict[p_k].keys(): 111 | for co_k in self.location_dict[p_k][ci_k]: 112 | self.county_to_city[co_k] = self._get_clean_name(ci_k) 113 | 114 | def _search_world_location(self, passage, top_k=2): 115 | ''' 116 | 搜索世界地名，返回所有的国家名，及其频次 117 | ''' 118 | world_res = self.world_locations_pattern.finditer(passage) 119 | country_list = list() 120 | world_counts = 0 121 | for item in world_res: 122 | country_list.append(self.world_locations_dict[item.group()]) 123 | world_counts += 1 124 | counter = Counter(country_list).most_common() 125 | country_list = [tup[0] for tup in counter][:top_k] 126 | return country_list, world_counts 127 | 128 | def _search_domestic_location(self, passage, top_k=2): 129 | ''' 130 | 搜索国内的地名，及其频次 131 | ''' 132 | final_res = list() 133 | domestic_counts = 0 # 用于判断国内国外地名的重要性 134 | # 首先找市，找到对应的省，直接返回 135 | city_res = self.city_pattern.finditer(passage) 136 | city_list = list() 137 | for item in city_res: 138 | city_list.append(self._get_clean_name(item.group())) 139 | 140 | if city_list != []: 141 | counter = Counter(city_list).most_common() 142 | domestic_counts += sum([tup[1] for tup in counter]) 143 | city_list = [tup[0] for tup in counter][:top_k] 144 | for city in city_list: 145 | final_res.append({'省': self.city_to_province[city], 146 | '市': city}) 147 | # print('选择了市！！！') 148 | return final_res, domestic_counts 149 | 150 | # 此时没找到 city 从 县入手 151 | county_res = self.county_pattern.finditer(passage) 152 | county_list = list() 153 | for item in county_res: 154 | county_list.append(item.group()) 155 | 156 | if county_list != []: 157 | counter = Counter(county_list).most_common() 158 | domestic_counts += sum([tup[1] for tup in counter]) 159 | county_list = [tup[0] for tup in counter][:top_k] 160 | for county in county_list: 161 | cur_loc = None # 当前的地址 162 | if '直辖行政单位' in self.county_to_city[county]: # 将县级市直接拉到市中 163 | cur_loc = {'省': self.city_to_province[self.county_to_city[county]], 164 | '市': county} 165 | else: 166 | cur_loc = {'省': self.city_to_province[self.county_to_city[county]], 167 | '市': self.county_to_city[county]} 168 | 169 | if cur_loc not in final_res: 170 | final_res.append(cur_loc) 171 | #print('选择了县！！！') 172 | return final_res, domestic_counts # 去重 173 | 174 | # 市和县都没找到，找省，并返回省 175 | province_res = self.province_pattern.finditer(passage) 176 | province_list = list() 177 | for item in province_res: 178 | province_list.append(self._get_clean_name(item.group())) 179 | 180 | if province_list != []: # 找到了省 181 | counter = Counter(province_list).most_common() 182 | domestic_counts += sum([tup[1] for tup in counter]) 183 | province_list = [tup[0] for tup in counter][:top_k] 184 | for province in province_list: 185 | if province in ['北京', '上海', '天津', '重庆', '香港', '澳门']: 186 | final_res.append({'省': province, '市': province}) 187 | else: 188 | final_res.append({'省': province}) 189 | #print('选择了省！！！', province) 190 | return final_res, domestic_counts 191 | 192 | return final_res, domestic_counts # 没有找到任何地址 193 | 194 | def search_location(self, title=None, passage=None, top_k=2): 195 | ''' 输入一篇文章，找到地名 196 | top_k: 只取最重要的5个 197 | 198 | 首先找市，找到对应的省，直接返回； 199 | 如果皆空，找县，再找对应的市和省，返回； 200 | 如果没有对应的县，则只找省，返回省； 201 | 如果省也没有，市也没有，县也没有，返回空字典 202 | ''' 203 | if title is not None: 204 | assert type(title) is str, 'the `title` is not str' 205 | 206 | # 首先处理标题，若标题有地名，则结果就返回该地名 207 | country_list, world_counts = self._search_world_location(title, top_k=top_k) 208 | city_list, domestic_counts = self._search_domestic_location(title, top_k=top_k) 209 | 210 | # 考虑 中国 二字在标题中，其国内的权重要加大 211 | if '中国' in title or '我国' in title: 212 | domestic_counts += 1 213 | 214 | if country_list != [] and domestic_counts == 0: 215 | # 国外有国家名，而无国内地名，则返回国外，国家名 216 | return {'国外': country_list} 217 | if domestic_counts != 0: # and country_list == []: 218 | # 有国内名，而不管有无国外名，则返回国内名 219 | # TODO: 220 | # 此时地名中可能不包含省，市，也就是不全，还需要在原文中确定 221 | # 由于大数据不需要这些，故不返回了。 222 | return {'国内': city_list} 223 | # if domestic_counts != 0 and country_list != []: 224 | #if world_counts > domestic_counts: # 标题中出现了更多的国外地名 225 | # return '国外', country_list 226 | #else: # 国外地名与国内地名同样多时，返回国内地名 227 | # pdb.set_trace() 228 | # return '国内', city_list 229 | 230 | if passage is not None: 231 | assert type(passage) is str, 'the `passage` is not str' 232 | 233 | if title is not None: 234 | title_passage = ''.join([title, passage]) 235 | else: 236 | title_passage = passage 237 | # 若标题中未显示任何地名信息，或无标题，则进一步在文章中处理寻找 238 | # 将冗余的一些地名删除，北京时间等等。 239 | passage = self.redundent_locations_pattern.sub('', passage) 240 | 241 | # 计数其中`中国、我国`字样 242 | zhongguo_count = 0 243 | domestic_res = self.domestic_words_pattern.finditer(title_passage) 244 | for item in domestic_res: 245 | zhongguo_count += 1 246 | 247 | country_list, world_counts = self._search_world_location(passage, top_k=top_k) 248 | city_list, domestic_counts = self._search_domestic_location(passage, top_k=top_k) 249 | 250 | domestic_counts += zhongguo_count 251 | 252 | if country_list != [] and domestic_counts == 0: 253 | # 国外有国家名，而无国内地名，则返回国外，国家名 254 | return {'国外': country_list} 255 | if domestic_counts != 0 and country_list == []: 256 | # 有国内名，而无国外名，则返回国内名 257 | return {'国内': city_list} 258 | if domestic_counts != 0 and country_list != []: 259 | if world_counts > 3 * domestic_counts: # 标题中出现了更多的国外地名 260 | return {'国外': country_list} 261 | else: # 国外地名与国内地名同样多时，返回国内地名 262 | return {'国内': city_list} 263 | 264 | # 若两者皆空，检查国外的可能性 265 | # 检查一些不含国家名的国外地，若有直接返回国外 266 | world_list = list() 267 | world_res = self.world_words_pattern.finditer(title_passage) 268 | for item in world_res: 269 | world_list.append(item.group()) 270 | if len(world_list) > len(passage) * 0.005: # 出现多次才能判定为国外 271 | return {'国外': list()} 272 | return {'国内': list()} 273 | 274 | if title is not None: 275 | return {'国内': list()} 276 | raise ValueError('`title` and `passage` should not be None') 277 | 278 | 279 | if __name__ == '__main__': 280 | import pdb 281 | 282 | title = '古特雷斯呼吁动员各方力量加快可持续发展目标实施进度。' 283 | passage = '''新华社联合国7月18日电（记者王建刚）联合国秘书长古特雷斯18日在2018年可持续发展高级别政治论坛闭幕式上，肯定了落实2030年可持续发展目标所取得的积极进展，同时敦促国际社会动员各方力量，加快目标实施进度。古特雷斯指出，虽然全球在降低母婴死亡率、提高基础教育覆盖率以及改善电力供应等方面取得了显著进展，但在实现“不让任何一个人掉队”这一核心承诺时，国际社会在某些领域已经落后于既定目标，甚至出现了倒退。他表示，全球罹患营养不良的人数十年来首次出现了上升。性别不平等问题仍在阻碍女性发展，剥夺她们的基本权利和发展机遇。此外，对可持续基础设施的关键投资也严重不足。古特雷斯说，全球正面临气候变化、战争冲突、不平等、侵犯人权、人道主义危机、长期贫穷与饥饿等重大挑战。为应对这些挑战，实现可持续发展目标，国际社会需要从5个方面加大努力。首先，要充分动员青年的力量，让青年接受良好的教育。其次，全球必须控制温室气体排放。第三，可持续发展目标所需资金仍面临重大缺口，国际社会应调动内部资源，并为脆弱国家提供经济支持。第四，要充分运用先进技术优势，让所有人受益。第五，国际社会要加强体系建设，共创和平与包容的社会。联合国可持续发展高级别政治论坛18日以压倒性多数通过一份部长宣言，重申国际社会致力于有效落实2030年可持续发展议程的承诺。联合国可持续发展高级别政治论坛每年举行一次，包括为期3天的部长级会议。今年论坛的主题为“向可持续和富有抗御力的社会转型”，有80多位部长和副部长以及2500名非政府组织成员出席论坛。在为期8天的讨论中，47个国家分享了各自的成功经验、面临的挑战以及汲取的教训。''' 284 | 285 | location = LocationRecognization() 286 | res = location.search_location(title=title, passage=passage) 287 | print(json.dumps(res, ensure_ascii=False)) 288 | 289 | 290 | -------------------------------------------------------------------------------- /loc_reg/utils/dicts/bbd_china_province_city_county.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "香港": { 3 | "香港": [ 4 | "香港" 5 | ] 6 | }, 7 | "澳门": { 8 | "澳门": [ 9 | "澳门" 10 | ] 11 | }, 12 | "台湾": { 13 | "台北市": ["内湖区"], 14 | "新北市": ["板桥区"], 15 | "桃园区": ["桃园区"], 16 | "台中市": ["雾峰区"], 17 | "台南市": ["官田区"], 18 | "高雄市": ["高雄区"] 19 | }, 20 | "上海": { 21 | "上海": [ 22 | "浦东新区", 23 | "徐汇区", 24 | "黄浦区", 25 | "杨浦区", 26 | "虹口区", 27 | "闵行区", 28 | "长宁区", 29 | "普陀区", 30 | "宝山区", 31 | "静安区", 32 | "闸北区", 33 | "卢湾区", 34 | "松江区", 35 | "嘉定区", 36 | "南汇区", 37 | "金山区", 38 | "青浦区", 39 | "奉贤区", 40 | "崇明县" 41 | ] 42 | }, 43 | "云南省": { 44 | "临沧": [ 45 | "临沧县", 46 | "凤庆县", 47 | "永德县", 48 | "镇康县", 49 | "双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县", 50 | "耿马傣族佤族自治县", 51 | "沧源佤族自治县" 52 | ], 53 | "丽江": [ 54 | "丽江纳西族自治县", 55 | "永胜县", 56 | "华坪县", 57 | "宁蒗彝族自治县" 58 | ], 59 | "保山市": [ 60 | "保山市", 61 | "施甸县", 62 | "腾冲县", 63 | "龙陵县", 64 | "昌宁县" 65 | ], 66 | "大理白族自治州": [ 67 | "大理市", 68 | "漾濞彝族自治县", 69 | "祥云县", 70 | "宾川县", 71 | "弥渡县", 72 | "南涧彝族自治县", 73 | "巍山彝族回族自治县", 74 | "永平县", 75 | "云龙县", 76 | "洱源县", 77 | "剑川县", 78 | "鹤庆县" 79 | ], 80 | "德宏": [ 81 | "畹町市", 82 | "瑞丽市", 83 | "潞西市", 84 | "梁河县", 85 | "盈江县", 86 | "陇川县" 87 | ], 88 | "怒江": [ 89 | "泸水县", 90 | "福贡县", 91 | "贡山独龙族怒族自治县", 92 | "兰坪白族普米族自治县" 93 | ], 94 | "思茅": [ 95 | "思茅市", 96 | "普洱哈尼族彝族自治县", 97 | "墨江哈尼族自治县", 98 | "景东彝族自治县", 99 | "景谷傣族彝族自治县", 100 | "镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县", 101 | "江城哈尼族彝族自治县", 102 | "孟连傣族拉祜族佤族自治县", 103 | "澜沧拉祜族自治县", 104 | "西盟佤族自治县" 105 | ], 106 | "文山壮族苗族自治州": [ 107 | "文山县", 108 | "砚山县", 109 | "西畴县", 110 | "麻栗坡县", 111 | "马关县", 112 | "丘北县", 113 | "广南县", 114 | "富宁县" 115 | ], 116 | "昆明": [ 117 | "五华区", 118 | "盘龙区", 119 | "官渡区", 120 | "西山区", 121 | "东川区", 122 | "呈贡县", 123 | "晋宁县", 124 | "富民县", 125 | "宜良县", 126 | "石林彝族自治县", 127 | "嵩明县", 128 | "禄劝彝族苗族自治县", 129 | "寻甸回族彝族自治县", 130 | "安宁市" 131 | ], 132 | "昭通": [ 133 | "昭通市", 134 | "鲁甸县", 135 | "巧家县", 136 | "盐津县", 137 | "大关县", 138 | "永善县", 139 | "绥江县", 140 | "镇雄县", 141 | "彝良县", 142 | "威信县", 143 | "水富县" 144 | ], 145 | "曲靖": [ 146 | "麒麟区", 147 | "马龙县", 148 | "陆良县", 149 | "师宗县", 150 | "罗平县", 151 | "富源县", 152 | "会泽县", 153 | "沾益县", 154 | "宣威市" 155 | ], 156 | "楚雄": [ 157 | "楚雄市", 158 | "双柏县", 159 | "牟定县", 160 | "南华县", 161 | "姚安县", 162 | "大姚县", 163 | "永仁县", 164 | "元谋县", 165 | "武定县", 166 | "禄丰县" 167 | ], 168 | "玉溪市": [ 169 | "红塔区", 170 | "江川县", 171 | "澄江县", 172 | "通海县", 173 | "华宁县", 174 | "易门县", 175 | "峨山彝族自治县", 176 | "新平彝族傣族自治县", 177 | "元江哈尼族彝族傣族自治县" 178 | ], 179 | "红河哈尼族彝族自治州": [ 180 | "个旧市", 181 | "开远市", 182 | "蒙自县", 183 | "屏边苗族自治县", 184 | "建水县", 185 | "石屏县", 186 | "弥勒县", 187 | "泸西县", 188 | "元阳县", 189 | "红河县", 190 | "金平苗族瑶族傣族自治县", 191 | "绿春县", 192 | "河口瑶族自治县" 193 | ], 194 | "西双版纳": [ 195 | "景洪市", 196 | "勐海县", 197 | "勐腊县" 198 | ], 199 | "迪庆藏族自治州": [ 200 | "中甸县", 201 | "德钦县", 202 | "维西傈僳族自治县" 203 | ] 204 | }, 205 | "内蒙古": { 206 | "乌兰察布": [ 207 | "集宁市", 208 | "丰镇市", 209 | "卓资县", 210 | "化德县", 211 | "商都县", 212 | "兴和县", 213 | "凉城县", 214 | "察哈尔右翼前旗", 215 | "察哈尔右翼中旗", 216 | "察哈尔右翼后旗", 217 | "四子王旗" 218 | ], 219 | "乌海市": [ 220 | "海勃湾区", 221 | "海南区", 222 | "乌达区" 223 | ], 224 | "伊克昭": [ 225 | "东胜市", 226 | "达拉特旗", 227 | "准格尔旗", 228 | "鄂托克前旗", 229 | "鄂托克旗", 230 | "杭锦旗", 231 | "乌审旗", 232 | "伊金霍洛旗" 233 | ], 234 | "兴安盟": [ 235 | "乌兰浩特", 236 | "阿尔山市", 237 | "科尔沁右翼前旗", 238 | "科尔沁右翼中旗", 239 | "扎赉特旗", 240 | "突泉县" 241 | ], 242 | "包头市": [ 243 | "东河区", 244 | "昆都伦区", 245 | "青山区", 246 | "石拐矿区", 247 | "白云矿区", 248 | "土默特右旗", 249 | "固阳县", 250 | "达尔罕茂明安联合旗" 251 | ], 252 | "呼伦贝尔": [ 253 | "海拉尔市", 254 | "满洲里市", 255 | "扎兰屯市", 256 | "牙克石市", 257 | "根河市", 258 | "额尔古纳市", 259 | "阿荣旗", 260 | "莫力达瓦达斡尔族自治旗", 261 | "鄂伦春自治旗", 262 | "鄂温克族自治旗", 263 | "新巴尔虎右旗", 264 | "新巴尔虎左旗", 265 | "陈巴尔虎旗" 266 | ], 267 | "呼和浩特": [ 268 | "新城区", 269 | "回民区", 270 | "玉泉区", 271 | "土默特左旗", 272 | "托克托县", 273 | "和林格尔县", 274 | "清水河县", 275 | "武川县" 276 | ], 277 | "巴彦淖尔": [ 278 | "临河市", 279 | "五原县", 280 | "磴口县", 281 | "乌拉特前旗", 282 | "乌拉特中旗", 283 | "乌拉特后旗", 284 | "杭锦后旗" 285 | ], 286 | "赤峰": [ 287 | "红山区", 288 | "元宝山区", 289 | "松山区", 290 | "阿鲁科尔沁旗", 291 | "巴林左旗", 292 | "巴林右旗", 293 | "林西县", 294 | "克什克腾旗", 295 | "翁牛特旗", 296 | "喀喇沁旗", 297 | "宁城县", 298 | "敖汉旗" 299 | ], 300 | "通辽": [ 301 | "科尔沁区", 302 | "霍林郭勒市", 303 | "科尔沁左翼中旗", 304 | "科尔沁左翼后旗", 305 | "开鲁县", 306 | "库伦旗", 307 | "奈曼旗", 308 | "扎鲁特旗" 309 | ], 310 | "锡林郭勒": [ 311 | "二连浩特市", 312 | "锡林浩特市", 313 | "阿巴嘎旗", 314 | "苏尼特左旗", 315 | "苏尼特右旗", 316 | "东乌珠穆沁旗", 317 | "西乌珠穆沁旗", 318 | "太仆寺旗", 319 | "镶黄旗", 320 | "正镶白旗", 321 | "正蓝旗", 322 | "多伦县" 323 | ], 324 | "阿拉善": [ 325 | "阿拉善左旗", 326 | "阿拉善右旗", 327 | "额济纳旗" 328 | ] 329 | }, 330 | "北京": { 331 | "北京": [ 332 | "东城区", 333 | "西城区", 334 | "崇文", 335 | "宣武", 336 | "朝阳区", 337 | "丰台", 338 | "石景山", 339 | "海淀", 340 | "门头沟", 341 | "房山", 342 | "通州", 343 | "顺义区", 344 | "昌平区", 345 | "大兴区", 346 | "平谷区", 347 | "怀柔", 348 | "密云县", 349 | "延庆县" 350 | ] 351 | }, 352 | "吉林省": { 353 | "吉林市": [ 354 | "昌邑区", 355 | "龙潭区", 356 | "船营区", 357 | "丰满区", 358 | "永吉县", 359 | "蛟河市", 360 | "桦甸市", 361 | "舒兰市", 362 | "磐石市" 363 | ], 364 | "四平市": [ 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