├── __init__.py ├── data ├── province.txt ├── nor_prov_to_prov.json ├── process.py ├── city.txt ├── province_city.json ├── nor_city_to_city.json ├── nor_city_to_prov.json ├── county.txt └── province_city_county.json ├── trie.py ├── README.md └── address_normalize.py /__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/province.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 北京市 2 | 天津市 3 | 河北省 4 | 山西省 5 | 内蒙古自治区 6 | 辽宁省 7 | 吉林省 8 | 黑龙江省 9 | 上海市 10 | 江苏省 11 | 浙江省 12 | 安徽省 13 | 福建省 14 | 江西省 15 | 山东省 16 | 河南省 17 | 湖北省 18 | 湖南省 19 | 广东省 20 | 广西壮族自治区 21 | 海南省 22 | 重庆市 23 | 四川省 24 | 贵州省 25 | 云南省 26 | 西藏自治区 27 | 陕西省 28 | 甘肃省 29 | 青海省 30 | 宁夏回族自治区 31 | 新疆维吾尔自治区 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/nor_prov_to_prov.json: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "北京市": "北京市", 3 | "北京": "北京市", 4 | "天津市": "天津市", 5 | "天津": "天津市", 6 | "河北省": "河北省", 7 | "河北": "河北省", 8 | "山西省": "山西省", 9 | "山西": "山西省", 10 | "内蒙古自治区": "内蒙古自治区", 11 | "内蒙古": "内蒙古自治区", 12 | "辽宁省": "辽宁省", 13 | "辽宁": "辽宁省", 14 | "吉林省": "吉林省", 15 | "吉林": "吉林省", 16 | "黑龙江省": "黑龙江省", 17 | "黑龙江": "黑龙江省", 18 | "上海市": "上海市", 19 | "上海": "上海市", 20 | "江苏省": "江苏省", 21 | "江苏": "江苏省", 22 | "浙江省": "浙江省", 23 | "浙江": "浙江省", 24 | "安徽省": "安徽省", 25 | "安徽": "安徽省", 26 | "福建省": "福建省", 27 | "福建": "福建省", 28 | "江西省": "江西省", 29 | "江西": "江西省", 30 | "山东省": "山东省", 31 | "山东": "山东省", 32 | "河南省": "河南省", 33 | "河南": "河南省", 34 | "湖北省": "湖北省", 35 | "湖北": "湖北省", 36 | "湖南省": "湖南省", 37 | "湖南": "湖南省", 38 | "广东省": "广东省", 39 | "广东": "广东省", 40 | "广西壮族自治区": "广西壮族自治区", 41 | "广西": "广西壮族自治区", 42 | "海南省": "海南省", 43 | "海南": "海南省", 44 | "重庆市": "重庆市", 45 | "重庆": "重庆市", 46 | "四川省": "四川省", 47 | "四川": "四川省", 48 | "贵州省": "贵州省", 49 | "贵州": "贵州省", 50 | "云南省": "云南省", 51 | "云南": "云南省", 52 | "西藏自治区": "西藏自治区", 53 | "西藏": "西藏自治区", 54 | "陕西省": "陕西省", 55 | "陕西": "陕西省", 56 | "甘肃省": "甘肃省", 57 | "甘肃": "甘肃省", 58 | "青海省": "青海省", 59 | "青海": "青海省", 60 | "宁夏回族自治区": "宁夏回族自治区", 61 | "宁夏": "宁夏回族自治区", 62 | "新疆维吾尔自治区": "新疆维吾尔自治区", 63 | "新疆": "新疆维吾尔自治区" 64 | } -------------------------------------------------------------------------------- /trie.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # coding=utf-8 2 | import collections 3 | 4 | 5 | class TrieNode: 6 | def __init__(self): 7 | self.children = collections.defaultdict(TrieNode) 8 | self.is_w = False 9 | 10 | class Trie: 11 | def __init__(self): 12 | self.root = TrieNode() 13 | 14 | def insert(self,w): 15 | 16 | current = self.root 17 | for c in w: 18 | current = current.children[c] 19 | 20 | current.is_w = True 21 | 22 | def search(self,w): 23 | ''' 24 | 25 | :param w: 26 | :return: 27 | -1:not w route 28 | 0:subroute but not word 29 | 1:subroute and word 30 | ''' 31 | current = self.root 32 | 33 | for c in w: 34 | current = current.children.get(c) 35 | 36 | if current is None: 37 | return -1 38 | 39 | if current.is_w: 40 | return 1 41 | else: 42 | return 0 43 | 44 | def get_lexicon(self,sentence): 45 | result = [] 46 | for i in range(len(sentence)): 47 | current = self.root 48 | for j in range(i, len(sentence)): 49 | current = current.children.get(sentence[j]) 50 | if current is None: 51 | break 52 | 53 | if current.is_w: 54 | result.append([i,j,sentence[i:j+1]]) 55 | 56 | return result 57 | 58 | if __name__ == '__main__': 59 | trie = Trie() 60 | # with open('./data/province.txt','r') as fp: 61 | # words = fp.read().strip().split('\n') 62 | # for word in words: 63 | # trie.insert(word) 64 | # sen = '广东省中山市' 65 | words = ['赤壁市','赤壁'] 66 | for word in words: 67 | trie.insert(word) 68 | print('打印') 69 | sen = '赤壁黄龙大道22号' 70 | print(trie.get_lexicon(sen)) 71 | 72 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # address_normalize 2 | 根据地址提取省、市、区/县、街道,并进行标准化 3 | 4 | # 目录结构 5 | data:存放数据
6 | --city.txt:城市
7 | --province.txt:省
8 | --county.txt:区、县
9 | --street.txt:街道
10 | --nor_city_to_city.json:城市-城市映射标准化
11 | --nor_city_to_prov.json:根据城市获得省
12 | --nor_county_to_city.json:根据区获得市
13 | --nor_prov_to_prov.json:省-省标准化
14 | --province_city.json:省-城市信息
15 | --province_city_county.json:省-城市-区/县信息
16 | --province_city_county_street.json:省-城市-区/县-街道信息
17 | --process.py:得到上述文件的代码
18 | trie.py:构建省字典树、市字典树、区字典树、街道字典树
19 | address_normalize.py:主运行程序
20 | 21 | # 使用方法 22 | ```python 23 | from address_normalize import AddressParser 24 | trie_processor = addressParser.build_trie() 25 | sens = [ 26 | '通辽市 > 通辽经济技术开发区', 27 | '南京市江宁区秣陵街道胜太东路9号(江宁开发区)', 28 | '扬州市维扬路107号', 29 | '南京市江宁经济技术开发区将军大道139号', 30 | '内蒙古自治区呼和浩特市金山开发区金山大街1号', 31 | '武汉市洪山区邮科院路88号', 32 | '北京市海淀区北三环西路25号27号楼五层5002室', 33 | '广州市天河区中山大道西109号大院自编1号楼14楼(仅限办公用途)', 34 | '上海市吴中路578号', 35 | '深圳市龙华新区大浪街道华宁路8号明君工业区C栋6楼', 36 | '上海市青浦区赵巷镇嘉松中路5399号3幢4楼E区499室', 37 | '佛山市文沙路16号', 38 | ] 39 | for sen in sens: 40 | province, city, county, street, other = addressParser.parse(sen, trie_processor) 41 | province, city, county, street, other = addressParser.post_process( 42 | province, city, county, street, other 43 | ) 44 | print('===========================') 45 | print('省:', province) 46 | print('市:', city) 47 | print('区:', county) 48 | print('街道:', street) 49 | print('地址:', other) 50 | print('===========================') 51 | ``` 52 | 结果: 53 | ```python 54 | =========================== 55 | text= 通辽市 > 通辽经济技术开发区 56 | 省: 内蒙古自治区 57 | 市: 通辽市 58 | 区: 通辽经济技术开发区 59 | 街道: 60 | 地址: 61 | =========================== 62 | [[0, 3, '秣陵街道']] 63 | =========================== 64 | text= 南京市江宁区秣陵街道胜太东路9号(江宁开发区) 65 | 省: 江苏省 66 | 市: 南京市 67 | 区: 江宁区 68 | 街道: 秣陵街道 69 | 地址: 胜太东路9号(江宁开发区) 70 | =========================== 71 | =========================== 72 | text= 扬州市维扬路107号 73 | 省: 江苏省 74 | 市: 扬州市 75 | 区: 76 | 街道: 77 | 地址: 维扬路107号 78 | =========================== 79 | =========================== 80 | text= 南京市江宁经济技术开发区将军大道139号 81 | 省: 江苏省 82 | 市: 南京市 83 | 区: 84 | 街道: 85 | 地址: 江宁经济技术开发区将军大道139号 86 | =========================== 87 | =========================== 88 | text= 内蒙古自治区呼和浩特市金山开发区金山大街1号 89 | 省: 内蒙古自治区 90 | 市: 呼和浩特市 91 | 区: 92 | 街道: 93 | 地址: 金山开发区金山大街1号 94 | =========================== 95 | =========================== 96 | text= 武汉市洪山区邮科院路88号 97 | 省: 湖北省 98 | 市: 武汉市 99 | 区: 洪山区 100 | 街道: 101 | 地址: 邮科院路88号 102 | =========================== 103 | =========================== 104 | text= 北京市海淀区北三环西路25号27号楼五层5002室 105 | 省: 北京市 106 | 市: 海淀区 107 | 区: 108 | 街道: 109 | 地址: 北三环西路25号27号楼五层5002室 110 | =========================== 111 | =========================== 112 | text= 广州市天河区中山大道西109号大院自编1号楼14楼(仅限办公用途) 113 | 省: 广东省 114 | 市: 广州市 115 | 区: 天河区 116 | 街道: 117 | 地址: 中山大道西109号大院自编1号楼14楼(仅限办公用途) 118 | =========================== 119 | =========================== 120 | text= 上海市吴中路578号 121 | 省: 上海市 122 | 市: 123 | 区: 124 | 街道: 125 | 地址: 吴中路578号 126 | =========================== 127 | [[4, 7, '大浪街道']] 128 | =========================== 129 | text= 深圳市龙华新区大浪街道华宁路8号明君工业区C栋6楼 130 | 省: 广东省 131 | 市: 深圳市 132 | 区: 龙华区 133 | 街道: 大浪街道 134 | 地址: 道华宁路8号明君工业区C栋6楼 135 | =========================== 136 | =========================== 137 | text= 上海市青浦区赵巷镇嘉松中路5399号3幢4楼E区499室 138 | 省: 上海市 139 | 市: 上海市 140 | 区: 上海市,市辖区 141 | 街道: 赵巷镇 142 | 地址: 嘉松中路5399号3幢4楼E区499室 143 | =========================== 144 | =========================== 145 | text= 佛山市文沙路16号 146 | 省: 广东省 147 | 市: 佛山市 148 | 区: 149 | 街道: 150 | 地址: 文沙路16号 151 | =========================== 152 | ``` 153 | # 讲在最后 154 | 对于省、市而言,即使是江苏、南京这种也能提取出来并进行标准化,而对于赤壁这种区/县不是完整的,就不能够识别出来,你可以通过修改not_county_to_city里面添加{'赤壁':'市'}的映射来解决这种问题,对于区等都可以利用这种方式来解决。 -------------------------------------------------------------------------------- /data/process.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | from collections import defaultdict 3 | 4 | def get_prov_to_prov(in_path, out_path): 5 | # out_file = open(out_path,'w',encoding='utf-8') 6 | tmp = {} 7 | with open(in_path,'r') as fp: 8 | lines = fp.read().strip().split('\n') 9 | for line in lines: 10 | tmp[line] = line 11 | if '市' in line: 12 | tmp[line[:-1]] = line 13 | elif '省' in line: 14 | tmp[line[:-1]] = line 15 | else: 16 | if '内蒙古' in line: 17 | tmp['内蒙古'] = line 18 | elif '广西' in line: 19 | tmp['广西'] = line 20 | elif '西藏' in line: 21 | tmp['西藏'] = line 22 | elif '宁夏' in line: 23 | tmp['宁夏'] = line 24 | elif '新疆' in line: 25 | tmp['新疆'] = line 26 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 27 | fp.write(json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)) 28 | # out_file.close() 29 | 30 | def get_city_to_prov(in_path, out_path): 31 | tmp = {} 32 | with open(in_path,'r') as fp: 33 | data = json.loads(fp.read()) 34 | provs = data.keys() 35 | for prov in provs: 36 | cities = data[prov] 37 | for city in cities: 38 | tmp[city] = prov 39 | if '市' == city[-1]: 40 | tmp[city[:-1]] = prov 41 | elif '区' == city[-1]: 42 | tmp[city[:-1]] = prov 43 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 44 | fp.write(json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)) 45 | 46 | def get_county_to_city(in_path ,out_path): 47 | tmp = defaultdict(list) 48 | with open(in_path,'r') as fp: 49 | data = json.loads(fp.read()) 50 | province = data.keys() 51 | for prov in province: 52 | cities = data[prov].keys() 53 | for city in cities: 54 | print(city) 55 | if city == '市辖区': 56 | counties = data[prov][city] 57 | for county in counties: 58 | tmp[county].append(prov + ',' + '市辖区') 59 | elif '省直辖' in city: 60 | counties = data[prov][city] 61 | for county in counties: 62 | tmp[county].append(prov + ',' + '省直辖') 63 | elif '自治区直辖' in city: 64 | counties = data[prov][city] 65 | for county in counties: 66 | tmp[county].append(prov + ',' + '自治区直辖') 67 | else: 68 | counties = data[prov][city] 69 | for county in counties: 70 | tmp[county].append(city) 71 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 72 | fp.write(json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)) 73 | 74 | def get_street_to_county(in_path ,out_path): 75 | tmp = defaultdict(list) 76 | with open(in_path,'r') as fp: 77 | data = json.loads(fp.read()) 78 | province = data.keys() 79 | for prov in province: 80 | cities = data[prov].keys() 81 | for city in cities: 82 | print(city) 83 | if city == '市辖区': 84 | counties = data[prov][city] 85 | for county in counties: 86 | streets = data[prov][city][county] 87 | for street in streets: 88 | tmp[street].append(prov + ',' + '市辖区') 89 | elif city == '县': 90 | counties = data[prov][city] 91 | for county in counties: 92 | streets = data[prov][city][county] 93 | for street in streets: 94 | tmp[street].append(prov + ',' + '县') 95 | else: 96 | counties = data[prov][city] 97 | for county in counties: 98 | streets = data[prov][city][county] 99 | for street in streets: 100 | tmp[street].append(county) 101 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 102 | fp.write(json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)) 103 | 104 | 105 | def get_city_to_city(in_path, out_path): 106 | tmp = {} 107 | with open(in_path,'r') as fp: 108 | data = json.loads(fp.read()) 109 | provs = data.keys() 110 | for prov in provs: 111 | cities = data[prov] 112 | for city in cities: 113 | if '市' == city[-1]: 114 | tmp[city] = city 115 | tmp[city[:-1]] = city 116 | elif '区' == city[-1]: 117 | tmp[city] = city 118 | tmp[city[:-1]] = city 119 | else: 120 | tmp[city] = city 121 | with open(out_path, 'w', encoding='utf-8') as fp: 122 | fp.write(json.dumps(tmp, ensure_ascii=False)) 123 | 124 | def get_city(in_path ,out_path): 125 | with open(in_path,'r') as fp: 126 | lines = eval(fp.read()) 127 | tmp = lines.keys() 128 | tmp = "\n".join(tmp) 129 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 130 | fp.write(tmp) 131 | 132 | def get_county(in_path ,out_path): 133 | with open(in_path,'r') as fp: 134 | lines = eval(fp.read()) 135 | tmp = lines.keys() 136 | tmp = "\n".join(tmp) 137 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 138 | fp.write(tmp) 139 | 140 | def get_street(in_path ,out_path): 141 | with open(in_path,'r') as fp: 142 | lines = eval(fp.read()) 143 | tmp = lines.keys() 144 | tmp = "\n".join(tmp) 145 | with open(out_path,'w',encoding='utf-8') as fp: 146 | fp.write(tmp) 147 | 148 | if __name__ == '__main__': 149 | # get_prov_to_prov('province.txt','nor_prov_to_prov.json') 150 | # get_city_to_prov('province_city.json','nor_city_to_prov.json') 151 | # get_county_to_city('province_city_county.json','nor_county_to_city.json') 152 | # get_street_to_county('province_city_county_street.json', 'nor_street_to_county.json') 153 | # get_city('nor_city_to_prov.json', 'city.txt') 154 | # get_county('nor_county_to_city.json', 'county.txt') 155 | # get_street('nor_street_to_county.json', 'street.txt') 156 | get_city_to_city('province_city.json','nor_city_to_city.json') -------------------------------------------------------------------------------- /data/city.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 东城区 2 | 东城 3 | 西城区 4 | 西城 5 | 朝阳区 6 | 朝阳 7 | 丰台区 8 | 丰台 9 | 石景山区 10 | 石景山 11 | 海淀区 12 | 海淀 13 | 门头沟区 14 | 门头沟 15 | 房山区 16 | 房山 17 | 通州区 18 | 通州 19 | 顺义区 20 | 顺义 21 | 昌平区 22 | 昌平 23 | 大兴区 24 | 大兴 25 | 怀柔区 26 | 怀柔 27 | 平谷区 28 | 平谷 29 | 密云区 30 | 密云 31 | 延庆区 32 | 延庆 33 | 和平区 34 | 和平 35 | 河东区 36 | 河东 37 | 河西区 38 | 河西 39 | 南开区 40 | 南开 41 | 河北区 42 | 河北 43 | 红桥区 44 | 红桥 45 | 东丽区 46 | 东丽 47 | 西青区 48 | 西青 49 | 津南区 50 | 津南 51 | 北辰区 52 | 北辰 53 | 武清区 54 | 武清 55 | 宝坻区 56 | 宝坻 57 | 滨海新区 58 | 滨海新 59 | 宁河区 60 | 宁河 61 | 静海区 62 | 静海 63 | 蓟州区 64 | 蓟州 65 | 石家庄市 66 | 石家庄 67 | 唐山市 68 | 唐山 69 | 秦皇岛市 70 | 秦皇岛 71 | 邯郸市 72 | 邯郸 73 | 邢台市 74 | 邢台 75 | 保定市 76 | 保定 77 | 张家口市 78 | 张家口 79 | 承德市 80 | 承德 81 | 沧州市 82 | 沧州 83 | 廊坊市 84 | 廊坊 85 | 衡水市 86 | 衡水 87 | 太原市 88 | 太原 89 | 大同市 90 | 大同 91 | 阳泉市 92 | 阳泉 93 | 长治市 94 | 长治 95 | 晋城市 96 | 晋城 97 | 朔州市 98 | 朔州 99 | 晋中市 100 | 晋中 101 | 运城市 102 | 运城 103 | 忻州市 104 | 忻州 105 | 临汾市 106 | 临汾 107 | 吕梁市 108 | 吕梁 109 | 呼和浩特市 110 | 呼和浩特 111 | 包头市 112 | 包头 113 | 乌海市 114 | 乌海 115 | 赤峰市 116 | 赤峰 117 | 通辽市 118 | 通辽 119 | 鄂尔多斯市 120 | 鄂尔多斯 121 | 呼伦贝尔市 122 | 呼伦贝尔 123 | 巴彦淖尔市 124 | 巴彦淖尔 125 | 乌兰察布市 126 | 乌兰察布 127 | 兴安盟 128 | 锡林郭勒盟 129 | 阿拉善盟 130 | 沈阳市 131 | 沈阳 132 | 大连市 133 | 大连 134 | 鞍山市 135 | 鞍山 136 | 抚顺市 137 | 抚顺 138 | 本溪市 139 | 本溪 140 | 丹东市 141 | 丹东 142 | 锦州市 143 | 锦州 144 | 营口市 145 | 营口 146 | 阜新市 147 | 阜新 148 | 辽阳市 149 | 辽阳 150 | 盘锦市 151 | 盘锦 152 | 铁岭市 153 | 铁岭 154 | 朝阳市 155 | 葫芦岛市 156 | 葫芦岛 157 | 长春市 158 | 长春 159 | 吉林市 160 | 吉林 161 | 四平市 162 | 四平 163 | 辽源市 164 | 辽源 165 | 通化市 166 | 通化 167 | 白山市 168 | 白山 169 | 松原市 170 | 松原 171 | 白城市 172 | 白城 173 | 延边朝鲜族自治州 174 | 哈尔滨市 175 | 哈尔滨 176 | 齐齐哈尔市 177 | 齐齐哈尔 178 | 鸡西市 179 | 鸡西 180 | 鹤岗市 181 | 鹤岗 182 | 双鸭山市 183 | 双鸭山 184 | 大庆市 185 | 大庆 186 | 伊春市 187 | 伊春 188 | 佳木斯市 189 | 佳木斯 190 | 七台河市 191 | 七台河 192 | 牡丹江市 193 | 牡丹江 194 | 黑河市 195 | 黑河 196 | 绥化市 197 | 绥化 198 | 大兴安岭地区 199 | 大兴安岭地 200 | 黄浦区 201 | 黄浦 202 | 徐汇区 203 | 徐汇 204 | 长宁区 205 | 长宁 206 | 静安区 207 | 静安 208 | 普陀区 209 | 普陀 210 | 虹口区 211 | 虹口 212 | 杨浦区 213 | 杨浦 214 | 闵行区 215 | 闵行 216 | 宝山区 217 | 宝山 218 | 嘉定区 219 | 嘉定 220 | 浦东新区 221 | 浦东新 222 | 金山区 223 | 金山 224 | 松江区 225 | 松江 226 | 青浦区 227 | 青浦 228 | 奉贤区 229 | 奉贤 230 | 崇明区 231 | 崇明 232 | 南京市 233 | 南京 234 | 无锡市 235 | 无锡 236 | 徐州市 237 | 徐州 238 | 常州市 239 | 常州 240 | 苏州市 241 | 苏州 242 | 南通市 243 | 南通 244 | 连云港市 245 | 连云港 246 | 淮安市 247 | 淮安 248 | 盐城市 249 | 盐城 250 | 扬州市 251 | 扬州 252 | 镇江市 253 | 镇江 254 | 泰州市 255 | 泰州 256 | 宿迁市 257 | 宿迁 258 | 杭州市 259 | 杭州 260 | 宁波市 261 | 宁波 262 | 温州市 263 | 温州 264 | 嘉兴市 265 | 嘉兴 266 | 湖州市 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164 | "丽水市" 165 | ], 166 | "安徽省": [ 167 | "合肥市", 168 | "芜湖市", 169 | "蚌埠市", 170 | "淮南市", 171 | "马鞍山市", 172 | "淮北市", 173 | "铜陵市", 174 | "安庆市", 175 | "黄山市", 176 | "滁州市", 177 | "阜阳市", 178 | "宿州市", 179 | "六安市", 180 | "亳州市", 181 | "池州市", 182 | "宣城市" 183 | ], 184 | "福建省": [ 185 | "福州市", 186 | "厦门市", 187 | "莆田市", 188 | "三明市", 189 | "泉州市", 190 | "漳州市", 191 | "南平市", 192 | "龙岩市", 193 | "宁德市" 194 | ], 195 | "江西省": [ 196 | "南昌市", 197 | "景德镇市", 198 | "萍乡市", 199 | "九江市", 200 | "新余市", 201 | "鹰潭市", 202 | "赣州市", 203 | "吉安市", 204 | "宜春市", 205 | "抚州市", 206 | "上饶市" 207 | ], 208 | "山东省": [ 209 | "济南市", 210 | "青岛市", 211 | "淄博市", 212 | "枣庄市", 213 | "东营市", 214 | "烟台市", 215 | "潍坊市", 216 | "济宁市", 217 | "泰安市", 218 | "威海市", 219 | "日照市", 220 | "临沂市", 221 | "德州市", 222 | "聊城市", 223 | "滨州市", 224 | "菏泽市" 225 | ], 226 | "河南省": [ 227 | "郑州市", 228 | "开封市", 229 | "洛阳市", 230 | "平顶山市", 231 | "安阳市", 232 | "鹤壁市", 233 | "新乡市", 234 | "焦作市", 235 | "濮阳市", 236 | "许昌市", 237 | "漯河市", 238 | "三门峡市", 239 | "南阳市", 240 | "商丘市", 241 | "信阳市", 242 | "周口市", 243 | "驻马店市", 244 | "济源市" 245 | ], 246 | "湖北省": [ 247 | "武汉市", 248 | "黄石市", 249 | "十堰市", 250 | "宜昌市", 251 | "襄阳市", 252 | "鄂州市", 253 | "荆门市", 254 | "孝感市", 255 | "荆州市", 256 | "黄冈市", 257 | "咸宁市", 258 | "随州市", 259 | "恩施土家族苗族自治州", 260 | "仙桃市", 261 | "潜江市", 262 | "天门市", 263 | "神农架林区" 264 | ], 265 | "湖南省": [ 266 | "长沙市", 267 | "株洲市", 268 | "湘潭市", 269 | "衡阳市", 270 | "邵阳市", 271 | "岳阳市", 272 | "常德市", 273 | "张家界市", 274 | "益阳市", 275 | "郴州市", 276 | "永州市", 277 | "怀化市", 278 | "娄底市", 279 | "湘西土家族苗族自治州" 280 | ], 281 | "广东省": [ 282 | "广州市", 283 | "韶关市", 284 | "深圳市", 285 | "珠海市", 286 | "汕头市", 287 | "佛山市", 288 | "江门市", 289 | "湛江市", 290 | "茂名市", 291 | "肇庆市", 292 | "惠州市", 293 | "梅州市", 294 | "汕尾市", 295 | "河源市", 296 | "阳江市", 297 | "清远市", 298 | "东莞市", 299 | "中山市", 300 | "潮州市", 301 | "揭阳市", 302 | "云浮市" 303 | ], 304 | "广西壮族自治区": [ 305 | "南宁市", 306 | "柳州市", 307 | "桂林市", 308 | "梧州市", 309 | "北海市", 310 | "防城港市", 311 | "钦州市", 312 | "贵港市", 313 | "玉林市", 314 | "百色市", 315 | "贺州市", 316 | "河池市", 317 | "来宾市", 318 | "崇左市" 319 | ], 320 | "海南省": [ 321 | "海口市", 322 | "三亚市", 323 | "三沙市", 324 | "儋州市", 325 | "五指山市", 326 | "琼海市", 327 | "文昌市", 328 | "万宁市", 329 | "东方市", 330 | "定安县", 331 | "屯昌县", 332 | "澄迈县", 333 | "临高县", 334 | "白沙黎族自治县", 335 | "昌江黎族自治县", 336 | "乐东黎族自治县", 337 | "陵水黎族自治县", 338 | "保亭黎族苗族自治县", 339 | "琼中黎族苗族自治县" 340 | ], 341 | "重庆市": [ 342 | "万州区", 343 | "涪陵区", 344 | "渝中区", 345 | "大渡口区", 346 | "江北区", 347 | "沙坪坝区", 348 | "九龙坡区", 349 | "南岸区", 350 | "北碚区", 351 | "綦江区", 352 | "大足区", 353 | "渝北区", 354 | "巴南区", 355 | "黔江区", 356 | "长寿区", 357 | "江津区", 358 | "合川区", 359 | "永川区", 360 | "南川区", 361 | "璧山区", 362 | "铜梁区", 363 | "潼南区", 364 | "荣昌区", 365 | "开州区", 366 | "梁平区", 367 | "武隆区", 368 | "城口县", 369 | "丰都县", 370 | "垫江县", 371 | "忠县", 372 | "云阳县", 373 | "奉节县", 374 | "巫山县", 375 | "巫溪县", 376 | "石柱土家族自治县", 377 | "秀山土家族苗族自治县", 378 | "酉阳土家族苗族自治县", 379 | "彭水苗族土家族自治县" 380 | ], 381 | "四川省": [ 382 | "成都市", 383 | "自贡市", 384 | "攀枝花市", 385 | "泸州市", 386 | "德阳市", 387 | "绵阳市", 388 | "广元市", 389 | "遂宁市", 390 | "内江市", 391 | "乐山市", 392 | "南充市", 393 | "眉山市", 394 | "宜宾市", 395 | "广安市", 396 | "达州市", 397 | "雅安市", 398 | "巴中市", 399 | "资阳市", 400 | "阿坝藏族羌族自治州", 401 | "甘孜藏族自治州", 402 | "凉山彝族自治州" 403 | ], 404 | "贵州省": [ 405 | "贵阳市", 406 | "六盘水市", 407 | "遵义市", 408 | "安顺市", 409 | "毕节市", 410 | "铜仁市", 411 | "黔西南布依族苗族自治州", 412 | "黔东南苗族侗族自治州", 413 | "黔南布依族苗族自治州" 414 | ], 415 | "云南省": [ 416 | "昆明市", 417 | "曲靖市", 418 | "玉溪市", 419 | "保山市", 420 | "昭通市", 421 | "丽江市", 422 | "普洱市", 423 | "临沧市", 424 | "楚雄彝族自治州", 425 | "红河哈尼族彝族自治州", 426 | "文山壮族苗族自治州", 427 | "西双版纳傣族自治州", 428 | "大理白族自治州", 429 | "德宏傣族景颇族自治州", 430 | "怒江傈僳族自治州", 431 | "迪庆藏族自治州" 432 | ], 433 | "西藏自治区": [ 434 | "拉萨市", 435 | "日喀则市", 436 | "昌都市", 437 | "林芝市", 438 | "山南市", 439 | "那曲市", 440 | "阿里地区" 441 | ], 442 | "陕西省": [ 443 | "西安市", 444 | "铜川市", 445 | "宝鸡市", 446 | "咸阳市", 447 | "渭南市", 448 | "延安市", 449 | "汉中市", 450 | "榆林市", 451 | "安康市", 452 | "商洛市" 453 | ], 454 | "甘肃省": [ 455 | "兰州市", 456 | "嘉峪关市", 457 | "金昌市", 458 | "白银市", 459 | "天水市", 460 | "武威市", 461 | "张掖市", 462 | "平凉市", 463 | "酒泉市", 464 | "庆阳市", 465 | "定西市", 466 | "陇南市", 467 | "临夏回族自治州", 468 | "甘南藏族自治州" 469 | ], 470 | "青海省": [ 471 | "西宁市", 472 | "海东市", 473 | "海北藏族自治州", 474 | "黄南藏族自治州", 475 | "海南藏族自治州", 476 | "果洛藏族自治州", 477 | "玉树藏族自治州", 478 | "海西蒙古族藏族自治州" 479 | ], 480 | "宁夏回族自治区": [ 481 | "银川市", 482 | "石嘴山市", 483 | "吴忠市", 484 | "固原市", 485 | "中卫市" 486 | ], 487 | "新疆维吾尔自治区": [ 488 | "乌鲁木齐市", 489 | "克拉玛依市", 490 | "吐鲁番市", 491 | "哈密市", 492 | "昌吉回族自治州", 493 | "博尔塔拉蒙古自治州", 494 | "巴音郭楞蒙古自治州", 495 | "阿克苏地区", 496 | "克孜勒苏柯尔克孜自治州", 497 | "喀什地区", 498 | "和田地区", 499 | "伊犁哈萨克自治州", 500 | "塔城地区", 501 | "阿勒泰地区", 502 | "石河子市", 503 | "阿拉尔市", 504 | "图木舒克市", 505 | "五家渠市", 506 | "北屯市", 507 | "铁门关市", 508 | "双河市", 509 | "可克达拉市", 510 | "昆玉市", 511 | "胡杨河市" 512 | ] 513 | } -------------------------------------------------------------------------------- /address_normalize.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import trie 3 | 4 | 5 | class AddressParser: 6 | def __init__(self): 7 | self.data = self.load_everything() 8 | 9 | def load_everything(self): 10 | """ 11 | 加载相关的字典 12 | :return: 13 | """ 14 | with open('./data/nor_prov_to_prov.json','r') as fp: 15 | prov_to_prov = json.loads(fp.read()) 16 | with open('./data/nor_city_to_prov.json','r') as fp: 17 | city_to_prov = json.loads(fp.read()) 18 | with open('./data/nor_county_to_city.json','r') as fp: 19 | county_to_city = json.loads(fp.read()) 20 | with open('./data/nor_street_to_county.json','r') as fp: 21 | street_to_county = eval(fp.read()) 22 | with open('./data/nor_city_to_city.json','r') as fp: 23 | city_to_city = eval(fp.read()) 24 | data = { 25 | 'prov_to_prov':prov_to_prov, 26 | 'city_to_prov':city_to_prov, 27 | 'county_to_city':county_to_city, 28 | 'street_to_county':street_to_county, 29 | 'city_to_city':city_to_city, 30 | } 31 | return data 32 | 33 | def build_trie(self): 34 | """ 35 | 构造前缀树 36 | :return: 37 | """ 38 | prov_trie = trie.Trie() 39 | city_trie = trie.Trie() 40 | county_trie = trie.Trie() 41 | street_trie = trie.Trie() 42 | with open('./data/province.txt','r') as fp: 43 | province = fp.read().strip().split('\n') 44 | with open('./data/city.txt','r') as fp: 45 | city = fp.read().strip().split('\n') 46 | with open('./data/county.txt','r') as fp: 47 | county = fp.read().strip().split('\n') 48 | with open('./data/street.txt','r') as fp: 49 | street = fp.read().strip().split('\n') 50 | for prov in province: 51 | prov_trie.insert(prov) 52 | for cy in city: 53 | city_trie.insert(cy) 54 | for coun in county: 55 | county_trie.insert(coun) 56 | for stre in street: 57 | street_trie.insert(stre) 58 | trie_data = { 59 | 'province_trie':prov_trie, 60 | 'city_trie':city_trie, 61 | 'county_trie':county_trie, 62 | 'street_trie':street_trie, 63 | } 64 | return trie_data 65 | 66 | def distinct(self, data): 67 | """ 68 | :param data: [[0, 1, '徐州'], [0, 2, '徐州市']] 69 | :return: [0, 2, '徐州市'] 70 | """ 71 | tmp_data = [i for i in data if '街道' in i[2]] 72 | if len(tmp_data) == 0: 73 | data = sorted(data, key=lambda x:len(x[2]), reverse=True) 74 | else: 75 | print(tmp_data) 76 | data = sorted(tmp_data, key=lambda x:len(x[2]), reverse=True) 77 | return data[0] 78 | 79 | def post_process(self, province, city, county, street, other): 80 | """ 81 | 后处理操作,进行补全 82 | :param province: 83 | :param city: 84 | :param county: 85 | :param street: 86 | :return: 87 | """ 88 | if street != '': 89 | county_tmp = self.data['street_to_county'][street] 90 | if len(county_tmp) == 1 and county == '': 91 | county = county_tmp[0] 92 | if county != '': 93 | if ',' in county: 94 | city = county.split(',')[0] 95 | else: 96 | city_tmp = self.data['county_to_city'][county] 97 | if len(city_tmp) == 1 and city == '': 98 | city = city_tmp[0] 99 | if city != '': 100 | city = self.data['city_to_city'][city] 101 | province_tmp = self.data['city_to_prov'][city] 102 | if province == '': 103 | province = province_tmp 104 | if province != '': 105 | province = self.data['prov_to_prov'][province] 106 | return province, city, county, street, other 107 | 108 | def parse2(self, addr, trie_processor): 109 | prov_trie = trie_processor['province_trie'] 110 | city_trie = trie_processor['city_trie'] 111 | county_trie = trie_processor['county_trie'] 112 | street_trie = trie_processor['street_trie'] 113 | province = '' 114 | city = '' 115 | county = '' 116 | street = '' 117 | other = '' 118 | province_tmp = prov_trie.get_lexicon(addr) 119 | tmp_addr = addr 120 | city_tmp = city_trie.get_lexicon(tmp_addr) 121 | street_tmp = street_trie.get_lexicon(tmp_addr) 122 | county_tmp = county_trie.get_lexicon(tmp_addr) 123 | if len(province_tmp) != 0: 124 | province_tmp = self.distinct(province_tmp) 125 | if len(city_tmp) != 0: 126 | city_tmp = self.distinct(city_tmp) 127 | if len(county_tmp) != 0: 128 | county_tmp = self.distinct(county_tmp) 129 | if len(street_tmp) != 0: 130 | print('输入street_tmp:', street_tmp) 131 | street_tmp = self.distinct(street_tmp) 132 | print(province_tmp) 133 | print(city_tmp) 134 | print(county_tmp) 135 | print(street_tmp) 136 | 137 | 138 | def parse(self, addr, trie_processor): 139 | prov_trie = trie_processor['province_trie'] 140 | city_trie = trie_processor['city_trie'] 141 | county_trie = trie_processor['county_trie'] 142 | street_trie = trie_processor['street_trie'] 143 | province = '' 144 | city = '' 145 | county = '' 146 | street = '' 147 | other = '' 148 | province_tmp = prov_trie.get_lexicon(addr) 149 | tmp_addr = addr 150 | if len(province_tmp) != 0: 151 | province_tmp = self.distinct(province_tmp) 152 | province = province_tmp[2] 153 | tmp_addr = tmp_addr[int(province_tmp[1])+1:] 154 | city_tmp = city_trie.get_lexicon(tmp_addr) 155 | if len(city_tmp) != 0: 156 | city_tmp = self.distinct(city_tmp) 157 | city = city_tmp[2] 158 | tmp_addr = tmp_addr[int(city_tmp[1])+1:] 159 | county_tmp = county_trie.get_lexicon(tmp_addr) 160 | if len(county_tmp) != 0: 161 | county_tmp = self.distinct(county_tmp) 162 | 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| other = tmp_addr 192 | else: 193 | street_tmp = street_trie.get_lexicon(tmp_addr) 194 | if len(street_tmp) != 0: 195 | street_tmp = self.distinct(street_tmp) 196 | street = street_tmp[2] 197 | other = tmp_addr[int(street_tmp[1])+1:] 198 | else: 199 | other = tmp_addr 200 | else: 201 | city_tmp = city_trie.get_lexicon(tmp_addr) 202 | if len(city_tmp) != 0: 203 | city_tmp = self.distinct(city_tmp) 204 | city = city_tmp[2] 205 | tmp_addr = tmp_addr[int(city_tmp[1])+1:] 206 | county_tmp = county_trie.get_lexicon(tmp_addr) 207 | if len(county_tmp) != 0: 208 | county_tmp = self.distinct(county_tmp) 209 | county = county_tmp[2] 210 | tmp_addr = tmp_addr[int(county_tmp[1])+1:] 211 | street_tmp = street_trie.get_lexicon(tmp_addr) 212 | if len(street_tmp) != 0: 213 | 214 | street_tmp = self.distinct(street_tmp) 215 | street = street_tmp[2] 216 | other = tmp_addr[int(street_tmp[1])+1:] 217 | else: 218 | other = tmp_addr 219 | else: 220 | street_tmp = street_trie.get_lexicon(tmp_addr) 221 | if 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1977 | 三角镇 1978 | 横栏镇 1979 | 南头镇 1980 | 阜沙镇 1981 | 南朗镇 1982 | 三乡镇 1983 | 板芙镇 1984 | 大涌镇 1985 | 神湾镇 1986 | 湘桥区 1987 | 潮安区 1988 | 饶平县 1989 | 榕城区 1990 | 揭东区 1991 | 揭西县 1992 | 惠来县 1993 | 普宁市 1994 | 云城区 1995 | 云安区 1996 | 新兴县 1997 | 郁南县 1998 | 罗定市 1999 | 兴宁区 2000 | 青秀区 2001 | 江南区 2002 | 西乡塘区 2003 | 良庆区 2004 | 邕宁区 2005 | 武鸣区 2006 | 隆安县 2007 | 马山县 2008 | 上林县 2009 | 宾阳县 2010 | 横县 2011 | 城中区 2012 | 鱼峰区 2013 | 柳南区 2014 | 柳北区 2015 | 柳江区 2016 | 柳城县 2017 | 鹿寨县 2018 | 融安县 2019 | 融水苗族自治县 2020 | 三江侗族自治县 2021 | 秀峰区 2022 | 叠彩区 2023 | 象山区 2024 | 七星区 2025 | 雁山区 2026 | 临桂区 2027 | 阳朔县 2028 | 灵川县 2029 | 全州县 2030 | 兴安县 2031 | 永福县 2032 | 灌阳县 2033 | 龙胜各族自治县 2034 | 资源县 2035 | 平乐县 2036 | 恭城瑶族自治县 2037 | 荔浦市 2038 | 万秀区 2039 | 长洲区 2040 | 龙圩区 2041 | 苍梧县 2042 | 藤县 2043 | 蒙山县 2044 | 岑溪市 2045 | 海城区 2046 | 银海区 2047 | 铁山港区 2048 | 合浦县 2049 | 港口区 2050 | 防城区 2051 | 上思县 2052 | 东兴市 2053 | 钦南区 2054 | 钦北区 2055 | 灵山县 2056 | 浦北县 2057 | 港北区 2058 | 港南区 2059 | 覃塘区 2060 | 平南县 2061 | 桂平市 2062 | 玉州区 2063 | 福绵区 2064 | 容县 2065 | 陆川县 2066 | 博白县 2067 | 兴业县 2068 | 北流市 2069 | 右江区 2070 | 田阳区 2071 | 田东县 2072 | 德保县 2073 | 那坡县 2074 | 凌云县 2075 | 乐业县 2076 | 田林县 2077 | 西林县 2078 | 隆林各族自治县 2079 | 靖西市 2080 | 平果市 2081 | 八步区 2082 | 平桂区 2083 | 昭平县 2084 | 钟山县 2085 | 富川瑶族自治县 2086 | 金城江区 2087 | 宜州区 2088 | 南丹县 2089 | 天峨县 2090 | 凤山县 2091 | 东兰县 2092 | 罗城仫佬族自治县 2093 | 环江毛南族自治县 2094 | 巴马瑶族自治县 2095 | 都安瑶族自治县 2096 | 大化瑶族自治县 2097 | 兴宾区 2098 | 忻城县 2099 | 象州县 2100 | 武宣县 2101 | 金秀瑶族自治县 2102 | 合山市 2103 | 江州区 2104 | 扶绥县 2105 | 宁明县 2106 | 龙州县 2107 | 大新县 2108 | 天等县 2109 | 凭祥市 2110 | 秀英区 2111 | 琼山区 2112 | 美兰区 2113 | 海棠区 2114 | 吉阳区 2115 | 天涯区 2116 | 崖州区 2117 | 西沙群岛 2118 | 南沙群岛 2119 | 中沙群岛的岛礁及其海域 2120 | 那大镇 2121 | 和庆镇 2122 | 南丰镇 2123 | 大成镇 2124 | 雅星镇 2125 | 兰洋镇 2126 | 光村镇 2127 | 木棠镇 2128 | 海头镇 2129 | 峨蔓镇 2130 | 王五镇 2131 | 白马井镇 2132 | 中和镇 2133 | 排浦镇 2134 | 东成镇 2135 | 新州镇 2136 | 洋浦经济开发区 2137 | 华南热作学院 2138 | 五指山市 2139 | 琼海市 2140 | 文昌市 2141 | 万宁市 2142 | 东方市 2143 | 定安县 2144 | 屯昌县 2145 | 澄迈县 2146 | 临高县 2147 | 白沙黎族自治县 2148 | 昌江黎族自治县 2149 | 乐东黎族自治县 2150 | 陵水黎族自治县 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