如何使用Python实现提取语句中的人名

这篇文章主要介绍如何使用Python实现提取语句中的人名，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

环境依赖

需要安装两个库，其实一个也可以，但是我这边准备了两个库做个比较。

安装命令如下：

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

代码

不废话，上代码。

#!/user/bin/env python# coding=utf-8"""@project : csdn@author  : 剑客阿良_ALiang@file   : extract_sentence_name_tool.py@ide    : PyCharm@time   : 2022-01-25 11:11:43"""from LAC import LACfrom ltp import LTPimport 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("就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目，所以杨迪肯定偷题了。", 'lac')    _end_lac = time.time()    print("LAC: {} <- 耗时[{}]秒".format(lis1, (_end_lac - _start_lac)))     _start_ltp = time.time()    lis2 = extract_name("就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目，所以杨迪肯定偷题了。", 'ltp')    _end_ltp = time.time()    print("LTP: {} <- 耗时[{}]秒".format(lis2, (_end_ltp - _start_ltp)))

代码说明：

1、extract_name方法入参分别为：语句参数、类型参数。其中默认为lac模式，可以选择ltp模式。

其中lac模型提取人名的速率较快，但是ltp的提取人名准确率更高。

验证一下

执行看看效率。

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