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本项目提供几个简单的对原始文本做增删改的函数,同时能够维护其实体列表中的各索引同步修改。

Project description

maintain_ner_position

在做实体抽取相关的任务时,在做预处理、后处理等工作时经常会遇到需要对原始文本做增删改。同时还想要保证对原始文本增删改之后,其对应的实体列表中各个实体起止索引能够同步做更新。

本项目提供几个简单的对原始文本做增删改的函数,同时能够维护其实体列表中的各索引同步修改。

使用说明

数据结构

实体支持两种数据结构:dicttuple

dict 类型

每个实体为一个字典时,包含四个字段:

  • start:该实体的起始索引,索引值遵循左闭右开规则;
  • end:该实体的终止索引,索引值遵循左闭右开规则;
  • type:该实体的类型;
  • value:该实体的值;

举例如下:

content = "小明去欧阳锋家。"
entity_list = [
    {"type": "人名", "start": 3, "end": 6, "value": "欧阳锋"},
    {"type": "复姓", "start": 3, "end": 5, "value": "欧阳"}  # 支持重叠实体
]

tuple 类型

每个实体为tuple类型时,也要包含上述四部分信息,其顺序为:(start, end, type, value)

举例如下:

content = "小明去欧阳锋家。"
entity_list = [(3, 6, "人名", "欧阳锋"), (3, 5, "复姓", "欧阳")]  # 支持重叠实体

推荐使用 dict 类型,代码内部实际上是先将 tuple 类型转为 dict 类型,然后进行逻辑处理,逻辑处理完成后再转换回去。

快速使用

插入文本

插入文本的功能如下面的代码示例。可以调用函数 insert_content 只插入一段文本;也可以调用函数 insert_entity 插入一个新实体,此时需要传入新实体的实体类型。

关于旧实体的扩展:如下面的例子所示,"招商银行"是一个实体,如果在文本"小明去招商银行。"的索引 3 位置插入新文本:"中国",由于新插入的文本与实体"招商银行"紧邻,那么实体"招商银行"可以保持不变,也扩展为"中国招商银行"。调用函数 insert_xxx 时不会对旧实体做扩展,调用函数 insert_xxx_extend_entity 时会对旧实体做扩展。

from maintain_ner_position import insert_content, insert_content_extend_entity

content = "小明去招商银行。"
entity_list = [
    {"type": "机构", "start": 3, "end": 7, "value": "招商银行"},
    {"type": "品牌", "start": 3, "end": 5, "value": "招商"},  # 支持重叠实体
]

print("不扩展实体:")
print(insert_content(content, deepcopy(entity_list), 3, "中国"))

print("\n扩展实体:")
print(insert_content_extend_entity(content, deepcopy(entity_list), 3, "中国"))

print("\n插入的文本作为一个新实体,旧实体不做扩展:")
print(insert_entity(content, deepcopy(entity_list), 3, "中国", insert_type="国家"))

print("\n插入的文本作为一个新实体,旧实体做扩展:")
print(insert_entity_extend_entity(content, deepcopy(entity_list), 3, "中国", insert_type="国家"))

输出:

不扩展实体:
('小明去中国招商银行。', [{'type': '机构', 'start': 5, 'end': 9, 'value': '招商银行'},
                      {'type': '品牌', 'start': 5, 'end': 7, 'value': '招商'}])

扩展实体:
('小明去中国招商银行。', [{'type': '机构', 'start': 3, 'end': 9, 'value': '中国招商银行'},
                      {'type': '品牌', 'start': 3, 'end': 7, 'value': '中国招商'}])

插入的文本作为一个新实体,旧实体不做扩展:
('小明去中国招商银行。', [{'type': '机构', 'start': 5, 'end': 9, 'value': '招商银行'},
                       {'type': '品牌', 'start': 5, 'end': 7, 'value': '招商'},
                       {'type': '国家', 'start': 3, 'end': 5, 'value': '中国'}])

插入的文本作为一个新实体,旧实体做扩展:
('小明去中国招商银行。', [{'type': '机构', 'start': 3, 'end': 9, 'value': '中国招商银行'},
                      {'type': '品牌', 'start': 3, 'end': 7, 'value': '中国招商'},
                      {'type': '国家', 'start': 3, 'end': 5, 'value': '中国'}])

说明:实际执行时,会直接在原实体列表上进行修改,如果不希望修改原始实体列表,则需要使用 deepcopy();如果可以在原实体列表上进行修改,则不需要使用 deepcopy();

删除文本

删除文本的功能如下面的代码示例。可以调用函数 delete_content 直接删除一段指定的文本;也可以调用函数 delete_entity_with_idx 删除一个指定实体对应的文本。

当一个实体被删除掉了一部分之后,该实体是否保留,可由参数 keep_sub_entity 控制。比如下例中的"招商银行",被删除掉了最后的那个"行"字之后,如果想保留"招商银"作为实体,可将参数 keep_sub_entity 设置为 True,如果不想保留可将该参数设置为 False

from maintain_ner_position import delete_sub_content, delete_entity_with_idx

content = "小明去招商银行。"
entity_list = [
    {"type": "机构", "start": 3, "end": 7, "value": "招商银行"},
    {"type": "品牌", "start": 3, "end": 5, "value": "招商"},  # 支持重叠实体
]

print("删除文本:\n",
      delete_content(content, deepcopy(entity_list), start=6, end=7, keep_sub_entity=True))

print("删除文本,丢弃所有被删除了一部分的实体:\n",
      delete_content(content, deepcopy(entity_list), start=5, end=7, keep_sub_entity=False))

print("删除指定实体对应的文本:\n",
      delete_entity_with_idx(content, deepcopy(entity_list), entity_idx=1, keep_sub_entity=True))

print("删除指定实体对应的文本,丢弃所有被删除了一部分的实体:\n",
      delete_entity_with_idx(content, deepcopy(entity_list), entity_idx=1, keep_sub_entity=False))

输出:

删除文本:
 ('小明去招商银。', [{'type': '机构', 'start': 3, 'end': 6, 'value': '招商银'},
                  {'type': '品牌', 'start': 3, 'end': 5, 'value': '招商'}])

删除文本,丢弃所有被删除了一部分的实体:
 ('小明去招商。', [{'type': '品牌', 'start': 3, 'end': 5, 'value': '招商'}])

删除指定实体对应的文本:
 ('小明去银行。', [{'type': '机构', 'start': 3, 'end': 5, 'value': '银行'}])

删除指定实体对应的文本,丢弃所有被删除了一部分的实体:
 ('小明去银行。', [])

其他使用说明

所有索引在使用时遵循左闭右开原则。

License

MIT License

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MD5 107c19ba7411655ae2826d65f1944dfc
BLAKE2b-256 e1997afd1a47fc39d71ef99e2e7d6146b56d5fe17093b32bb797de1c49e1e12c

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MD5 bf7f740ea509d8f5c0c8057d4617da42
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MD5 5d469673762cff0355fa76c936b52ec1
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