# address-matching

**Repository Path**: mirrors_SuperMap/address-matching

## Basic Information

- **Project Name**: address-matching
- **Description**: address participles, parsing, error recovery by named entity recognition.
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-08-18
- **Last Updated**: 2025-11-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 地址分词
网络的发展使得地址数量指数级增长，海量的数据对多个行业都提出了挑战。此项目旨在提供一个基于深度学习的地址分词器，使用监督学习的方式、BERT+BiLSTM+CRF技术，从语义角度对地址进行分词。

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## 下载与安装
Windows：
- ~~Clone代码（目前github只有代码，模型文件太大，为了方便性，暂时不采取这种方式）~~
- IDE打开（推荐Pycharm）
- 安装必须的package

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## 项目结构
```
└── .               
    ├── bert_base                           
        ├── bert                                # Google发布的BERT源码
        └── chinese_L-12_H-768_A-12             # BERT模型
    ├── data
        └── dataset                             # 用于训练的最终数据集
            ├── dev.txt
            ├── test.txt
            └── train.txt
    ├── sample_files                            # 示例代码中用到的文件
    ├── other
        ├── pictures                            # README中用到的图片
        ├── predict_base.py                     # 分词的基础代码
        └── preprocessing.py                    # 预处理的代码，主要用于生成用于训练的最终训练集
    ├── output                                  # 存放训练的模型、log以及中间文件
    ├── train                                   # 网络结构、计算准确率、超参数指定         
    ├── predict.py                              # 示例分词文件
    └── train.py                                # 示例训练文件
```
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## 如何运行代码，对地址分词
目前版本支持对单条地址、excel系列文件（xlsx、csv等）进行分词。根目录下的predict.py主方法中有两段代码，可以根据注释提示运行
- 单条地址分词
    - 直接运行根目录下的predict.py,就可以得到结果,结果如下
    ![单条地址分词效果](./other/pictures/单条地址分词效果.png)
- 对文件中的所有地址进行分词
    - 注释掉根目录下的predict.py中 *预测单个文件代码块* ，打开 *预测整个文件代码块* ，运行predict.py
## 如何使用自己的数据训练模型
### 概述
目前项目版本使用监督学习方法，为了保证标签的准确性，我们挑选了不同省份、不同特色的1000多条手工标注的地址进行模型训练。我们将地址分为如下11个地址要素：
![地址要素说明](./other/pictures/切分地址要素层级说明.png)

其次按照规定的层级对地址进行打标签操作，如下图：
![打标签示例](./other/pictures/打标签示例.png)

有了带标签的数据，结合Google发布的BERT预训练语言模型，就可以构建自己的网络，从而训练自己的模型。

### 制作数据集
深度学习中数据的质量对最终的效果有非常大的影响。除了概述中提到的纯手动打标签的方式。

目前比较推荐的方式是：先使用训练好的模型对要训练的数据进行一次分词，人工对得到的结果进行部分检查以及修正，再进行训练。
原始数据标签文件参考 **data/sample_files/手工标记好的示例地址.xlsx**。

最后使用**other/preprocessing.py**中的主方法，生成最终的数据集。作为示例，已经使用**data/sample_files/手工标记好的示例地址.xlsx**生成了最终要使用的数据集，位于**data/dataset**下的dev.txt、test.txt、train.txt。
该示例中，将所有地址切分成三部分，训练集、测试集以及验证集，占比分别为：60%、20%以及20%

### 超参数调整
训练用到的所有超参数都在 **train/helper.py** 文件中指定，请留意有中文注释的代码，我们挑选了10个常用超参数，可以对其进行修改。
### 训练
准备好了数据集、调好了超参数，直接运行**train.py**，模型就会在**train/helper.py**中指定的output_dir中生成。

到此，训练结束。

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## 后记
- 后期代码维护以及升级后，可以直接在[github](https://github.com/SuperMap/address-matching)上拉代码。

## 引用
>https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER