- .NetCore2.0
- LTP组件：哈工大LTP3.3.2版
- PDF转TXT工具 pdfminer
- 使用pdfminer将PDF文件转化为Txt文件
- 使用哈工大LTP工具，将Txt文件转换为NER，DP，SRL的XML文件
- 分析待提取信息自身的特征
- 分析待提取信息周围语境的特征（LTP工具）
- 构建置信度体系
采用各种方法抽取数据，务必使得所有数据都抽取出来。根据训练结果从候选值里面获得置信度最大的数据。抽取手段如下：
- 具有明确先导词
- NER实体标识
- 具体语境
EntityProperty对象属性如下：
- PropertyName：属性名称
- PropertyType：属性类型（数字，金额，字符，日期）
- MaxLength：最大长度
- MinLength：最小长度
- MaxLengthCheckPreprocess：最大长度判定前预处理器（不改变抽取内容）
- LeadingColonKeyWordList：先导词（包含"："）
- LeadingColonKeyWordCandidatePreprocess：先导词预处理器（改变抽取内容）
- QuotationTrailingWordList:引号和书名号中的词语
- DpKeyWordList：句法依存环境
- ExternalStartEndStringFeature：普通的开始结尾词判定
- CandidatePreprocess:一般候选词预处理器（改变抽取内容）
- ExcludeContainsWordList：不能包含词语列表
- ExcludeEqualsWordList：不能等于词语列表
- Confidence：置信度对象
/// <summary>
/// 获得合同名
/// </summary>
/// <returns></returns>
string GetContractName()
{
var e = new EntityProperty();
e.PropertyName = "合同名称";
e.PropertyType = EntityProperty.enmType.Normal;
e.MaxLength = ContractTraning.MaxContractNameLength;
e.MinLength = 5;
/* 训练模式下
e.LeadingColonKeyWordList = ContractTraning.ContractNameLeadingDict
.Where((x) => { return x.Value >= 40; }) //阈值40%以上
.Select((x) => { return x.Key + "："; }).ToArray();
*/
e.LeadingColonKeyWordList = new string[] { "合同名称：" };
e.QuotationTrailingWordList = new string[] { "协议书", "合同书", "确认书", "合同", "协议" };
e.QuotationTrailingWordList_IsSkipBracket = true; //暂时只能选True
var KeyList = new List<ExtractPropertyByDP.DPKeyWord>();
KeyList.Add(new ExtractPropertyByDP.DPKeyWord()
{
StartWord = new string[] { "签署", "签订" }, //通过SRL训练获得
StartDPValue = new string[] { LTPTrainingDP.核心关系, LTPTrainingDP.定中关系, LTPTrainingDP.并列关系 },
EndWord = new string[] { "补充协议", "合同书", "合同", "协议书", "协议", },
EndDPValue = new string[] { LTPTrainingDP.核心关系, LTPTrainingDP.定中关系, LTPTrainingDP.并列关系, LTPTrainingDP.动宾关系, LTPTrainingDP.主谓关系 }
});
e.DpKeyWordList = KeyList;
var StartArray = new string[] { "签署了", "签订了" }; //通过语境训练获得
var EndArray = new string[] { "合同" };
e.ExternalStartEndStringFeature = Utility.GetStartEndStringArray(StartArray, EndArray);
e.ExternalStartEndStringFeatureCandidatePreprocess = (x) => { return x + "合同"; };
e.MaxLengthCheckPreprocess = str =>
{
return EntityWordAnlayzeTool.TrimEnglish(str);
};
//最高级别的置信度，特殊处理器
e.LeadingColonKeyWordCandidatePreprocess = str =>
{
var c = Normalizer.ClearTrailing(TrimJianCheng(str));
return c;
};
e.CandidatePreprocess = str =>
{
var c = Normalizer.ClearTrailing(TrimJianCheng(str));
var RightQMarkIdx = c.IndexOf("”");
if (!(RightQMarkIdx != -1 && RightQMarkIdx != c.Length - 1))
{
//对于"XXX"合同，有右边引号，但不是最后的时候，不用做
c = c.TrimStart("“".ToCharArray());
}
c = c.TrimStart("《".ToCharArray());
c = c.TrimEnd("》".ToCharArray()).TrimEnd("”".ToCharArray());
return c;
};
e.ExcludeContainsWordList = new string[] { "日常经营重大合同" };
//下面这个列表的根据不足
e.ExcludeEqualsWordList = new string[] { "合同", "重大合同", "项目合同", "终止协议", "经营合同", "特别重大合同", "相关项目合同" };
e.Extract(this);
//是否所有的候选词里面包括（测试集无法使用）
var contractlist = TraningDataset.ContractList.Where((x) => { return x.id == this.Id; });
if (contractlist.Count() > 0)
{
var contract = contractlist.First();
var contractname = contract.ContractName;
if (!String.IsNullOrEmpty(contractname))
{
e.CheckIsCandidateContainsTarget(contractname);
}
}
//置信度
e.Confidence = ContractTraning.ContractES.GetStardardCI();
return e.EvaluateCI();
}