如何从文本中提取日期？

Question

比如说有一段文本：“下周三去游泳”，如何识别出下周三，并得出具体日期呢？

Answer 1

我本来以为是个正则问题，后台发现竟然还是个自然语义处理的问题。。这已经超出前端范畴了。。

我想到一个奇葩的方案，比如有很多的智能机器人可以识别自然语义，让这些智能机器人把这段文字添加成 日程， 比如让 siri 提醒你 下周三去游泳，她会在你的日历的下周三加个日程。。。想办法读到最新的日程就可以了。。

Answer 2

 在我们的日常生活和工作中，从文本中提取时间是一项非常基础却重要的工作，因此，本文将介绍如何从文本中有效地提取时间。
  举个简单的例子，我们需要从下面的文本中提取时间：

6月28日，杭州市统计局权威公布《2019年5月月报》，杭州市医保参保人数达到1006万，相比于2月份的989万，三个月暴涨16万人参保，傲视新一线城市。

我们可以从文本有提取6月28日，2019年5月， 2月份这三个有效时间。
  通常情况下，较好的解决思路是利用深度学习模型来识别文本中的时间，通过一定数量的标记文本和合适的模型。本文尝试利用现有的NLP工具来解决如何从文本中提取时间。
  本文使用的工具为哈工大的pyltp，可以在Python的第三方模块中找到，实现下载好分词模型cws.model和词性标注pos.model这两个模型文件。
  话不多说，我们直接上Python代码，如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger

class LTP(object):
    def __init__(self):
        cws_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
        pos_model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`
        self.segmentor = Segmentor()  # 初始化实例
        self.segmentor.load(cws_model_path) # 加载模型
        self.postagger = Postagger()  # 初始化实例
        self.postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型

    # 分词
    def segment(self, text):
        words = list(self.segmentor.segment(text))
        return words

    # 词性标注
    def postag(self, words):
        postags = list(self.postagger.postag(words))
        return postags

    # 获取文本中的时间
    def get_time(self, text):

        # 开始分词及词性标注
        words = self.segment(text)
        postags = self.postag(words)

        time_lst = []

        i = 0
        for tag, word in zip(postags, words):
            if tag == 'nt':
                j = i
                while postags[j] == 'nt' or words[j] in ['至', '到']:
                    j += 1
                time_lst.append(''.join(words[i:j]))
            i += 1

        # 去重子字符串的情形
        remove_lst = []
        for i in time_lst:
            for j in time_lst:
                if i != j and i in j:
                    remove_lst.append(i)

        text_time_lst = []
        for item in time_lst:
            if item not in remove_lst:
                text_time_lst.append(item)

        # print(text_time_lst)
        return text_time_lst

    # 释放模型
    def free_ltp(self):
        self.segmentor.release()
        self.postagger.release()

if __name__ == '__main__':
    ltp = LTP()

    # 输入文本
    sent = '6月28日，杭州市统计局权威公布《2019年5月月报》，杭州市医保参保人数达到1006万，相比于2月份的989万，三个月暴涨16万人参保，傲视新一线城市。'
    time_lst = ltp.get_time(sent)
    ltp.free_ltp()

    # 输出文本中提取的时间
    print('提取时间： %s' % str(time_lst)) 

  接着，我们测试几个例子。

输入文本为：

今天，央行举行了2019年6月份金融统计数据解读吹风会，发布了2019年6月份金融统计数据并就当前的一些热点问题进行了解读和回应。

文本中提取的时间为：

提取时间： ['今天', '2019年6月份', '2019年6月份', '当前'] 

输入文本为：

2006年，上海的国内生产总值达到10296.97亿元，是中国内地第一个GDP突破万亿元的城市。2008年，北京GDP破万亿。两年后，广州GDP超过万亿。2011年，深圳、天津、苏州、重庆4城的GDP也进入了万亿行列。武汉、成都在2014年跻身“万亿俱乐部”，杭州、南京和青岛、无锡和长沙的GDP依次在2015年、2016年和2017年过万亿。宁波和郑州则成为2018年万亿俱乐部的新成员。

文本中提取的时间为：

Answer 3

nlp、hanlp等等

Answer 4

一般后端配置,提取

Answer 5

那你就匹配、下周、下下周、上周、上上周、前天 等等，把语料都写全了，匹配完了就是计算时间的事情了