如何从一段自然语言中识别地址信息?

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作者:SZhan   
最近有一个很折腾人的需求。由于推送过来的原始数据里缺少客户需要的字段,所以就产生了一个需求,需要根据一段工单内容,识别涉及的区域、街道、所属社区。我开发又优化了几版,都达不到客户想要的效果。工单的内容因为是人编写的、无规则的,所以就不知道会在哪里产生地址信息:
例 1:自己是新吴区鸿山街道鸿*苑六二期 xxx 号 xxxx(隐私处理)的住户,想在屋面里面修葺两个小房间,目前就修了一个门框,xx 就直接来拆掉了,但是其他人家都造好了,都已经住进去了,都没有拆。服务对象表示自己家这里有留消防通道,其他人家都没有留。服务对象表示鸿*苑六二期 xxxxxx 号楼十八层的业主(无法具体提供信息,但表示这些楼栋 xxxxx 、xxxx 室都存在该情况),已经造好通水电入住,自己认为处理部门应该一视同仁对待。
例 2:服务对象来电反映目前通*新村 1 号附近有两条流浪狗将自己车辆的保险杠咬坏,拨打 110 反映表示需要 xx 协助 xx 流浪狗。
例子是这样的,地址信息可能随时出现在内容中,有可能会直接有区、街道、社区信息,也可能仅仅只有一个地点(如例 2 ),需要识别出具体地点,再反编地理信息获取所属区、街道、社区。所以就整的很困难。我目前是这样处理的:
先直接查所有的区、街道、社区信息,到工单内容中循环比对匹配是否包含,抓出来明显提到的区、街道、社区(例 1 类似的内容)。如果像例 2 那样内容只提到了一个地点,我的处理是,获取了一批城市的所有 POI 点位(总数几十 w 条,太多了),然后把小区、商场综合体、个体店铺、城市基础设施等一些基础的城市地理 POI 点位去和内容比对 POI 名称是否在内容中包含,但是效果就是识别比对的成功率很低,不知道有没有啥好的解决办法,还是基本上就是无法实现的需求。想向大神门求助!

POI, 工单, 街道, 苑六

libaili   
用 chatgpt 试试?
bybyte   
1.chatgpt 结合 prompt
2.自己生成数据和标签,训练一个 nlp 模型
SZhan
OP
  
@libaili 有想过,但是用在政府项目上似乎不太合适

,我一直觉得这种需求就是无理需求,奈何就是一群难搞的政府领导
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