最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。
很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！ 如果觉得有用，请分享并star，谢谢！
涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具。
1. textfilter: 中英文敏感词过滤 observerss/textfilter
>>> f = DFAFilter()
>>> f.add("sexy")
>>> f.filter("hello sexy baby")
hello **** baby
敏感词包括政治、脏话等话题词汇。其原理主要是基于词典的查找（项目中的keyword文件），内容很劲爆。。。
2. langid：97种语言检测 https://github.com/saffsd/langid.py
pip install langid
>>> import langid
>>> langid.classify("This is a test")
('en', -54.41310358047485)
3. langdetect：另一个语言检测https://code.google.com/archive/p/language-detection/
pip install langdetect
from langdetect import detect
from langdetect import detect_langs
s1 = "本篇博客主要介绍两款语言探测工具，用于区分文本到底是什么语言，"
s2 = 'We are pleased to introduce today a new technology'
print(detect(s1))
print(detect(s2))
print(detect_langs(s3)) # detect_langs()输出探测出的所有语言类型及其所占的比例
输出结果如下： 注：语言类型主要参考的是ISO 639-1语言编码标准，详见ISO 639-1百度百科
跟上一个语言检测比较，准确率低，效率高。
4. phone 中国手机归属地查询： ls0f/phone
已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用
from phone import Phone
p = Phone()
p.find(18100065143)
#return {'phone': '18100065143', 'province': '上海', 'city': '上海', 'zip_code': '200000', 'area_code': '021', 'phone_type': '电信'}
支持号段: 13*,15*,18*,14[5,7],17[0,6,7,8]
记录条数: 360569 (updated:2017年4月)
作者提供了数据phone.dat 方便非python用户Load数据。
5. phone国际手机、电话归属地查询：AfterShip/phone
npm install phone
import phone from 'phone';
phone('+852 6569-8900'); // return ['+85265698900', 'HKG']
phone('(817) 569-8900'); // return ['+18175698900, 'USA']
6. ngender 根据名字判断性别：observerss/ngender 基于朴素贝叶斯计算的概率
pip install ngender
>>> import ngender
>>> ngender.guess('赵本山')
('male', 0.9836229687547046)
>>> ngender.guess('宋丹丹')
('female', 0.9759486128949907)
7. 抽取email的正则表达式
已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用
email_pattern = '^[*#\u4e00-\u9fa5 a-zA-Z0-9_.-]+@[a-zA-Z0-9-]+(\.[a-zA-Z0-9-]+)*\.[a-zA-Z0-9]{2,6}$'
emails = re.findall(email_pattern, text, flags=0)
8. 抽取phone_number的正则表达式
已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用
cellphone_pattern = '^((13[0-9])|(14[0-9])|(15[0-9])|(17[0-9])|(18[0-9]))\d{8}$'
phoneNumbers = re.findall(cellphone_pattern, text, flags=0)
9. 抽取身份证号的正则表达式
IDCards_pattern = r'^([1-9]\d{5}[12]\d{3}(0[1-9]|1[012])(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])\d{3}[0-9xX])$'
IDs = re.findall(IDCards_pattern, text, flags=0)
10. 人名语料库： wainshine/Chinese-Names-Corpus
人名抽取功能 python package cocoNLP，欢迎试用
中文（现代、古代）名字、日文名字、中文的姓和名、称呼（大姨妈、小姨妈等）、英文->中文名字（李约翰）、成语词典
（可用于中文分词、姓名识别）
11. 中文缩写库：github
全国人大: 全国/n 人民/n 代表大会/n
中国: 中华人民共和国/ns
女网赛: 女子/n 网球/n 比赛/vn
12. 汉语拆字词典：kfcd/chaizi
漢字 拆法 (一) 拆法 (二) 拆法 (三)
拆 手 斥 扌 斥 才 斥
13. 词汇情感值：rainarch/SentiBridge
山泉水 充沛 0.400704566541 0.370067395878
视野 宽广 0.305762728932 0.325320747491
大峡谷 惊险 0.312137906517 0.378594957281
14. 中文词库、停用词、敏感词 dongxiexidian/Chinese
此package的敏感词库分类更细：
反动词库， 敏感词库表统计， 暴恐词库， 民生词库， 色情词库
15. 汉字转拼音：mozillazg/python-pinyin
文本纠错会用到
16. 中文繁简体互转：skydark/nstools
17. 英文模拟中文发音引擎 funny chinese text to speech enginee：tinyfool/ChineseWithEnglish
say wo i ni
#说：我爱你
相当于用英文音标，模拟中文发音。
18. 汪峰歌词生成器：phunterlau/wangfeng-rnn
我在这里中的夜里
就像一场是一种生命的意旪
就像我的生活变得在我一样
可我们这是一个知道
我只是一天你会怎吗
19. 同义词库、反义词库、否定词库：guotong1988/chinese_dictionary
20. 无空格英文串分割、抽取单词：wordinja
>>> import wordninja
>>> wordninja.split('derekanderson')
['derek', 'anderson']
>>> wordninja.split('imateapot')
['im', 'a', 'teapot']
21. IP地址正则表达式：
(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)
22. 腾讯QQ号正则表达式：
[1-9]([0-9]{5,11})
23. 国内固话号码正则表达式：
[0-9-()（）]{7,18}
24. 用户名正则表达式：
[A-Za-z0-9_\-\u4e00-\u9fa5]+
25. 汽车品牌、汽车零件相关词汇：
见本repo的data文件 [data](https://github.com/fighting41love/funNLP/tree/master/data)
26. 时间抽取：
已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用
在2016年6月7日9:44执行測試，结果如下
Hi，all。下周一下午三点开会
>> 2016-06-13 15:00:00-false
周一开会
>> 2016-06-13 00:00:00-true
下下周一开会
>> 2016-06-20 00:00:00-true
27. 各种中文词向量： github repo
中文词向量大全
28. 公司名字大全： github repo
29. 古诗词库： github repo 更全的古诗词库
30. THU整理的词库： link
已整理到本repo的data文件夹中.
IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库
31. 中文聊天语料 link
该库搜集了包含:豆瓣多轮, PTT八卦语料, 青云语料, 电视剧对白语料, 贴吧论坛回帖语料,微博语料,小黄鸡语料
32. 中文谣言数据: github
该数据文件中，每一行为一条json格式的谣言数据，字段释义如下：
rumorCode: 该条谣言的唯一编码，可以通过该编码直接访问该谣言举报页面。
title: 该条谣言被举报的标题内容
informerName: 举报者微博名称
informerUrl: 举报者微博链接
rumormongerName: 发布谣言者的微博名称
rumormongerUr: 发布谣言者的微博链接
rumorText: 谣言内容
visitTimes: 该谣言被访问次数
result: 该谣言审查结果
publishTime: 该谣言被举报时间
33. 情感波动分析：github
词库已整理到本repo的data文件夹中.
本repo项目是一个通过与人对话获得其情感值波动图谱, 内用词库在data文件夹中.
34. 百度中文问答数据集：链接 提取码: 2dva
35. 句子、QA相似度匹配:MatchZoo github
文本相似度匹配算法的集合，包含多个深度学习的方法，值得尝试。
36. bert资源：
-
文本分类实践: github
-
bert tutorial文本分类教程: github
-
bert pytorch实现: github
-
bert用于中文命名实体识别 tensorflow版本: github
-
bert、ELMO的图解： github
-
BERT: Pre-trained models and downstream applications: github
37. Texar - Toolkit for Text Generation and Beyond: github
基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等
38. 中文事件抽取： github
中文复合事件抽取，包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取，并形成事理图谱。
39. cocoNLP: github
人名、地址、邮箱、手机号、手机归属地 等信息的抽取，rake短语抽取算法。
pip install cocoNLP
>>> from cocoNLP.extractor import extractor
>>> ex = extractor()
>>> text = '急寻特朗普，男孩，于2018年11月27号11时在陕西省安康市汉滨区走失。丢失发型短发，...如有线索，请迅速与警方联系：18100065143，132-6156-2938，baizhantang@sina.com.cn 和yangyangfuture at gmail dot com'
# 抽取邮箱
>>> emails = ex.extract_email(text)
>>> print(emails)
['baizhantang@sina.com.cn', 'yangyangfuture@gmail.com.cn']
# 抽取手机号
>>> cellphones = ex.extract_cellphone(text,nation='CHN')
>>> print(cellphones)
['18100065143', '13261562938']
# 抽取手机归属地、运营商
>>> cell_locs = [ex.extract_cellphone_location(cell,'CHN') for cell in cellphones]
>>> print(cell_locs)
cellphone_location [{'phone': '18100065143', 'province': '上海', 'city': '上海', 'zip_code': '200000', 'area_code': '021', 'phone_type': '电信'}]
# 抽取地址信息
>>> locations = ex.extract_locations(text)
>>> print(locations)
['陕西省安康市汉滨区', '安康市汉滨区', '汉滨区']
# 抽取时间点
>>> times = ex.extract_time(text)
>>> print(times)
time {"type": "timestamp", "timestamp": "2018-11-27 11:00:00"}
# 抽取人名
>>> name = ex.extract_name(text)
>>> print(name)
特朗普