环境依赖
需要安装两个库，其实一个也可以，但是我这边准备了两个库做个比较。
安装命令如下：
pip install LAC -i https://pypi.douban.com/simple
pip install ltp -i https://pypi.douban.com/simple
代码
- #!/user/bin/env python
- # coding=utf-8
- “””
- “””
- from LAC import LAC
- from ltp import LTP
- import time
- lac = LAC(mode=”lac”)
- ltp = LTP()
- # 句子提取名字
- def extract_name(sentence: str, type=’lac’):
- user_name_lis = []
- if type == ‘lac’:
- _result = lac.run(sentence)
- for _index, _label in enumerate(_result[1]):
- if _label == “PER”:
- user_name_lis.append(_result[0][_index])
- elif type == ‘ltp’:
- _seg, _hidden = ltp.seg([sentence])
- _pos_hidden = ltp.pos(_hidden)
- for _seg_i, _seg_v in enumerate(_seg):
- _hidden_v = _pos_hidden[_seg_i]
- for _h_i, _h_v in enumerate(_hidden_v):
- if _h_v == “nh”:
- user_name_lis.append(_seg_v[_h_i])
- else:
- raise Exception(‘type not suppose’)
- return user_name_lis
- if __name__ == ‘__main__‘:
- _start_lac = time.time()
- lis1 = extract_name(“就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目，所以杨迪肯定偷题了。”, ‘lac’)
- _end_lac = time.time()
- print(“LAC: {} <- 耗时[{}]秒”.format(lis1, (_end_lac – _start_lac)))
- _start_ltp = time.time()
- lis2 = extract_name(“就因为看了沈腾和贾玲的王牌对王牌节目，所以杨迪肯定偷题了。”, ‘ltp’)
- _end_ltp = time.time()
- print(“LTP: {} <- 耗时[{}]秒”.format(lis2, (_end_ltp – _start_ltp)))
代码说明：
1、extract_name方法入参分别为：语句参数、类型参数。其中默认为lac模式，可以选择ltp模式。
其中lac模型提取人名的速率较快，但是ltp的提取人名准确率更高。
验证一下，执行看看效率。
总结
使用的时候可以多试试两个库的区别，ltp的准确率稍微高一点。
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文章来自剑客·阿良
