Как вычленить из текста ФИО на python, при том что конкретных шаблонов нет?

Если у вас нет конкретных шаблонов для вычленения ФИО из текста на Python, вы можете использовать различные текстовые процессы и алгоритмы для выполнения данной задачи. Вот несколько шагов, которые могут помочь вам в достижении решения:

  1. Предварительная обработка текста:
  • Удалите все символы пунктуации и специальные символы из текста.
  • Преобразуйте текст в нижний регистр, чтобы избежать проблем с регистронезависимостью.
  • Разделите текст на отдельные слова.
  1. Определение частоты слов:
  • Создайте словарь для отслеживания частоты каждого слова в тексте.
  • Пройдите по всем словам в тексте и увеличивайте значения в словаре для каждого встреченного слова.
  1. Определение наиболее вероятных имен:
  • Определите вероятные имена, исходя из частоты слов. Можете использовать базу данных имен или корпус обучающих данных по именам.
  • Исключите наиболее распространенные слова, которые скорее всего не являются именами (например, артикли, предлоги и т. д.)
  1. Определение вероятных фамилий:
  • Используйте аналогичный подход для определения вероятных фамилий, исходя из частоты слов.
  1. Вычленение ФИО:
  • Пройдитесь по всем словам текста и проверьте, является ли каждое слово именем или фамилией.
  • Если слово в списке вероятных имен или фамилий, добавьте его в соответствующий список имен или фамилий.
  • После завершения прохода по всем словам, объедините полученные имена и фамилии, чтобы сформировать полные ФИО.
  1. Доработка и улучшение алгоритма:
  • Проанализируйте результаты и проведите доработки, если это необходимо.
  • Попробуйте использовать дополнительные методы, такие как машинное обучение или анализ контекстной информации, чтобы повысить точность определения имен и фамилий.

Обратите внимание, что данный подход не идеален, и может быть неэффективным в некоторых случаях, особенно если у вас есть тексты с неправильными или неполнотой ФИО. Тем не менее, он может быть хорошим начальным шагом для разработки более сложного алгоритма и доработки его с течением времени.