Python - Regex“机器学习”
我有成千上万行的文本，我需要在那里找到货币表示法，例如：
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GBP 400 ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At USD 20 eos et
accusam et justo duo dolores et 100,000.00 USD ea rebum. Stet 3,-- USD gubergren, no Python脚本应该返回转换为USD的金额。(例如，100000USF、400英镑->美元等)
到目前为止，我所做的是手动创建数字-货币组合的正则表达式来检索值，然后将货币与数据库进行比较并计算汇率。
然而，这既不是有效的，也不是未来的证据(例如，如果添加了另一种货币)，所以我想知道是否有一种有效的机器学习算法，我可以用一些例子来“训练”，然后它试图找到一些“价值-货币”的组合？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2013-03-03 09:17:08
您的问题没有很好地定义，但不需要机器学习。可能的货币集合是有限的并且很小，并且货币表示的集合不能复杂到不能作为正则表达式来表达。您根本没有使用正则表达式的全部功能。
例如，要匹配多个货币，请使用：
currency = r"((USD)|(GBP)(...))"然后，您可以表达表示的数字部分
numbers = r"([0-9]+[0-9\.,]*)"编译正则表达式：
matcher = re.compile(numbers+r"[\s]*+"currency)您可以创建第二个匹配器，该匹配器首先匹配货币。你也许可以在可选的捕获组之类的地方使用一些聪明的东西，但是如果性能不是一个大问题，我会推荐一个简单的第二个匹配器。
matcher2 = re.compile(currency+r"[\s]*"+numbers)请注意，“currency”正则表达式不需要手动创建。一旦有匹配，您就可以访问相应的组号(1或3)来获取匹配的货币。例如：
curren = m.group(1)
amount = m.group(2)这是可能的，因为整个“货币”正则表达式被视为一个单独的组。
Stack Overflow用户
发布于 2013-03-03 09:40:03
人类甚至可以学习缩写词是否是一种货币？如果一种新的货币突然出现，那么它与任何其他任意的缩写词有什么区别？假设你遇到了像“1000CPU”这样的东西，如果你不知道CPU是什么，你怎么知道它是(或不是)货币？
您可以使用自然语言处理来查看有问题的数字周围的上下文，但这将需要更多的处理，并且您永远无法确定。
我的观点是:对于这个问题，如果机器学习是适用的，那就有点过头了。
为什么要用困难的方式做一些事情，而用另一种方法做起来更容易、更准确？
Stack Overflow用户
发布于 2013-03-03 09:57:31
我只会使用正则表达式来粗略地提取可能的对：
import re
test = '''Lorem ipsum dolor sit amet, 100.000,00 USD sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod
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accusam et justo duo dolores et 100,000.00 USD ea rebum. Stet 3,-- USD gubergren, no'''
number = r'([\d+.,]+)'
currency = r'([A-Z]{2,3})'
r1 = re.compile(number + r'\s+' + currency)
r2 = re.compile(currency + r'\s+' + number)
matches = r1.findall(test) + r2.findall(test)
print(matches)我得到了：
[('100.000,00', 'USD'), ('100,000.00', 'USD'), ('GBP', '400'), ('USD', '20')]从那里，您可以解析数字并过滤掉不存在的货币。你只有五六种可能的格式，所以在这里机器学习真的无能为力。
https://stackoverflow.com/questions/15183685
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