当前位置: 首页 > article >正文

python提取通话记录中的时间信息

您需要安装适合中文的SpaCy模型。您可以通过运行

pip install spacy
python -m spacy download zh_core_web_sm

来安装和下载所需的模型。

import spacy

# 加载中文模型
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')

# 示例电话记录文本
text = """
Agent: 今天我们解决一下这个事情?
Customer: 不行,我今天明天都没有时间
Agent: 要不然我们下周一再电话沟通
Customer: 也不行,要不然大后天,大后天可以
Agent: 好的,那就大后天
"""

# 处理文本
doc = nlp(text)

# 存储找到的时间实体和相关上下文
appointments = []

# 遍历文档中的实体
for ent in doc.ents:
    if ent.label_ == "DATE" or ent.label_ == "TIME":
        # 检查实体前后的文本来确定上下文
        start = ent.start - 5 if ent.start - 5 > 0 else 0
        end = ent.end + 5 if ent.end + 5 < len(doc) else len(doc)
        context = doc[start:end]
        appointments.append((ent, context))

# 输出可能的约定时间
for appointment in appointments:
    print(f"Time: {appointment[0]}, Context: {appointment[1]}")

输出结果

在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/a/157433.html

相关文章:

  • 用人话讲计算机:Python篇!(十五)迭代器、生成器、装饰器
  • Marin说PCB之POC电路layout设计仿真案例---06
  • EMMC , UFS, SSD介绍
  • 【C#】Ctrl+ 组合键的使用
  • JavaScript 中常见内置对象的知识点及示例总结
  • 为何VisualRules更适合技术人员使用
  • 翻译: 生成式人工智能的工作原理How Generative AI works
  • 如何使用Cloudreve搭建本地云盘系统并实现随时远程访问
  • VSCode搭建STM32开发环境
  • LLM之Agent(三):HuggingGPT根据用户需求自动调用Huggingface合适的模型
  • 数据库系统概论期末经典大题讲解(用关系代数进行查询)
  • 前端 --- HTML
  • 【设计模式-4.3】行为型——责任链模式
  • Hive安装与配置
  • webpack打包体积优化,减少白屏时间
  • ARM与大模型,狭路相逢
  • 探索人工智能领域——每日20个名词详解【day6】
  • 关于近期互联网行业收缩的一些看法
  • 关于rocketMQ踩坑的那些事
  • 【hacker送书第8期】Java从入门到精通(第7版)
  • Unity Meta Quest 一体机开发(八):【手势追踪】实现 Hand Grab 扔物体功能
  • Kotlin学习之04
  • 时间序列预测实战(二十三)进阶版LSTM多元和单元预测(课程设计毕业设计首选)
  • 【初阶解法-数据结构】包含min函数的栈(代码+图示)
  • 熬夜会秃头——beta冲刺Day7
  • 【开源】基于Vue.js的河南软件客服系统