# coding:utf8 import re from typing import Dict, Any from BiddingKG.dl.template_extract.abstract_template import AbstractTemplate, table2list import os import json class BidInfoExtractTemplate(AbstractTemplate): """ 招投标信息提取模板 适配包含中标单位信息的表格提取(匹配第一行标题头+第二行列头) """ def __init__(self): super().__init__( template_id=os.path.abspath(__file__), priority=3 ) def check_call_timing(self, preprocessed_data: Dict[str, Any]) -> bool: """检查是否符合模板调用条件(同时匹配第一行标题头+第二行列头)""" if "表格列表" not in preprocessed_data: return False tables = preprocessed_data["表格列表"] if len(tables) < 1: return False try: datas = tables[0] # 至少需要标题行、列头行、一行数据(共3行) if len(datas) < 3: print(f"表格行数异常:{len(datas)}行,预期至少3行") return False # ========== 1. 匹配第一行标题行 ========== title_row = datas[0] # 标题行泛化匹配规则:所有列均为“中标单位信息”相关表达(支持重复) title_pattern = r'中标单位信息|中标信息|中标结果|中标公示' title_match = all([re.fullmatch(title_pattern, cell) for cell in title_row]) if not title_match: print(f"第一行标题行未匹配:{title_row}") return False # ========== 2. 匹配第二行列头行 ========== header_row = datas[1] # 列头行需为7列 if len(header_row) != 7: print(f"第二行列头行列数异常:{len(header_row)}列,预期7列") return False # 列头行正则匹配规则(泛化类似表达) header_patterns = [ r'序号|编号', # 第1列:序号 r'单位名称|公司名称|中标单位名称', # 第2列:单位名称 r'项目经理|项目负责人|联系人', # 第3列:项目经理 r'资格等级|资质等级|资质级别', # 第4列:资格等级 r'资格证书编号|资质证书编号|证书编号', # 第5列:资格证书编号 r'中标价(万元)|中标价|成交价|中标金额((万?元))?', # 第6列:中标价 r'中标工期(天)|工期|中标工期|服务期|交货期((天))?' # 第7列:中标工期 ] # 逐列验证列头行 for i, pattern in enumerate(header_patterns): if not re.fullmatch(pattern, header_row[i]): print(f'第二行列头行第{i+1}列未匹配:{pattern} vs {header_row[i]}') return False # 保存表头和数据行(数据行从第三行开始) self.title_header = title_row self.col_header = header_row self.data = datas[2:] return True except Exception as e: print(f"表格验证错误: {e}") return False def extract(self, preprocessed_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """提取表格中的招投标相关信息""" extract_result = { "项目编号": "", "项目名称": "", "招标信息": [], "中标信息": [], "候选人信息": [], "产品信息": [] } # 解析每行数据 for row in self.data: # 跳过列数异常的行 if len(row) != 7: continue # 解析每行数据 seq, company_name, project_manager, qualification_level, cert_no, price, period = row # 补充中标价单位(如果表头有单位而内容没有) if price: # 仅当价格非空时补充单位 price_pattern = re.search(r'[万亿美欧日]?元', self.col_header[5]) if price_pattern and not re.search(r'[万亿美欧日]?元', price): price += price_pattern.group(0) if period: period_pattern = re.search(r'日|天|年|月|周|星期', self.col_header[6]) if period_pattern and not re.search(r'日|天|年|月|周|星期', period): period += period_pattern.group(0) # 整理中标信息 bid_info = { "标的": "", "标包": "", "包号": "", "中标人": company_name, "中标价": price, "联系人": project_manager, "电话": "", "服务时间": period, "地址": "" } # 过滤空值字段 bid_info = {k: v for k, v in bid_info.items() if v} # 中标信息必须包含中标人,满足则添加 if bid_info.get("中标人"): extract_result["中标信息"].append(bid_info) # 过滤空列表和空值字段 extract_result = {k: v for k, v in extract_result.items() if v or (isinstance(v, list) and len(v) > 0)} return extract_result # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 读取数据文件 with open("data.json", "r", encoding="utf8") as f: preprocessed_data = json.load(f) # 初始化模板并提取信息 template = BidInfoExtractTemplate() if template.check_call_timing(preprocessed_data): result = template.extract(preprocessed_data) print("提取结果:", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) else: print("当前数据不满足模板调用条件")