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  1. # coding:utf8
  2. import re
  3. from typing import Dict, Any
  4. from BiddingKG.dl.template_extract.abstract_template import AbstractTemplate
  5. import os
  6. import json
  7. class CategoryBudgetTemplateTemplate(AbstractTemplate):
  8. """
  9. 招标信息提取模板(适配包含品类名称的表格场景)
  10. 适配包含"序号、品类名称、标的名称、标包名称、标包金额、最高限价"列的招标信息表格提取
  11. """
  12. def __init__(self):
  13. super().__init__(
  14. template_id=os.path.abspath(__file__),
  15. priority=4 # 数值越小越优先
  16. )
  17. def check_call_timing(self, preprocessed_data: Dict[str, Any]) -> bool:
  18. """检查是否符合模板调用条件,验证表头包含序号、品类名称、标的名称、标包名称、标包金额、最高限价(顺序不固定)"""
  19. if "表格列表" not in preprocessed_data:
  20. return False
  21. tables = preprocessed_data["表格列表"]
  22. if len(tables) < 1:
  23. return False
  24. try:
  25. datas = tables[0]
  26. # 确保表格有表头行
  27. if len(datas) < 1:
  28. return False
  29. header = datas[0]
  30. if len(datas[0]) < 7:
  31. print(f"表头数量异常;实际{len(datas[0])}列,要求最少7列")
  32. return False
  33. # 定义需要匹配的表头正则(泛化表达)
  34. required_headers = [
  35. '序号', # 序号(精确匹配)
  36. '品类(名称)?', # 品类名称(精确匹配)
  37. '标的(名称)?', # 标的名称(泛化匹配)
  38. '标包(名称)?', # 标包名称(泛化匹配)
  39. '(标包|预算|预计采购)金额(([万亿美欧日]?元))?', # 标包金额(泛化匹配)
  40. '(最高|上限)(投标)?限价(([万亿美欧日]?元))?' # 最高限价(泛化匹配)
  41. ]
  42. # 记录每个表头的匹配列索引
  43. self.header_indices = {}
  44. matched_count = 0
  45. # 遍历表头列,检查是否包含所有必需项(顺序不固定)
  46. for col_idx, col_name in enumerate(header):
  47. for req_idx, pattern in enumerate(required_headers):
  48. if re.fullmatch(pattern, col_name):
  49. # 记录匹配到的列索引(使用需求名称作为key)
  50. req_key = {
  51. 0: "序号",
  52. 1: "品类名称",
  53. 2: "标的名称",
  54. 3: "标包名称",
  55. 4: "标包金额",
  56. 5: "最高限价"
  57. }[req_idx]
  58. self.header_indices[req_key] = col_idx
  59. matched_count += 1
  60. break # 一个列只匹配一个需求
  61. # 必须匹配到所有6个必需表头
  62. if matched_count != len(required_headers):
  63. print(f"未匹配到所有必需表头,已匹配{matched_count}")
  64. return False
  65. # 确保表格有数据行
  66. if len(datas) < 2:
  67. return False
  68. self.header = header
  69. self.data = datas[1:]
  70. return True
  71. except Exception as e:
  72. print(f"表格验证错误: {e}")
  73. return False
  74. def extract(self, preprocessed_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
  75. """提取表格中的招标信息"""
  76. extract_result = {"招标信息": []}
  77. for row in self.data:
  78. # 跳过长度异常的行
  79. if len(row) != len(self.header):
  80. continue
  81. # 根据表头索引提取对应数据
  82. serial_number = row[self.header_indices["序号"]]
  83. category = row[self.header_indices["品类名称"]]
  84. subject = row[self.header_indices["标的名称"]]
  85. package = row[self.header_indices["标包名称"]]
  86. budget = row[self.header_indices["标包金额"]]
  87. limited_price = row[self.header_indices["最高限价"]]
  88. # 补充金额单位(从表头提取单位)
  89. # 处理标包金额单位
  90. budget_header = self.header[self.header_indices["标包金额"]]
  91. if re.search('[万亿美欧日]?元', budget_header) and not re.search('[万亿美欧日]?元', budget):
  92. budget += re.search('[万亿美欧日]?元', budget_header).group(0)
  93. # 处理最高限价单位
  94. limit_header = self.header[self.header_indices["最高限价"]]
  95. if re.search('[万亿美欧日]?元', limit_header) and not re.search('[万亿美欧日]?元', limited_price):
  96. limited_price += re.search('[万亿美欧日]?元', limit_header).group(0)
  97. package = subject + package if category != subject else package # 675385849 品类、标的相同;676248419 品类、标的不同
  98. # 整理信息
  99. extract_result["招标信息"].append({
  100. "标的": category,
  101. "标包": package,
  102. "预算": budget,
  103. "限价": limited_price,
  104. })
  105. return extract_result
  106. # 使用示例
  107. if __name__ == "__main__":
  108. # 读取数据文件
  109. with open("data.json", "r", encoding="utf8") as f:
  110. preprocessed_data = json.load(f)
  111. # 初始化模板并提取信息
  112. template = CategoryBudgetTemplateTemplate()
  113. if template.check_call_timing(preprocessed_data):
  114. result = template.extract(preprocessed_data)
  115. print("提取结果:", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
  116. else:
  117. print("当前数据不满足模板调用条件")