背景：從提供的金融文字中識別出未出現的未知金融實體

一、簡單的熟悉資料

使用資料：

import pandas as pd
# 原始資料集
train_df = pd.read_csv('./train.csv', encoding='utf-8')
test_df = pd.read_csv('./test.csv', encoding='utf-8')

部分資料如下：

二、清理資料

（1）找出所有的非中文、非英文、非數字符號

import re
# 找出所有的非中文、非英文和非數字符號
additional_chars = set()
for t in list(test_df.text) + list(train_df.text):
    additional_chars.update(re.findall(u
 
'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\*]', str(t)))
print(additional_chars)

{'\\', '\ue611', '=', '\ue13d', '╮', '︱', '○', '┄', '☆', '⒐', '③', '\ue312', '\ue022', 'Ｆ', ']', 'с', '㎡', '~', '\ue333', 'Ω', '⒋', '∷', '）', '\ue22e', 'Ｑ', '┈', 'Ｓ', '\ue12f', '｛', '⒏', '▎', '≤', 'Т', '.', '\ue412', '「', '║', '‖', '\ue222
 
', '】', '\ue131', '〉', '⑴', '#', 'ｕ', 'Ｃ', '┓', '\ue335', 'Ｏ', '╰', 'μ', '〔', '′', '╭', 'ｎ', 'Ｕ', '\ue14c', '（', 'π', 'Ｂ', '⑧', '⒍', '\ue114', 'せ', '<', '．', 'ｉ', '３', '\ue63c', '▊', '┛', '\ue612', '\ue110', '&', '℡', '\ue317', '[', '\ue220', '〕', 'α', '\ue345', 'ê', '⑵', '９', '(', '≈', '\ue325
 
', '］', '〈', '￥', '￣', '←', '┉', 'ｅ', 'ū', 'и', 'ú', '÷', 'Ｎ', 'ｗ', '▼', '▽', '″', '﹌', '，', 'й', '④', '\ue219', '＆', '\ue315', '∣', 'Ⅴ', '【', 'ｐ', '{', '@', '\ue00e', '\ue32f', '＞', 'ē', '〝', '\x05', '▋', 'à', '〞', '╯', 'Ｉ', '\ue415', '∑', '\ue60b', '▏', '\n', 'ｌ', '…', '┍', '②', '↘', '≡', 'ｘ', '–', '⒊', '～', '↓', '―', 'ｏ', '↙', 'の', '∽', '〇', 'Ｙ', ')', 'è', '■', '┕', '\x06', '△', '│', 'θ', '＝', '□', '◢', 'Ｗ', 'Ｒ', '\ue00d', '！', '\ue202', '┑', 'ｖ', '\ue60c', 'ノ', '﹞', '%', '\ue332', '\ue60e', '\ue66d', '｜', '\ue404', '／', ',', '\ue04a', '┏', '\ue217', '＄', '\ue627', '\ue035', 'ω', 'ü', 'ˇ', '↑', '‐', 'у', '˙', '\ue607', 'ー', 'ò', '\ue230', "'", 'Ａ', '〗', 'к', '℅', '≦', '︻', '\ue030', '\ue253', '◆', 'Ｈ', '\ue32e', '⑤', '⒈', '\ue622', 'Ｊ', '；', '┙', 'á', '∩', '\ue60a', '\ue215', '＊', 'ｍ', '\ue01c', '\ue10e', 'ｈ', '█', '∫', '\ue10d', 'В', 'Ｄ', '╱', '\ue21c', '\ue63d', 'ó', '━', '>', '\ue60f', '\ue310', '⑦', '"', '\ue231', '\ue11d', '：', '＜', '▌', '“', '?', '≠', 'Ｔ', 'Ｌ', 'é', '\ue234', '‰', '２', '\x07', '\ue107', '”', '\ue221', '℃', 'Ｖ', '}', '\ue21e', '﹏', '\x08', '!', '±', '√', '★', '＋', '\ue608', '▲', 'ā', '﹀', 'ｄ', '×', 'С', '`', 'ａ', '①', '\ue21d', '\ue609', '^', '５', '\ue796', '/', '\ue513', '\ue112', '┊', '▓', ':', 'ǎ', 'ｙ', '⑥', '\ue11b', '∨', '▉', '‘', '\ue21f', 'Ⅲ', '┗', '∶', '⊙', '▍', 'Ⅰ', '﹝', '＃', '⒉', 'Ⅱ', 'ァ', '、', '７', ' ', 'Ⅵ', '_', '１', '？', '。', '」', '─', 'Ｇ', '\ue41d', '８', '４', '\ue00a', '⒌', 'Ｅ', '＇', 'ｒ', '０', '《', 'ご', '\u3000', '+', '┇', '『', '≧', '\ue04e', '◇', 'Ｋ', 'τ', '※', '-', '♂', '［', '◎', '｝', '﹐', '’', '６', '$', '↗', 'Ｐ', '♀', '|', '\ue115', 'ｊ', '』', '＂', '—', '°', '〖', '＿', '－', ';', '●', '︼', '→', '⑶', '·', '》', '≥', '\ue021', '％'}

（2）一些要保留的符號

# 一些需要保留的符號
extra_chars = set("!#$%&\()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~！#￥%&？《》{}“”，：‘’。（）·、；【】")
print(extra_chars)

{')', '\\', '+', '>', '￥', '‘', '=', '【', '#', '；', '^', '|', '{', '@', '}', '-', '/', '：', '%', '“', '、', '!', '?', ']', '_', '】', '&', '~', '（', '）', '*', '？', '。', '[', ':', ';', ',', '，', '！', '.', '<', '’', '`', '(', '》', '·', '《', '”', '$'}

（3）找出他們之間的差異

additional_chars = additional_chars.difference(extra_chars)
print(additional_chars)

{'у', '\ue611', '˙', '\ue607', '\ue13d', '╮', 'ー', 'ò', '\ue230', "'", 'Ａ', '︱', '○', '┄', '☆', '⒐', '③', '〗', '\ue312', '\ue022', 'Ｆ', 'с', 'к', '㎡', '℅', '\ue333', 'Ω', '⒋', '∷', '\ue22e', 'Ｑ', '┈', '≦', 'Ｓ', '\ue12f', '｛', '⒏', '▎', '≤', 'Т', '︻', '\ue412', '\ue030', '「', '║', '\ue253', '◆', 'Ｈ', '‖', '\ue222', '\ue32e', '⑤', '⒈', '\ue131', '\ue622', '〉', '⑴', 'Ｊ', 'ｕ', 'Ｃ', '┓', '┙', 'á', '∩', '\ue335', 'Ｏ', '╰', 'μ', '〔', '′', '╭', '\ue60a', '\ue215', '＊', 'ｍ', 'ｎ', 'Ｕ', '\ue01c', '\ue14c', 'π', 'Ｂ', '⑧', '\ue10e', '⒍', 'ｈ', '\ue114', 'せ', '█', '∫', '\ue10d', '．', 'В', 'Ｄ', '╱', '\ue21c', '\ue63d', 'ｉ', 'ó', '━', '\ue60f', '\ue310', '⑦', '"', '３', '\ue63c', '▊', '┛', '\ue231', '\ue11d', '＜', '▌', '\ue612', '\ue110', '≠', '℡', '\ue317', 'Ｔ', '\ue220', '〕', 'Ｌ', 'α', '\ue345', 'ê', '⑵', 'é', '９', '≈', '\ue234', '‰', '２', '\x07', '\ue325', '］', '\ue107', '〈', '\ue221', '￣', '←', '℃', '┉', 'Ｖ', 'ｅ', 'ū', '\ue21e', '﹏', '\x08', 'и', 'ú', '±', '÷', 'Ｎ', '√', 'ｗ', '★', '＋', '▼', '\ue608', '▲', 'ā', '﹀', '▽', '″', '﹌', 'ｄ', '×', 'й', '④', 'С', 'ａ', '①', '\ue219', '\ue21d', '＆', '\ue315', '∣', '\ue609', 'Ⅴ', 'ｐ', '５', '\ue796', '\ue00e', '\ue32f', '＞', '\ue513', 'ē', '\ue112', '〝', '\x05', '┊', '▓', '▋', 'à', '〞', '╯', 'Ｉ', '\ue415', 'ǎ', 'ｙ', '⑥', '\ue11b', '∑', '\ue60b', '∨', '▏', '\n', '▉', 'ｌ', '\ue21f', '…', 'Ⅲ', '┍', '┗', '②', '∶', '↘', '⊙', '▍', 'Ⅰ', '≡', '﹝', '＃', '⒉', 'ｘ', 'Ⅱ', 'ァ', '７', ' ', 'Ⅵ', '１', '–', '⒊', '～', '↓', '」', '─', 'Ｇ', '\ue41d', '―', '８', '４', '\ue00a', '⒌', 'Ｅ', 'ｏ', '↙', 'の', '∽', '＇', '〇', 'ｒ', '０', 'ご', 'Ｙ', '\u3000', 'è', '┇', '『', '≧', '\ue04e', '◇', 'Ｋ', 'τ', '※', '■', '┕', '♂', '［', '\x06', '△', '│', 'θ', '◎', '＝', '□', '｝', '\ue021', '◢', 'Ｗ', 'Ｒ', '\ue00d', '﹐', '\ue202', '┑', '６', 'ｖ', '↗', 'Ｐ', '♀', '\ue60c', 'ノ', '\ue115', 'ｊ', '』', '﹞', '＂', '\ue332', '—', '°', '\ue60e', '〖', '\ue66d', '＿', '｜', '－', '\ue404', '●', '／', '︼', '\ue04a', '┏', '→', '\ue217', '＄', '\ue627', '\ue035', '⑶', 'ω', 'ü', 'ˇ', '≥', '↑', '‐', '％'}

（4）過濾掉一些停止詞其噪聲

def stop_words(x):
    try:
        x = x.strip()
    except:
        return ''
    x = re.sub('{IMG:.?.?.?}', '', x)
    x = re.sub('<!--IMG_\d+-->', '', x)
    x = re.sub('(https?|ftp|file)://[-A-Za-z0-9+&@#/%?=~_|!:,.;]+[-A-Za-z0-9+&@#/%=~_|]', '', x)  # 過濾網址
    x = re.sub('<a[^>]*>', '', x).replace("</a>", "")  # 過濾a標籤
    x = re.sub('<P[^>]*>', '', x).replace("</P>", "")  # 過濾P標籤
    x = re.sub('<strong[^>]*>', ',', x).replace("</strong>", "")  # 過濾strong標籤
    x = re.sub('<br>', ',', x)  # 過濾br標籤
    x = re.sub('www.[-A-Za-z0-9+&@#/%?=~_|!:,.;]+[-A-Za-z0-9+&@#/%=~_|]', '', x).replace("()", "")  # 過濾www開頭的網址
    x = re.sub('\s', '', x)   # 過濾不可見字元,比如換行符、製表符等
    x = re.sub('Ⅴ', 'V', x)

    for wbad in additional_chars:
        x = x.replace(wbad, '')
    return x

（5）對資料進行處理：我們將title和text的資料一起考慮

train_df['text'] =  train_df['title'].fillna('') + train_df['text'].fillna('')
test_df['text'] =  test_df['title'].fillna('') + test_df['text'].fillna('')

# 清除噪聲
train_df['text'] = train_df['text'].apply(stop_words)
test_df['text'] = test_df['text'].apply(stop_words)
train_df = train_df.fillna('')

視覺化train_df：

三、探索資料

（1） 原始資料中可能存在一些錯誤的標籤我們需要將其找出來

label_list = train_df['unknownEntities'].tolist() # 將列資料轉為列表
text_list =  train_df['text'].tolist() # 獲得文字列表
id_list =  train_df['id'].tolist() # 獲得id列表
false_get_id = [] # 錯誤的標籤對應的id
false_get_label = [] # 錯誤的標籤
for i, label in enumerate(label_list): # 遍歷每一條資料的標籤
    text = text_list[i]
    idx = id_list[i]
    l_l = label.split(';') # 一條資料的多個標籤之間是用;隔開的
    not_in = []
    for li in l_l:
        if li not in text: # 如果該標籤沒有在文字中，說明標籤錯誤
            not_in.append(li)
    if len(not_in) > 0: 
        false_get_id.append(idx)
        false_get_label.append(label)
print(false_get_id)
print(false_get_label)

[2641, 4254, 92, 2528, 1634, 2895, 4040, 4744, 1550, 658, 3771, 3502, 1642, 95, 1461, 4468, 1273, 2974, 2866, 3998, 337, 2705, 4044, 2843, 2093, 2808, 3879, 3428, 1612, 2623, 2890, 330, 281, 3337, 3300, 2350, 226, 671, 65, 3877, 4058, 2651, 3332, 3385, 2821, 2633, 655, 2004, 1539, 117, 2372, 4463, 5007, 4033, 2627, 246, 4782, 3596, 1969, 46, 3238, 3977, 4769, 3075, 1585, 3013, 1384, 1883, 2481, 2747, 3157, 2017, 4488, 4633, 1335, 4444, 1994, 1600, 4080, 2058, 3544, 3847, 570, 3149, 3786, 2984, 2580, 2802, 1080, 1206, 2948, 1357, 1138, 8, 991, 5006, 864, 4448, 623, 2930, 1784, 4321, 884, 4177, 3334, 243, 2123, 4823, 1073, 2478, 1556, 4682, 1190, 1331, 1134, 1354, 114, 45, 3338, 1518, 928, 2736, 4353, 3880, 2491, 261, 1619, 1114, 2296, 1937, 2118, 663, 4686, 336, 4052, 3058, 3381, 2793, 4012, 3623, 4926, 319, 3242, 1350, 4004, 6, 4918, 4482, 3574, 4575, 2220, 4008, 4081, 2841, 1051, 701, 2551, 1446, 1235, 3719, 530, 4415, 3145, 4233, 4791, 4275, 4850, 3856, 4046, 1560, 59, 2577, 3812, 1597, 1458, 350, 631, 4319, 3683, 4629, 1876, 1866, 1139, 4564, 279, 314, 25, 1438, 2884, 3882, 4768, 1391, 3453, 3199, 4043, 1771, 151, 1407, 2885, 1616, 2476, 1386, 2155, 3032, 3775, 3896, 2724, 2744, 3839, 3129, 4023, 4414, 3554, 2304, 4685, 47, 3991, 1918, 2579, 2831, 2733, 2570, 4842, 1343, 1530, 1907, 2340, 3039, 3114, 450, 1815, 462, 3507, 606, 3650, 2660, 931, 2218, 547, 228, 434, 2427, 2227, 2074, 1754, 2153, 3326, 3034, 4143, 1704, 794, 4572, 648, 130, 3258, 2170, 674, 583, 4333, 4577, 3754, 3541, 3051, 3937, 3345, 291, 2160, 4192, 3154, 315, 1614, 3328, 1536, 707, 2287, 3416, 773, 594, 3516, 2102, 2964, 3224, 938, 2290, 1143, 1316, 1147, 2000, 93, 2366, 1998, 875, 1007, 3435, 2613, 2048, 4733, 1605, 116, 4069, 4961, 3913, 3873, 308, 532, 3907, 4460, 2413, 599, 1757, 2245, 3065, 3155, 3982]
['大象健康科技有限公司;健康貓;廣州大象健康科技有限公司', '人和幣;人人愛家金融', '速借貸;金融管家有信錢包', '速借貸;網路貸;金融管家有信錢包', '速借貸;金融管家有信錢包', '速借貸;金融管家有信錢包', '軟銀;Betfair必發;火幣', 'ATC國際期貨香港恆利金業嘉信金服', 'finci芬吉', '閃電借款;掌buy商城', '陀螺世界', '斑馬會員', '華林', '大象健康科技有限公司;健康貓;廣州大象健康科技有限公司', 'E租寶;寶點網;e租寶', '大象健康科技有限公司;健康貓;廣州大象健康科技有限公司', '大象健康科技有限公司;健康貓;廣州大象健康科技有限公司', '大和中盛', 'exp金融資產', '錢寶網', 'Vpay錢包', '應用試客', '白雲山盈康藥業', 'bitfund', 'GEC環保幣;GEC幣', '時代證券', '火星錢包;火星數字資產銀行區塊鏈世界;鏈世界', '國際期貨;先匯國際;中匯國際;中匯國際期貨中巨集資管先匯國際', 'ST拆分搜寶國際', '廣州和信共享科技', '洛安期貨昶勝國際BKB數字貨幣中恆策略MBGMarkets', '金康安泰', '神州長城', '上海憶藏藝術品拍賣公司', '滬深理財;首投理財;多融財富', 'GEC環保幣;GEC幣', '南通海安新藍圖建材科技有限公司', '香港安盛保險', '陝西裕泓鑫泰商貿公司', '智慧商城', '正宇控股;正宇控股集團', '盛投資;期權;貝寶加密貨幣;BTC.com;高盛投資;Matrixport;合創;區塊鏈世界;鏈世界;貨幣交易', '支付通;全球數字資產交易所;Fcoin;WoToken', '支付通;全球數字資產交易所;Fcoin;WoToken', '支付通;全球數字資產交易所;Fcoin;WoToken', '支付通;全球數字資產交易所;Fcoin;WoToken', '支付通;全球數字資產交易所;Fcoin;WoToken', 'e貸通', 'Ecoin', 'gec;GEC環保幣', '萬全;GLO;聚寶金融;匯理財;OCTO;4M;沃爾克;IGOFX;澳沃國際;金殿環球;普頓;馬勝金融;炒期貨;聚金;匯投資;福袋匯業;期貨投資;PTFX普頓外匯;聚寶', 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'新華都;三江購物', '', '瑞波幣;恆星幣;萬維幣;通盛幣;珍寶幣;富豪幣;萬福幣;吉祥幣;視界鏈;農業鏈;天使鏈;流量魔石;金元幣;西遊鏈;高興幣;電能鏈;lmc檸檬幣;kdc凱帝幣;csc炭匯幣;scc足球幣;綠鏈;acc防偽幣;fyb弗益幣;匯擇投資;正謙益;睿鑫寶;德愛社群;微韻文化;益路同行;山海經;融易通;特色三妹;至尊;阿川;星火草原;恩威商城;CNY金融互助;公益社群掌心眾扶;友錢寶;友義寶;影子銀行;智富寶;雲支付|雲付通;精神傳銷心靈培訓;億加互助;ICA;微韻文化;kdc凱帝幣;流量魔石;雲支付|雲付通;fyb弗益幣;智富寶;星火草原;萬福幣;德愛社群;公益社群掌心眾扶;天使鏈;scc足球幣;影子銀行;lmc檸檬幣;富豪幣;睿鑫寶;友義寶;吉祥幣;恩威商城;CNY金融互助;acc防偽幣;正謙益;金元幣;友錢寶;維卡幣;ICA;綠鏈;特色三妹;恆星幣;視界鏈;至尊;阿川;精神傳銷心靈培訓;益路同行;csc炭匯幣;農業鏈;珍寶幣;融易通;匯擇投資;通盛幣;馬克幣;山海經;億加互助;西遊鏈;萬維幣;高興幣;電能鏈',
'坤吉國際;EQR;FDEX;貴州國際交易中心;廣州西勃商品交易中心;創昇國際期貨;點牛融資融券;信捷策略;眾昇策略;時盛財匯;鼎點策略;錢盈配資;國金策略;嘉露國際;有富策略;東方匯盈;小金橘策略;紅牛策略;真牛科技;中航江南期貨;象嶼期貨;貝贏網;信誠資產;漲悅財金;海慧通;壹恆國際;鼎點策略;錢盈配資;順通線上;國金策略;嘉露國際;迅視資管;期權專車;桑傑股權;花旗資本;BKB;九州金服;中盟國際;中浙金控海博利;創輝國際;海南大宗;諾安期貨;路易澤;安信金控;百益策略;期貨大贏家', '', '易金融;麻袋財富', '理理財', '立刷', '錢保姆;分秒金融;飯飯金服;掌悅理財;黎明國際;金匯微金;一點金庫;金統貸;有融網', '零點礦工', '招財寶;香港安盛投連險;AsiaOne', '平安銀行;江蘇銀行;螞蟻財富;天天基金;陸金所;微交易;嘉合基金', '',
'覓信DEC', '積木盒子;錢來也;錢來也網路借貸;你我貸',
'諾德基金;中天證券;大同證券;山西證券', '廣州承興營銷管理有限公司;諾亞財富',
'恆利金業;FusianGallant;香港富贏通;高盛亞太;菲特爾國際;粒子金融;格蘭特;中泰期權;TRENDS;歐克斯;中首投資;優越投資;嘉晟財富;速匯國際;青島西海岸;豪根國際;保卓國際;Morse;火幣網;奧瑞國際;琥珀帝國;大贏家;星亙國際;富時羅素;嘉蘭待;法納金融;高盛亞太;大贏家期貨;香港優越投資中心;中元天頤;中遠期貨;香港富盈;寶丰國際;火幣網;CFEX;帕克金融;鼎和金控;火幣;中浙金控;彭義昆維權;富通國際;世紀金業;ATTEX', '領航國際資本', '前金融;陸金所;鏈鏈金融;房金所;中金貸;津融貸;車賺', '馬勝金融;普頓PTFX;普頓ptfx;聚寶金融;IGOFX;3M;PTPrutonMegaBerjangka;PrutonCapital', '沃爾克外匯;MMM金融互助;馬勝金融;亨英集團;HIIFX海匯國際;EA智慧交易;IGOFX;HYBX', '紅威投資;金融網;富利寶;豫之興資本;錢富通;競優理財;豐鼎金融;真信匯通;金財富;智慧理財;聚財;全域性金服;榕巨互金;資訊網;天誠財富;星通財富;梵豐投資;國有投資;德眾金融;吉盟財富;永利寶;億企聚財;花橙金融;理財網;吉農投資;儲信理財;火理財',
 '合創', '光子鏈PTN', '京東;蘇寧;唯品會;淘寶;考拉;權健;華林', '京東;蘇寧;唯品會;淘寶;考拉;權健;華林', '天貓;淘寶;京東;優品彙;全返通',
 '融創中國;摩根士丹利;德意志銀行;農銀國際', 'e租寶;錢寶網;江蘇聯寶', 'BitMEX', 'GEC',
 '夏商風信子;時福全球購;恆優國際;寶象商務中心;金淘惠源;沃洋優品;酩悅酒業;歐頌酒業;優傳保稅;跑街',
 '淘寶;京東;網易', '東方證券股份有限公司;花旗環球金融（亞洲）有限公司',
 '神州泰嶽投資;米莊理財;神州泰嶽;圖騰貸;沃時貸;米莊理財', '', 'A股頭條', '',
 '速匯國際;SpeedTrad;新華富時A50;德指DAX30;恆指HSI;泰達幣', '速通寶vpay',
 '悟空理財;晉商貸;銅板街;泰然金融;玖富;融牛線上;可溯金融;微貸網',
 '比特幣;萊特幣;無限幣;夸克幣;澤塔幣;燒烤幣;隱形金條', '優樂商城;淘優樂',
 '米缸金融;富管家;鑫聚天利;富盈;金理財;寧富盈;天安（貴州省）網際網路金融資產交易中心股份有限公司;北京航天浦盛科技中心;天安金交中心',
 '富管家;鑫聚-天利;天安金交所', '寒武創投;熠美投資', '紅嶺創投;PPmoney;樂享寶', '金融投資;風險投資;錢生錢',
 '萊次狗;摩拜鏈(MobikeChain);以太坊;遨遊;共生幣;CNHKC;CEC;ENE;共生幣;遨遊;摩拜鏈', '挖易',
 '玖富數科;友信智投;普惠金融;金融科技;宜人金科;友信金服', '雷達幣;雷達錢包;雷達支付', '未來星球', 'jojomarkets',
'西投控股;西安經開城投;西安城投(集團);西安曲江文化;長安信託;西安金控',
'遠特通訊;遠特喜牛;遠特;喜牛', '華霖財富管理股份有限公司;華霖金服',
'錢寶;百川幣;e租寶;聖商;中晉;e租寶;泛亞;鮮生友請', '伽滿優;富友支付;乾包網',
'伽滿優;富友支付;乾包網', '伽滿優;富友支付;乾包網', '策略通;牛股盈;新紀元期貨;花旗證券;廣匯大宗商品交易中心;貴州西部農產品交易中心;眾生策略;沃倫策;中陽期貨;巨集琳策略;股億訊;萊贏寶;金盛商貿;創投大師;芬吉;牛來了;掌互通;鼎盈信投;滬深689策略;國金策略;神聖策略;益達商城;壹恆國際;復興恆福;神谷策略;江蘇百瑞贏;眾達國際期貨;純手期貨;天興國際期貨;國人期投;超人國際;融盛線上;眾贏投顧;神聖策略;股易融;花旗證券;鴻運信投;眾生策略;財創期選;勁牛期權;華信策略;中訊策略;創期國投;順配寶;香港英聯策略', 'UnWallet', '小九花花', '眾贏;普惠金融;悟空理財;叮噹貸;玖富錢包',
 '小象金融;響噹噹;百仁貸;公眾理財;宜泉資本;信而富;99財富;一起理財;酷盈網;人人愛家', '小諸葛金服;芝麻寶金服;天農金融;有融網;狐小狸理財;城城理財;海星寶理財;易納理財;普益金服;財富中國;小灰熊金服;紅八財富;貸你盈;超人貸;台州貸;百金貸;浣熊理財;銀號理財;偉民金服;啄米理財;麻寶金服;天農金融;有融網;狐小狸理財;城城理財;海星寶理財;易納理財;普益金服;財富中國;小灰熊金服;紅八財富;貸你盈;超人貸;台州貸;百金貸;浣熊理財;銀號理財;偉民金服;啄米理財',
'', '', '中雲國際;E路商城', '京東金融;京東理財;小白理財;年年盈;月月盈;金理財;天天盈;幣基金', '獵金集團;獵金全民影視',
 '巨人理財;掌悅理財;一點金庫;央金所;利利金服;領奇理財;投米樂;領奇理財;一點金庫;利利金服;微米線上;掌悅理財;巨人理財;投米樂;微米線上', '宜信惠民投資管理', '以太雲', '', '寧波甬堅網路科技有限公司;麥穗金服;錢內助;三金線上;民信金服;利民網;巨如眾吧;搶錢通;金投手;壹萬木投資;寧海縣永堅混凝土有限公司;易麥理財',
 '金證科技;新大陸;興業數金;工銀科技;高偉達;國泰君安研究所;民生科技','仁遠資本;貝米錢包;東澤匯順發;人人貸', '啄米理財;快點理財;甬e貸;多米金融;壹佰金融;津啟寶;利魔方;溫州貸;招金貓;易貸線上', '富通環球投資;恆信環球投資;恆信國際;恆信貴金屬;恆信集團', '五星基金;華安策略', '你我貸;玖富普惠;宜人貸;微貸網', '有信錢包;芝麻分貸款', '花生日記;菜鳥;雲集微店;',
 '皮城金融;企查查;海寧民間融資服務中心;海寧皮城', '浙江謝志宇控股集團有限公司;杭州凱藍汽車租賃有限公司', '蘑菇街;飛豬旅行;俠侶聯盟;廈門俠網旅遊服務有限公司;廈門俠網旅遊服務有限公司', '道瓊斯指數;平安證券;HDI', '海貝國際;IGOFX平臺', '光大保德信鼎鑫基金;華泰期貨',
'MoreToken錢包;Coinone;Tokenstore錢包;BossToken錢包;智慧搬磚;BossToken;SecurityToken',
'玖富叮噹貸;馬上金融;招聯好期貸;小鯊易貸', '天津銀行;智聖金服;金融理財;全民理財;廣州智聖大健康投資有限公司', '智聖金服;金融理財',
'紅橙優選;微豪配資;恩聖威;MORSE;易信;新源財經;中北選買;嘉晟財富;恆利金業;ATTEX;優信外匯;速匯國際;威海中元天頤;AJPFX;中元天頤;中泰之星',
'信邦;中贏國際;白象國際;花旗;中瑞財訊;恆利金業;海利國際;嘉晟財富;新源財經優信外匯;環球金融;匯融國際;聚富策略;富通國際;速匯國際', '中信華睿;華安策略;福盛期權;杜德配資;WIRECADD;MALAFY;金田策略;;Helong和隆;銀島配資;世紀金業;鼎盈信投;信融期權;弘基金融;天臣配資;久聯優配;致富配資;鼎澤配資;涵星配資;鑫配資;鼎盈信投;信邦策略;百益策略;安信金控;CFX圓匯;格林期貨;鴻運信投;信邦策略;巨集觀策略;金多多配資;羅賓智投;信溢國際;弘基金融;萬榮國際;多乾國際;合欣國際;EGML;環球金融;HATSKY;速達國際;中陽期貨;豐訊凱國際FDEX',
'華遠國際;撮合網;粒子金融;明道配資;長江期貨;佳銀融資融券;海南大宗商品交易中心;貴州國際商品交易中心;策略資本;穩贏策略;盈策略;川商聯宗商品;外匯投資;天元策略;聚富策略;環海陸港;匯融國際;領航配資;新紀元;廣州西勃商品交易中心;權金匯;東方財經;中遠期貨;誠信配資;方正國際;新源財經;艾利威;大連商品交易所;賽嶽恆配資;弘基金融;創期國投;盛贏期服', '“慧盈”理財;“家和盈”理財;“增盈”理財', '普信金服APP', '投哪網;麻袋財富;東方證券;桔子理財;微貸網;國信證券;小贏理財;分期樂;宜人貸;小贏錢包', '中金珠寶', 'P2B;微金融;芒果金融', '', '',
'股王配資;DBC幣;眾融眾投;新富金融;恆通國際;微交易;大東方國際商品交易集團;鑫匯環球;大東方國際商品交易集團;恆通國際微交易;DBC幣;新富金融;股王配資;眾融眾投;鑫匯環球',
'中航期貨;震泰國際;ainol艾諾;joso聚碩;tfyforex;國峰貴金屬',
'plustoken', '亞馬遜', 'brt房地產信託', '火幣;okex', '嘉盛', '沃客', 'okex', '愛福瑞',
'雲訊通;雲數貿;五行幣;善心匯;LCF專案;雲聯惠;星火草原;雲指商城;世界華人聯合會;世界雲聯;WV夢幻之旅;維卡幣;萬福幣;二元期權;雲夢生活;恆星幣;摩根幣;網路黃金;1040陽光工程;中綠資本;賽比安;K幣商城;五化聯盟;國通通訊網路電話;EGD網路黃金;萬達複利理財;MFC幣理財;微轉動力;神州互聯商城;綠藤理財;綠色世界理財;寶微商城;中晉系;馬克幣;富迪;萬通奇蹟;港潤信貸;CNC九星;世界雲聯;沃客生活;天音網路;萊匯幣;盛大華天;惠卡世紀;開心理財網;貝格邦BGB;FIS數字金庫;SF共享金融;DGC共享幣;易賺寶;豐果遊天下;天獅集團;薪金融;MGN積分寶;光彩幣;億加互助;GemCoin(珍寶幣);老媽樂']  # 對應id的修正實體
id_list = train_df['id'].tolist()
label_list = train_df['unknownEntities'].tolist()

for i, idx in enumerate(id_list):
    if idx in false_get_id :
        label_list[i] = repair_id_label[false_get_id.index(idx)]

# 修復過程中漏了幾個標籤，在這裡補上
label_list[2409] = '金融科技（Fintech）'
label_list[2479] = '玖富錢包;玖富數科集團;玖富錢包APP'
label_list[3596] = '盈盈理財;乾包網;臻理財;蝸牛線上'

（3）將處理後的資料重新儲存

train_df['unknownEntities'] = label_list
train_df = train_df[~train_df['unknownEntities'].isnull()]  # 刪除空標籤
train_df.to_csv('new_train_df.csv')

new_test_df = test_df[:]  # 測試集
new_test_df.to_csv('new_test_df.csv', encoding='utf-8', index=False)

（4）看一下句子長度的分佈

重新載入初步處理好的資料：

import pandas as pd
# 原始資料集
new_train_df = pd.read_csv('./new_train_df.csv', encoding='utf-8')
new_test_df = pd.read_csv('./new_test_df.csv', encoding='utf-8')

def count_text_len(text):
  return len(str(text))
new_train_df['text_len'] = new_train_df['text'].apply(count_text_len)

統計一下每個區間的長度的個數：

import numpy as np
bins = [0,100,500,1000,100000]
labels = ['0-100', '100-500', '500-1000', '1000以上']
tmp = pd.cut(new_train_df['text_len'],bins=bins, right=False, labels=labels)
new_train_df['長度'] = tmp
new_train_df.groupby(by=['長度'])['長度'].agg([('個數',np.size)])

看下總體描述：

最大長度是32212，最小長度是4，75%的資料長度在1357以下。

句子還是比較長的，我們需進分句處理：

def _cut(sentence):
    """
    將一段文字切分成多個句子
    :param sentence:
    :return:
    """
    new_sentence = []
    sen = []
    for i in sentence: # 遍歷句子中的每一個字，如果遇到以下的符號就進行分割
        if i in ['。', '！', '？'] and len(sen) != 0: # 如果這些標點在句子中
            sen.append(i) # 
            new_sentence.append("".join(sen))
            sen = []
            continue
        sen.append(i)
    print(new_sentence)
    if len(new_sentence) <= 1: # 一句話超過max_seq_length且沒有句號的，用","分割，再長的不考慮了。
        new_sentence = []
        sen = []
        for i in sentence:
            if i.split(' ')[0] in ['，', ','] and len(sen) != 0:
                sen.append(i)
                new_sentence.append("".join(sen))
                sen = []
                continue
            sen.append(i)
    if len(sen) > 0:  # 若最後一句話無結尾標點，則加入這句話
        new_sentence.append("".join(sen))
    return new_sentence

def cut_train_and_dev_set(text_list, label_list):
    cut_text_list = []
    cut_index_list = []
    cut_label_list = []
    for i, text in enumerate(text_list):
        if label_list[i] != '': # 先判斷標籤是否為空
            text_label_list = label_list[i].split(';')  # 獲取該條資料的實體列表
            temp_cut_text_list = []
            temp_cut_label_list = []
            text_agg = ''
            if len(text) < len_treshold: # 如果當前文字小於512，則直接新增
                temp_cut_text_list.append(text)
                temp_cut_label_list.append(label_list[i])
            else:
            
                sentence_list = _cut(text)  # 一條資料被切分成多句話

                for sentence in sentence_list:
                    if len(text_agg) + len(sentence) < len_treshold: 
                        text_agg += sentence # 當前這句話小於512則加上下一句話
                    else:
                        new_label = []  # 新構成的句子的標籤列表
                        for label in text_label_list:
                            if label in text_agg and label != '':
                                new_label.append(label) # 判斷標籤是否在這句話中，在則加入進來

                        if len(new_label) > 0:
                            temp_cut_text_list.append(text_agg)
                            temp_cut_label_list.append(";".join(new_label))

                        text_agg = sentence
                # 加回最後一個句子
                new_label = []
                for label in text_label_list:
                    if label in text_agg and label != '':
                        new_label.append(label)
                if len(new_label) > 0:
                    temp_cut_text_list.append(text_agg)
                    temp_cut_label_list.append(";".join(new_label))

            cut_index_list.append(len(temp_cut_text_list))
            cut_text_list += temp_cut_text_list
            cut_label_list += temp_cut_label_list

    return cut_text_list, cut_index_list, cut_label_list

刪除掉為Unname的那一列：

new_train_df = new_train_df.loc[:, ~new_train_df.columns.str.contains("^Unnamed")]

# 切分訓練集，分成訓練集和驗證集，在這可以嘗試五折切割
print('Train Set Size:', new_train_df.shape)
new_dev_df = new_train_df[4000:]
frames = [new_train_df[:2000], new_train_df[2001:4000]]
new_train_df = pd.concat(frames)  # 訓練集
new_train_df = new_train_df.fillna('')
new_test_df = new_train_df[:]  # 測試集

同樣的我們要對測試集也進行相應的劃分，這裡的測試集是沒有標籤的：

# 資料切分
def cut_test_set(text_list):
    cut_text_list = []
    cut_index_list = []
    for text in text_list:

        temp_cut_text_list = []
        text_agg = ''
        if len(text) < len_treshold:
            temp_cut_text_list.append(text)
        else:
            sentence_list = _cut(text)  # 一條資料被切分成多句話
            for sentence in sentence_list:
                if len(text_agg) + len(sentence) < len_treshold:
                    text_agg += sentence
                else:
                    temp_cut_text_list.append(text_agg)
                    text_agg = sentence
            temp_cut_text_list.append(text_agg)  # 加上最後一個句子

        cut_index_list.append(len(temp_cut_text_list))
        cut_text_list += temp_cut_text_list

    return cut_text_list, cut_index_list

五折劃分資料（可選）

from sklearn.model_selection import KFold
train_text_list = train_df['text'].values[:,None]
train_label_list = train_df['unknownEntities'].values[:,None]
kf = KFold(n_splits=5)
for train_index,dev_index in kf.split(train_text_list):
  train_x, dev_x = train_text_list[train_index], train_text_list[dev_index]
  train_y, dev_y = train_label_list[train_index], train_label_list[dev_index]

驗證切分是否正確：

"""
測試切分是否正確
"""
flag = True

for i, text in enumerate(train_cut_text_list):
    label_list = train_cut_label_list[i].split(';')
    for li in label_list:
        if li not in text:
            print(i)
            print(li)
            print(text)
            flag = False
            print()
            break
        if li == '':

            print(li)
            print(text)
            flag = False
            print()
if flag:
    print("訓練集切分正確！")
else:
    print("訓練集切分錯誤！")


flag = True
for i, text in enumerate(dev_cut_text_list):
    label_list = dev_cut_label_list[i].split(';')
    for li in label_list:
        if li not in text:
            print(i)
            print(li)
            print(text)
            print()
            flag = False

if flag:
    print("驗證集切分正確！")
else:
    print("驗證集切分錯誤！")

四、儲存資料

# 儲存切分索引
cut_index_dict = {'cut_index_list': cut_index_list}
with open(data_dir + 'cut_index_list.json', 'w') as f:
    json.dump(cut_index_dict, f, ensure_ascii=False)

dev_cut_index_dict = {'cut_index_list': dev_cut_index_list}
with open(data_dir + 'dev_cut_index_list.json', 'w') as f:
    json.dump(dev_cut_index_dict, f, ensure_ascii=False)


train_dict = {'text': train_cut_text_list, 'unknownEntities': train_cut_label_list}
train_df = pd.DataFrame(train_dict)

dev_dict = {'text': dev_cut_text_list, 'unknownEntities': dev_cut_label_list}
dev_df = pd.DataFrame(dev_dict)

test_dict = {'text': test_cut_text_list}
test_df = pd.DataFrame(test_dict)

print('訓練集:', train_df.shape)
print('驗證集:', dev_df.shape)
print('測試集:', test_df.shape)

# 構造訓練集、驗證集與測試集
with codecs.open(data_dir + 'train.txt', 'w', encoding='utf-8') as up:
    for row in train_df.iloc[:].itertuples():
        # print(row.unknownEntities)

        text_lbl = row.text
        entitys = str(row.unknownEntities).split(';')
        for entity in entitys:
            text_lbl = text_lbl.replace(entity, 'Ё' + (len(entity) - 1) * 'Ж')

        for c1, c2 in zip(row.text, text_lbl):
            if c2 == 'Ё':
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'B-ORG'))
            elif c2 == 'Ж':
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'I-ORG'))
            else:
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'O'))
        up.write('\n')

with codecs.open(data_dir + 'dev.txt', 'w', encoding='utf-8') as up:
    for row in dev_df.iloc[:].itertuples():
        # print(row.unknownEntities)
        text_lbl = row.text
        entitys = str(row.unknownEntities).split(';')
        for entity in entitys:
            text_lbl = text_lbl.replace(entity, 'Ё' + (len(entity) - 1) * 'Ж')

        for c1, c2 in zip(row.text, text_lbl):
            if c2 == 'Ё':
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'B-ORG'))
            elif c2 == 'Ж':
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'I-ORG'))
            else:
                up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'O'))

        up.write('\n')

with codecs.open(data_dir + 'test.txt', 'w', encoding='utf-8') as up:
    for row in test_df.iloc[:].itertuples():

        text_lbl = row.text
        for c1 in text_lbl:
            up.write('{0} {1}\n'.format(c1, 'O'))

        up.write('\n')

參考：https://github.com/ChileWang0228/Deep-Learning-With-Python/