用 Python 挖掘事故报告中的死亡人数
今天用 Python 写一个函数，用来识别土木行业事故报告中的死亡人数。我的设计思路如下：
- 经过观察，80% 的事故报告中有关死亡人数的记录是有规律的，即“XX人死亡”，其中XX可能是汉语数字也可能是阿拉伯数字。
- 于是我设计出一个正则表达式，`pattern_death = r'([\d\w]+)(人死亡|名工人死亡)' 用以识别出这种模式。
- 对安徽省的几分调查报告的测试中，我发现这种识别模式会将“XX人死亡”之前的文字也提取出来，比如“该工程有5人死亡”，直到遇到标点符号，因为
([\d\w]+)的含义是提取任意数量的汉字或数字。 - 于是我有设计出第二个正则表达式，
pattern_death_num = r'(\d+|[零一二两三四五六七八九十百千万]+)(人死亡|名工人死亡)'，用以识别出上一种模式识别出的句子中的数字（无论是中文还是阿拉伯的）。 - 之后我又下载一个第三方库 cn2an ，将中文数字转换为数学数字。
- 将识别到的数字存放到字典中，没有识别到数字但文本中识别出“死亡”的做标记“待确认”。
虽然我在这里描述的似乎很轻松，但是你无法知道的是，我从最开始的起点走到这个目的地用了多久，以及为了识别条件、避免报错、存放识别出的数据等而为函数设计的逻辑化了多久时间。
在报了许多次错误、迭代了多次之后，这个程序基本上能运行起来了，这个思路已经可以从 393 个事故报告中提取 393-56 份 死亡人数了。
你可能会好奇，图上显示的分明是 57 份文件“待确认”，那么已提取到数据的数量不应该是 383-57 吗？
没错，这缺少的一份就是今天我要谈论的主角。
一字之差的工作量
这一份数据一直在报错，我不得不在每个省份的文件之间依次测试，找出有问题的文件。
我发现出错的原因是：程序的确识别出了“X人死亡”，并且将“X”提取了出来，但报错的那份文件用的不是“二人死亡”，而是是“两人死亡”。cn2an 这个专门将表示数字的中文转化为阿拉伯数字的库，它只能识别“二”，无法识别“两”。
于是我又要设计出一个新的逻辑语句，如果识别出了“两”，就将它改为“二”，然后再用 cn2an 将其转化为阿拉伯数字。
我找到这个导致错误的原因并写出解决问题的语句，花了近半个小时。仅仅是一个字的偏差，为了使程序能够适应这种情况，却需要大量的测试。
我并非一个计算机专业的学生，我比较好奇的是，也许“大量时间花费在解决报错上”就是软件开发的常态？
言归正传，这是我们提取数据中很简单的一步，为了适配所有可能性，它的工作量并不小。
如果是从文本中提取“事故性质”这样的数据，也许描述“事故性质”的方式有多种多样（暂时我们不确定），不过它一定比数字要复杂，并且上下文可能没有特殊的格式，如果真是这样，单凭正则表达式可能已经无法完成目的了。
如果正则表达式无法解决这个问题，根据我目前掌握的信息来看，我们就需要复杂的 NLP 技术去识别出命名实体的词语、语义逻辑关系等，让机器理解句子，再将事故原因做分类。而这套规则，需要预设已知的数据库使代码能够理解。
如果我们真的使用 NLP 技术去提取所有事故报告中的“事故原因”，那么为了做出一个适配所有情况的程序，其工作量一定非常大。
为什么这么费劲
我们之所以在提取数据时这么费劲，是什么原因呢？
答案显而易见，事故报告中大部分信息的记录方式都没有统一的格式，如果格式能够统一，如果每个事故报告中都有一个统一的清单，那么每一种数据只需要一个正则表达式就能够提取出来了，并且对所有文件适配。
只可惜，在事故报告的格式上，没有像秦始皇统一六国的伟大节点。
现在 ChatGPT-4 应该可以自动提取出你所需的数据，只是需要充钱。而我们老师想让我们做一个自动识别的程序，只能说有点难，哈哈。
秦始皇统一六国
秦始皇建立了中国历史上第一个统一的中央集权的封建国家，他不仅仅同意了中国，更重要的是他使书同文、车同轨、行同轮，统一文字、货币。
这些统一，不仅有利于信息的传递、规格的统一，也有助于我们中华文化的传承和发扬。
今天在写代码中遇到了这个“两”字引起的报错，以及对提取“事故性质”的工作量的思考，是否可以说明——统一的标准能在无形中解决许多问题呢？
我认为答案是肯定的。
