docker build 构建修改
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15
deepdoc/parser/resume/entities/__init__.py
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deepdoc/parser/resume/entities/__init__.py
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
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# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved.
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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# you may not use this file except in compliance with the License.
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# You may obtain a copy of the License at
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# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# See the License for the specific language governing permissions and
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# limitations under the License.
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deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py
Normal file
128
deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py
Normal file
@@ -0,0 +1,128 @@
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# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved.
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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# See the License for the specific language governing permissions and
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# limitations under the License.
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import logging
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import re
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import json
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import os
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import pandas as pd
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from rag.nlp import rag_tokenizer
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from . import regions
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current_file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
GOODS = pd.read_csv(
|
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os.path.join(current_file_path, "res/corp_baike_len.csv"), sep="\t", header=0
|
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).fillna(0)
|
||||
GOODS["cid"] = GOODS["cid"].astype(str)
|
||||
GOODS = GOODS.set_index(["cid"])
|
||||
CORP_TKS = json.load(
|
||||
open(os.path.join(current_file_path, "res/corp.tks.freq.json"), "r",encoding="utf-8")
|
||||
)
|
||||
GOOD_CORP = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/good_corp.json"), "r",encoding="utf-8"))
|
||||
CORP_TAG = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/corp_tag.json"), "r",encoding="utf-8"))
|
||||
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def baike(cid, default_v=0):
|
||||
global GOODS
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try:
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return GOODS.loc[str(cid), "len"]
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
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return default_v
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||||
|
||||
|
||||
def corpNorm(nm, add_region=True):
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||||
global CORP_TKS
|
||||
if not nm or not isinstance(nm, str):
|
||||
return ""
|
||||
nm = rag_tokenizer.tradi2simp(rag_tokenizer.strQ2B(nm)).lower()
|
||||
nm = re.sub(r"&", "&", nm)
|
||||
nm = re.sub(r"[\(\)()\+'\"\t \*\\【】-]+", " ", nm)
|
||||
nm = re.sub(
|
||||
r"([—-]+.*| +co\..*|corp\..*| +inc\..*| +ltd.*)", "", nm, count=10000, flags=re.IGNORECASE
|
||||
)
|
||||
nm = re.sub(
|
||||
r"(计算机|技术|(技术|科技|网络)*有限公司|公司|有限|研发中心|中国|总部)$",
|
||||
"",
|
||||
nm,
|
||||
count=10000,
|
||||
flags=re.IGNORECASE,
|
||||
)
|
||||
if not nm or (len(nm) < 5 and not regions.isName(nm[0:2])):
|
||||
return nm
|
||||
|
||||
tks = rag_tokenizer.tokenize(nm).split()
|
||||
reg = [t for i, t in enumerate(tks) if regions.isName(t) and (t != "中国" or i > 0)]
|
||||
nm = ""
|
||||
for t in tks:
|
||||
if regions.isName(t) or t in CORP_TKS:
|
||||
continue
|
||||
if re.match(r"[0-9a-zA-Z\\,.]+", t) and re.match(r".*[0-9a-zA-Z\,.]+$", nm):
|
||||
nm += " "
|
||||
nm += t
|
||||
|
||||
r = re.search(r"^([^a-z0-9 \(\)&]{2,})[a-z ]{4,}$", nm.strip())
|
||||
if r:
|
||||
nm = r.group(1)
|
||||
r = re.search(r"^([a-z ]{3,})[^a-z0-9 \(\)&]{2,}$", nm.strip())
|
||||
if r:
|
||||
nm = r.group(1)
|
||||
return nm.strip() + (("" if not reg else "(%s)" % reg[0]) if add_region else "")
|
||||
|
||||
|
||||
def rmNoise(n):
|
||||
n = re.sub(r"[\((][^()()]+[))]", "", n)
|
||||
n = re.sub(r"[,. &()()]+", "", n)
|
||||
return n
|
||||
|
||||
|
||||
GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP])
|
||||
for c, v in CORP_TAG.items():
|
||||
cc = corpNorm(rmNoise(c), False)
|
||||
if not cc:
|
||||
logging.debug(c)
|
||||
CORP_TAG = {corpNorm(rmNoise(c), False): v for c, v in CORP_TAG.items()}
|
||||
|
||||
|
||||
def is_good(nm):
|
||||
global GOOD_CORP
|
||||
if nm.find("外派") >= 0:
|
||||
return False
|
||||
nm = rmNoise(nm)
|
||||
nm = corpNorm(nm, False)
|
||||
for n in GOOD_CORP:
|
||||
if re.match(r"[0-9a-zA-Z]+$", n):
|
||||
if n == nm:
|
||||
return True
|
||||
elif nm.find(n) >= 0:
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def corp_tag(nm):
|
||||
global CORP_TAG
|
||||
nm = rmNoise(nm)
|
||||
nm = corpNorm(nm, False)
|
||||
for n in CORP_TAG.keys():
|
||||
if re.match(r"[0-9a-zA-Z., ]+$", n):
|
||||
if n == nm:
|
||||
return CORP_TAG[n]
|
||||
elif nm.find(n) >= 0:
|
||||
if len(n) < 3 and len(nm) / len(n) >= 2:
|
||||
continue
|
||||
return CORP_TAG[n]
|
||||
return []
|
||||
44
deepdoc/parser/resume/entities/degrees.py
Normal file
44
deepdoc/parser/resume/entities/degrees.py
Normal file
@@ -0,0 +1,44 @@
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# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved.
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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# You may obtain a copy of the License at
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# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
|
||||
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# See the License for the specific language governing permissions and
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# limitations under the License.
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TBL = {
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||||
"94": "EMBA",
|
||||
"6": "MBA",
|
||||
"95": "MPA",
|
||||
"92": "专升本",
|
||||
"4": "专科",
|
||||
"90": "中专",
|
||||
"91": "中技",
|
||||
"86": "初中",
|
||||
"3": "博士",
|
||||
"10": "博士后",
|
||||
"1": "本科",
|
||||
"2": "硕士",
|
||||
"87": "职高",
|
||||
"89": "高中",
|
||||
}
|
||||
|
||||
TBL_ = {v: k for k, v in TBL.items()}
|
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||||
def get_name(id):
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||||
return TBL.get(str(id), "")
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||||
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||||
|
||||
def get_id(nm):
|
||||
if not nm:
|
||||
return ""
|
||||
return TBL_.get(nm.upper().strip(), "")
|
||||
712
deepdoc/parser/resume/entities/industries.py
Normal file
712
deepdoc/parser/resume/entities/industries.py
Normal file
@@ -0,0 +1,712 @@
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# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved.
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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# See the License for the specific language governing permissions and
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# limitations under the License.
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TBL = {
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"1": {"name": "IT/通信/电子", "parent": "0"},
|
||||
"2": {"name": "互联网", "parent": "0"},
|
||||
"3": {"name": "电子商务", "parent": "2"},
|
||||
"4": {"name": "互联网金融", "parent": "2"},
|
||||
"5": {"name": "网络游戏", "parent": "2"},
|
||||
"6": {"name": "社交网络平台", "parent": "2"},
|
||||
"7": {"name": "视频音乐", "parent": "2"},
|
||||
"9": {"name": "安全", "parent": "2"},
|
||||
"10": {"name": "云计算", "parent": "2"},
|
||||
"12": {"name": "工具类客户端应用", "parent": "2"},
|
||||
"13": {"name": "互联网广告", "parent": "2"},
|
||||
"14": {"name": "企业互联网服务", "parent": "2"},
|
||||
"16": {"name": "在线教育", "parent": "2"},
|
||||
"17": {"name": "在线医疗", "parent": "2"},
|
||||
"19": {"name": "B2B", "parent": "3"},
|
||||
"20": {"name": "B2C", "parent": "3"},
|
||||
"21": {"name": "C2C", "parent": "3"},
|
||||
"22": {"name": "生活信息本地化", "parent": "3"},
|
||||
"23": {"name": "在线旅游", "parent": "2"},
|
||||
"24": {"name": "第三方支付", "parent": "4"},
|
||||
"26": {"name": "客户端游戏", "parent": "5"},
|
||||
"27": {"name": "网页游戏", "parent": "5"},
|
||||
"28": {"name": "手机游戏", "parent": "5"},
|
||||
"29": {"name": "微博", "parent": "6"},
|
||||
"30": {"name": "社交网站", "parent": "6"},
|
||||
"31": {"name": "在线视频", "parent": "7"},
|
||||
"32": {"name": "在线音乐", "parent": "7"},
|
||||
"35": {"name": "企业安全", "parent": "9"},
|
||||
"36": {"name": "个人安全", "parent": "9"},
|
||||
"37": {"name": "企业级云服务", "parent": "10"},
|
||||
"38": {"name": "个人级云服务", "parent": "10"},
|
||||
"43": {"name": "输入法", "parent": "12"},
|
||||
"44": {"name": "浏览器", "parent": "12"},
|
||||
"45": {"name": "词典", "parent": "12"},
|
||||
"46": {"name": "播放器", "parent": "12"},
|
||||
"47": {"name": "下载器", "parent": "12"},
|
||||
"48": {"name": "IM", "parent": "12"},
|
||||
"49": {"name": "广告服务", "parent": "13"},
|
||||
"50": {"name": "第三方广告网络平台", "parent": "13"},
|
||||
"51": {"name": "媒体代理", "parent": "13"},
|
||||
"52": {"name": "创意代理", "parent": "13"},
|
||||
"53": {"name": "IT-综合", "parent": "1"},
|
||||
"71": {"name": "团购", "parent": "3"},
|
||||
"72": {"name": "地图", "parent": "2"},
|
||||
"73": {"name": "数据存储", "parent": "2"},
|
||||
"414": {"name": "计算机软件", "parent": "1"},
|
||||
"415": {"name": "计算机硬件", "parent": "1"},
|
||||
"416": {"name": "计算机服务(系统、数据服务、维修)", "parent": "1"},
|
||||
"417": {"name": "通信/电信/网络设备", "parent": "1"},
|
||||
"418": {"name": "通信/电信运营、增值服务", "parent": "1"},
|
||||
"419": {"name": "电子技术/半导体/集成电路", "parent": "1"},
|
||||
"472": {"name": "P2P网贷", "parent": "4"},
|
||||
"473": {"name": "互联网理财", "parent": "4"},
|
||||
"474": {"name": "婚恋", "parent": "6"},
|
||||
"476": {"name": "虚拟化", "parent": "10"},
|
||||
"477": {"name": "邮箱", "parent": "12"},
|
||||
"478": {"name": "商业智能", "parent": "14"},
|
||||
"479": {"name": "企业建站", "parent": "14"},
|
||||
"480": {"name": "安防", "parent": "14"},
|
||||
"481": {"name": "网络营销", "parent": "2"},
|
||||
"487": {"name": "智能终端", "parent": "2"},
|
||||
"488": {"name": "移动互联网", "parent": "2"},
|
||||
"489": {"name": "数字城市", "parent": "2"},
|
||||
"490": {"name": "大数据", "parent": "2"},
|
||||
"491": {"name": "互联网人力资源", "parent": "2"},
|
||||
"492": {"name": "舆情监控", "parent": "2"},
|
||||
"493": {"name": "移动营销", "parent": "481"},
|
||||
"494": {"name": "微博营销", "parent": "481"},
|
||||
"495": {"name": "精准营销", "parent": "481"},
|
||||
"496": {"name": "海外营销", "parent": "481"},
|
||||
"497": {"name": "微信营销", "parent": "481"},
|
||||
"498": {"name": "智能手机", "parent": "487"},
|
||||
"499": {"name": "可穿戴设备", "parent": "487"},
|
||||
"500": {"name": "智能电视", "parent": "487"},
|
||||
"501": {"name": "WAP", "parent": "488"},
|
||||
"502": {"name": "物联网", "parent": "489"},
|
||||
"503": {"name": "O2O", "parent": "489"},
|
||||
"504": {"name": "数字出版", "parent": "489"},
|
||||
"505": {"name": "搜索", "parent": "2"},
|
||||
"506": {"name": "垂直搜索", "parent": "505"},
|
||||
"507": {"name": "无线搜索", "parent": "505"},
|
||||
"508": {"name": "网页搜索", "parent": "505"},
|
||||
"509": {"name": "网址导航", "parent": "2"},
|
||||
"510": {"name": "门户", "parent": "2"},
|
||||
"511": {"name": "网络文学", "parent": "2"},
|
||||
"512": {"name": "自媒体", "parent": "2"},
|
||||
"513": {"name": "金融", "parent": "0"},
|
||||
"514": {"name": "建筑与房地产", "parent": "0"},
|
||||
"515": {"name": "专业服务", "parent": "0"},
|
||||
"516": {"name": "教育培训", "parent": "0"},
|
||||
"517": {"name": "文化传媒", "parent": "0"},
|
||||
"518": {"name": "消费品", "parent": "0"},
|
||||
"519": {"name": "工业", "parent": "0"},
|
||||
"520": {"name": "交通物流", "parent": "0"},
|
||||
"521": {"name": "贸易", "parent": "0"},
|
||||
"522": {"name": "医药", "parent": "0"},
|
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"523": {"name": "医疗器械", "parent": "522"},
|
||||
"524": {"name": "保健品", "parent": "518"},
|
||||
"525": {"name": "服务业", "parent": "0"},
|
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"526": {"name": "能源/矿产/环保", "parent": "0"},
|
||||
"527": {"name": "化工", "parent": "0"},
|
||||
"528": {"name": "政府", "parent": "0"},
|
||||
"529": {"name": "公共事业", "parent": "0"},
|
||||
"530": {"name": "非盈利机构", "parent": "0"},
|
||||
"531": {"name": "农业", "parent": "1131"},
|
||||
"532": {"name": "林业", "parent": "1131"},
|
||||
"533": {"name": "畜牧业", "parent": "1131"},
|
||||
"534": {"name": "渔业", "parent": "1131"},
|
||||
"535": {"name": "学术科研", "parent": "0"},
|
||||
"536": {"name": "零售", "parent": "0"},
|
||||
"537": {"name": "银行", "parent": "513"},
|
||||
"538": {"name": "保险", "parent": "513"},
|
||||
"539": {"name": "证券", "parent": "513"},
|
||||
"540": {"name": "基金", "parent": "513"},
|
||||
"541": {"name": "信托", "parent": "513"},
|
||||
"542": {"name": "担保", "parent": "513"},
|
||||
"543": {"name": "典当", "parent": "513"},
|
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"544": {"name": "拍卖", "parent": "513"},
|
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"545": {"name": "投资/融资", "parent": "513"},
|
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"546": {"name": "期货", "parent": "513"},
|
||||
"547": {"name": "房地产开发", "parent": "514"},
|
||||
"548": {"name": "工程施工", "parent": "514"},
|
||||
"549": {"name": "建筑设计", "parent": "514"},
|
||||
"550": {"name": "房地产代理", "parent": "514"},
|
||||
"551": {"name": "物业管理", "parent": "514"},
|
||||
"552": {"name": "室内设计", "parent": "514"},
|
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"553": {"name": "装修装潢", "parent": "514"},
|
||||
"554": {"name": "市政工程", "parent": "514"},
|
||||
"555": {"name": "工程造价", "parent": "514"},
|
||||
"556": {"name": "工程监理", "parent": "514"},
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"557": {"name": "环境工程", "parent": "514"},
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||||
"558": {"name": "园林景观", "parent": "514"},
|
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"559": {"name": "法律", "parent": "515"},
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"560": {"name": "人力资源", "parent": "515"},
|
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"561": {"name": "会计", "parent": "1125"},
|
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"562": {"name": "审计", "parent": "515"},
|
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"563": {"name": "检测认证", "parent": "515"},
|
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"565": {"name": "翻译", "parent": "515"},
|
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"566": {"name": "中介", "parent": "515"},
|
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"567": {"name": "咨询", "parent": "515"},
|
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"568": {"name": "外包服务", "parent": "515"},
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"573": {"name": "设计培训", "parent": "516"},
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|
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"576": {"name": "学历教育", "parent": "516"},
|
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"577": {"name": "管理培训", "parent": "516"},
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"578": {"name": "民办基础教育", "parent": "516"},
|
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"579": {"name": "广告", "parent": "517"},
|
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"580": {"name": "媒体", "parent": "517"},
|
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"581": {"name": "会展", "parent": "517"},
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|
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|
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if not re.match("[0-9]+$", id.strip()):
|
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|
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d = TBL.get(id)
|
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|
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return []
|
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|
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p = get_names(d["parent"])
|
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|
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nms.extend(p)
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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if re.sub(r"(省|(回族|壮族|维吾尔)*自治区)$", "", nm) in NM_SET:
|
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"ltd.",
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"technology",
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|
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"计算机软件",
|
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14939
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14939
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Normal file
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@@ -0,0 +1,911 @@
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"金山",
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"orient",
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"小米",
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"东北农大",
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"northeast agricultural university",
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"neau",
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"东北林业大学",
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"东北林大",
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"northeast forestry university",
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"nefu",
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"中国地质大学",
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"地大",
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"china university of geosciences",
|
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"cug",
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"武汉理工大学",
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"武汉理工",
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"wuhan university of technology",
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"wut",
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"华中农业大学",
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"华中农大",
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"华农",
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"central china agricultural university",
|
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"hzau",
|
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"华中师范大学",
|
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"华中师大",
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"华大",
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"central china normal university",
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"ccnu",
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"中南财经政法大学",
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"中南大",
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"zhongnan university of economics & law",
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"zuel",
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"湖南师范大学",
|
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"湖南师大",
|
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"hunan normal university",
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"hunnu",
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"延边大学",
|
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"延大",
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"yanbian university",
|
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"ybu",
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"东北师范大学",
|
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"东北师大",
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"northeast normal university",
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"nenu",
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"苏州大学",
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"苏大",
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"soochow university",
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"suda",
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"南京航空航天大学",
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"南航",
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"nanjing aero-space university",
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"nuaa",
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"南京理工大学",
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"南理工",
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"institutes of technology of nanjing",
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"njust",
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"中国矿业大学",
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"中国矿大",
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"china mining university",
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"cumt",
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"南京邮电大学",
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"南邮",
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"nanjing university of posts and telecommunications",
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"njupt",
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"河海大学",
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"河海",
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"river sea university",
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"hhu",
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"江南大学",
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"江南大",
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"jiangnan university",
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"jiangnan",
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"南京林业大学",
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"南林",
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"nanjing forestry university",
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"njfu",
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"南京信息工程大学",
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"南信大",
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"nanjing university of information science and technology",
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"nuist",
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"南京农业大学",
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"南农",
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"南农大",
|
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"南京农大",
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"agricultural university of nanjing",
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"njau",
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"nau",
|
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"南京中医药大学",
|
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"南中医",
|
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"nanjing university of chinese medicine",
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"njucm",
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"中国药科大学",
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"中国药大",
|
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"china medicine university",
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"cpu",
|
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"南京师范大学",
|
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"南京师大",
|
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"南师大",
|
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"南师",
|
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"nanjing normal university",
|
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"nnu",
|
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"南昌大学",
|
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"昌大",
|
||||
"university of nanchang","nanchang university",
|
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"ncu",
|
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"辽宁大学",
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"辽大",
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"liaoning university",
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"lnu",
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"大连海事大学",
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"大连海大",
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"海大",
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"maritime affairs university of dalian",
|
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"dmu",
|
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"内蒙古大学",
|
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"内大",
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"university of the inner mongol","inner mongolia university",
|
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"imu",
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"宁夏大学",
|
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"宁大",
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"ningxia university",
|
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"nxu",
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"青海大学",
|
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"清大",
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"qinghai university",
|
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"qhu",
|
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"中国石油大学",
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"中石大",
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"china university of petroleum beijing",
|
||||
"upc",
|
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"太原理工大学",
|
||||
"太原理工",
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"institutes of technology of taiyuan","taiyuan university of technology",
|
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"tyut",
|
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"西北大学",
|
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"西大",
|
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"northwest university",
|
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"nwu",
|
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"西安电子科技大学",
|
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"西电",
|
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"xidian university",
|
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"xdu",
|
||||
"长安大学",
|
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"长大",
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"chang`an university",
|
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"chu",
|
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"陕西师范大学",
|
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"陕西师大",
|
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"陕师大",
|
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"shaanxi normal university",
|
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"snnu",
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||||
"第四军医大学",
|
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"空军军医大学","四医大",
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"air force medical university",
|
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"fmmu",
|
||||
"华东理工大学",
|
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"华理",
|
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"east china university of science",
|
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"ecust",
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"东华大学",
|
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"东华",
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"donghua university",
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"dhu",
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"上海海洋大学",
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"上海海大",
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"shanghai ocean university",
|
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"shou",
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||||
"上海中医药大学",
|
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"上中医",
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"shanghai university of traditional chinese medicine",
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"shutcm",
|
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"上海外国语大学",
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"上外",
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"shanghai international studies university",
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"sisu",
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"上海财经大学",
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"上海财大",
|
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"上财",
|
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"shanghai university of finance",
|
||||
"sufe",
|
||||
"上海体育学院",
|
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"shanghai university of sport",
|
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"上海音乐学院",
|
||||
"上音",
|
||||
"shanghai conservatory of music",
|
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"shcm",
|
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"上海大学",
|
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"上大",
|
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"shanghai university",
|
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"第二军医大学",
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"海军军医大学",
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"naval medical university",
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"西南交通大学",
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"西南交大",
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"southwest jiaotong university",
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"swjtu",
|
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"西南石油大学",
|
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"西南石大",
|
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"southwest petroleum university",
|
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"swpu",
|
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"成都理工大学",
|
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"成都理工",
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"chengdu university of technology",
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"cdut ",
|
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"四川农业大学",
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"川农",
|
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"川农大",
|
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"sichuan agricultural university",
|
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"sicau",
|
||||
"成都中医药大学",
|
||||
"成中医",
|
||||
"chengdu university of tcm",
|
||||
"cdutcm",
|
||||
"西南财经大学",
|
||||
"西南财大",
|
||||
"西财",
|
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"southwestern university of finance and economics",
|
||||
"swufe",
|
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"天津工业大学",
|
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"天工大",
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"tianjin university of technology",
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"tgu",
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"天津医科大学",
|
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"天津医大",
|
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"medical university of tianjin",
|
||||
"tmu",
|
||||
"天津中医药大学",
|
||||
"天中",
|
||||
"tianjin university of traditional chinese medicine",
|
||||
"tutcm",
|
||||
"华北电力大学",
|
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"华电",
|
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"north china electric power university",
|
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"ncepu",
|
||||
"河北工业大学",
|
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"河工大",
|
||||
"hebei university of technology",
|
||||
"hebut",
|
||||
"西藏大学",
|
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"藏大",
|
||||
"tibet university",
|
||||
"tu",
|
||||
"石河子大学",
|
||||
"石大",
|
||||
"shihezi university",
|
||||
"中国美术学院",
|
||||
"中国美院",
|
||||
"国美",
|
||||
"china academy of art",
|
||||
"caa",
|
||||
"宁波大学",
|
||||
"宁大",
|
||||
"ningbo university",
|
||||
"nbu",
|
||||
"西南大学",
|
||||
"西大",
|
||||
"southwest university",
|
||||
"swu",
|
||||
"安徽大学",
|
||||
"安大",
|
||||
"university of anhui",
|
||||
"ahu",
|
||||
"合肥工业大学",
|
||||
"合肥工大",
|
||||
"合工大",
|
||||
"hefei university of technology",
|
||||
"hfut",
|
||||
"中国地质大学",
|
||||
"地大",
|
||||
"china university of geosciences",
|
||||
"cug",
|
||||
"中国地质大学",
|
||||
"地大",
|
||||
"北京地大",
|
||||
"cugb",
|
||||
"中国矿业大学",
|
||||
"中国矿大",
|
||||
"china university of mining & technology",
|
||||
"cumtb",
|
||||
"中国石油大学",
|
||||
"中石大",
|
||||
"石大",
|
||||
"china university of petroleum",
|
||||
"cup",
|
||||
"中国石油大学",
|
||||
"中石大",
|
||||
"cup"]
|
||||
1627
deepdoc/parser/resume/entities/res/school.rank.csv
Normal file
1627
deepdoc/parser/resume/entities/res/school.rank.csv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
5713
deepdoc/parser/resume/entities/res/schools.csv
Normal file
5713
deepdoc/parser/resume/entities/res/schools.csv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
91
deepdoc/parser/resume/entities/schools.py
Normal file
91
deepdoc/parser/resume/entities/schools.py
Normal file
@@ -0,0 +1,91 @@
|
||||
#
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# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved.
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#
|
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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# you may not use this file except in compliance with the License.
|
||||
# You may obtain a copy of the License at
|
||||
#
|
||||
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
|
||||
#
|
||||
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
|
||||
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
|
||||
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
|
||||
# See the License for the specific language governing permissions and
|
||||
# limitations under the License.
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||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import copy
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
current_file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
TBL = pd.read_csv(
|
||||
os.path.join(current_file_path, "res/schools.csv"), sep="\t", header=0
|
||||
).fillna("")
|
||||
TBL["name_en"] = TBL["name_en"].map(lambda x: x.lower().strip())
|
||||
GOOD_SCH = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/good_sch.json"), "r",encoding="utf-8"))
|
||||
GOOD_SCH = set([re.sub(r"[,. &()()]+", "", c) for c in GOOD_SCH])
|
||||
|
||||
|
||||
def loadRank(fnm):
|
||||
global TBL
|
||||
TBL["rank"] = 1000000
|
||||
with open(fnm, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
while True:
|
||||
line = f.readline()
|
||||
if not line:
|
||||
break
|
||||
line = line.strip("\n").split(",")
|
||||
try:
|
||||
nm, rk = line[0].strip(), int(line[1])
|
||||
# assert len(TBL[((TBL.name_cn == nm) | (TBL.name_en == nm))]),f"<{nm}>"
|
||||
TBL.loc[((TBL.name_cn == nm) | (TBL.name_en == nm)), "rank"] = rk
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
loadRank(os.path.join(current_file_path, "res/school.rank.csv"))
|
||||
|
||||
|
||||
def split(txt):
|
||||
tks = []
|
||||
for t in re.sub(r"[ \t]+", " ", txt).split():
|
||||
if (
|
||||
tks
|
||||
and re.match(r".*[a-zA-Z]$", tks[-1])
|
||||
and re.match(r"[a-zA-Z]", t)
|
||||
and tks
|
||||
):
|
||||
tks[-1] = tks[-1] + " " + t
|
||||
else:
|
||||
tks.append(t)
|
||||
return tks
|
||||
|
||||
|
||||
def select(nm):
|
||||
global TBL
|
||||
if not nm:
|
||||
return
|
||||
if isinstance(nm, list):
|
||||
nm = str(nm[0])
|
||||
nm = split(nm)[0]
|
||||
nm = str(nm).lower().strip()
|
||||
nm = re.sub(r"[((][^()()]+[))]", "", nm.lower())
|
||||
nm = re.sub(r"(^the |[,.&()();;·]+|^(英国|美国|瑞士))", "", nm)
|
||||
nm = re.sub(r"大学.*学院", "大学", nm)
|
||||
tbl = copy.deepcopy(TBL)
|
||||
tbl["hit_alias"] = tbl["alias"].map(lambda x: nm in set(x.split("+")))
|
||||
res = tbl[((tbl.name_cn == nm) | (tbl.name_en == nm) | tbl.hit_alias)]
|
||||
if res.empty:
|
||||
return
|
||||
|
||||
return json.loads(res.to_json(orient="records"))[0]
|
||||
|
||||
|
||||
def is_good(nm):
|
||||
global GOOD_SCH
|
||||
nm = re.sub(r"[((][^()()]+[))]", "", nm.lower())
|
||||
nm = re.sub(r"[''`‘’“”,. &()();;]+", "", nm)
|
||||
return nm in GOOD_SCH
|
||||
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