Есть список адресов людей, хранящийся в экселе. Адрес полностью вбит в одну ячейку, причем вводил человек (кредитный инспектор банка) как на душу положит. Адрес выглядит примерно так: "Волгоградская обл., Ленинский р-н, пос. Кукуевка, ул. Маркса д.3, кв. 4".
Задача: разбить адреса по ячейкам: в один столбец - индексы, в другие столбцы - названия городов, улиц, районом, номера домов и квартир и т. п.
Задача осложняется тем, что
1) адрес записывает человек,
2) названия улиц и городов могут состоять из нескольких слов (например, "1-я ул. 8-го марта" - есть такая в Москве)
3) как следствие 1) и 2) - очень большое поле для искажения слов "область", "улица", "город" и их сокращений.
Я написал небольшой макрос в экселе, он даже распознает все варианты, с которыми я сталкивался... Но постоянно возникает что-то новое, например, недавно попалось: "г. Самара, ул. Г. Димитрова". Здесь первое "г." означает, что дальше идет название города, а второе - это часть названия улицы. Теперь мне надо к макросу присобачить функцию, которая будет отрабатывать такие случаи.
Была идея использовать для таких распознаваний нейросети, но я не знаю - будет ли там принципиальное отличие от моего макроса (т. е. не придется ли ее обучать каждому новому элементу, который от предыдущего похожего отличается одним-двумя знаками)? |
)