您确实有两个问题：
我可以帮助解决第二个问题。（但请参阅下面的编辑以获取有关第一个问题的帮助。）
使用旧的Google Maps API（仍在运行），您可以将地理编码缩减为一行（丑陋的一行）：
def geocode(address):
return tuple([float(s) for s in list(urllib.urlopen('http://maps.google.com/maps/geo?' + urllib.urlencode({'output': 'csv','q': address})))[0].split(',')[2:]])
这是可读的7行版本以及一些包装器代码（从命令行调用时，请记住将地址括在引号中）：
import sys
import urllib
googleGeocodeUrl = 'http://maps.google.com/maps/geo?'
def geocode(address):
parms = {
'output': 'csv',
'q': address}
url = googleGeocodeUrl + urllib.urlencode(parms)
resp = urllib.urlopen(url)
resplist = list(resp)
line = resplist[0]
status, accuracy, latitude, longitude = line.split(',')
return latitude, longitude
def main():
if 1 < len(sys.argv):
address = sys.argv[1]
else:
address = '1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043, USA'
coordinates = geocode(address)
print coordinates
if __name__ == '__main__':
main()
解析CSV格式很简单，但是XML格式具有更好的错误报告功能。
我望着nltk。这并非易事，但我可以推荐自然语言工具包文档CH 7-从文本中提取信息，特别是7.5 Named Entity Recognition。在本节的最后，他们指出：
NLTK提供了一个已经过训练的识别器，可以识别通过函数nltk.ne_chunk（）访问的命名实体。如果我们设置参数binary = True，那么命名实体将被标记为NE；否则，分类器添加类别标签，例如PERSON，ORGANIZATION和GPE。
您要指定True，但可能需要类别标签，因此：
chunked_sentences = nltk.batch_ne_chunk(tagged_sentences)
这提供了类别标签（命名实体类型），这似乎很有希望。但是在对文本和带有位置的几个简单短语进行尝试之后，很显然需要更多规则。阅读文档以获取更多信息。
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清零编程群