Как распознать названия в базе товаров и добавить к каждому тип ?

Работа с большими объемами данных, такими как номенклатура товаров, требует системного подхода. Вот несколько шагов и идей, которые могут помочь вам распознать названия товаров и добавить корректные типы:
1. Определите паттерны для распознавания

Сначала нужно сформулировать несколько правил, по которым вы сможете распознавать названия:

• Существительные: Для распознавания товаров, как «колбаса» или «молоко», определите список ключевых существительных, которые представляют основные категории продуктов (например, "мясо", "молоко", "хлеб", "корм" и т. д.).
• Сокращения: Создайте список распространенных сокращений и их расшифровок (например, "ГОВ." → "говядина", "КР." → "кролик", и т. д.). Это поможет в нормализации названий.
2. Использование алгоритмов и библиотек

Для обработки строк и работы с текстом можно использовать языки программирования (например, Python) и библиотеки, такие как:

• NLTK: Для обработки естественного языка.
• pandas: Для обработки и анализа данных.
• re (регулярные выражения): Для распознавания шаблонов.
3. Обработка данных

1. Примените регулярные выражения: Используйте регулярные выражения для поиска существительных в строках. Например, регулярное выражение может помочь отделить название от характеристик.

2. Нормализация названий:
• Для строк с сокращениями попробуйте создать небольшой скрипт, который будет заменять сокращения на полные названия.
• Можно также использовать стемминг или лемматизацию для приведения слов к корневой форме (например, "колбаса" и "колбаски").

3. Идентификация и классификация:
• Создайте функцию, которая будет анализировать каждую строку, определять основное название товара и его характеристики, и добавлять это в новую колонку в DataFrame (если используете pandas).
4. Ручная проверка и доработка

После применения алгоритмов необходимо провести ручную проверку, чтобы убедиться, что названия корректны. Это особенно важно, если ваши данные могут иметь множество уникальных случаев.
5. Итеративное улучшение

На основе ручной проверки определите, какие правила работают, а какие необходимо доработать. Это поможет улучшить код и алгоритм работы с последующими данными.
Пример кода на Python

import pandas as pd
import re

# Пример данных
data = {'title': ["WH.Корм ВК.П.Н.П.АП.ОБ.ГОВ.350г", "Сыр голландский 200г", "Кофе растворимый 100г"]}

df = pd.DataFrame(data)

# Список сокращений
abbrev_dict = {
"ГОВ.": "говядина",
"КР.": "кролик",
# добавьте другие сокращения по мере необходимости
}

# Функция для нормализации названий
def normalize_title(title):
# Заменяем сокращения
for abbr, full in abbrev_dict.items():
title = title.replace(abbr, full)

# Регулярное выражение для извлечения основного товара
match = re.match(r'([\w\s]+)', title)

if match:
product_name = match.group (0).strip()
else:
product_name = title

return product_name

# Применим нормализацию
df['normalized_title'] = df['title'].apply(normalize_title)

print(df)

Заключение

Этот процесс требует тщательной проверки и может занять довольно много времени, но в конечном итоге вы сможете создать более структурированную и понятную номенклатуру товаров.

Никак. Это мусор, информационный шум..