推荐一款免费的收货信息智能识别工具

大家好，我是Echa 。

今天给大家分享非常实用的收货信息智能识别工具，该工具使用广泛，比如小程序，H5，App等等，大大提高用户体验和工作效率。但是市面上大部分都是按照API调用平次来收费的，总体来说比较贵。目前推荐这个是免费的，智能匹配率大概在85%作用，希望大家喜欢。创作不易，喜欢的老铁们加个关注，点个赞，后面会持续更新干货，速速收藏，谢谢！

源码地址：
https://gitee.com/JCfeng/js-util/tree/main/address_auto

效果图：

核心代码：

/** * 收件人信息自动识别 * @param {String} auto_value 输入的信息 * @returns {ReturnInfo} */function address_auto(auto_value) { /** * 储存分割后的数据 * @type {String[]} */ let split_res = [ auto_value ] /** * 支持的分割符 * @type {string[]} */ let splitters = [',', '，', ' ', '\r\n', '\n'] // 按不同的分隔符依次分割 for (let splitter of splitters) { let split_res1 = [] for (let split_res_item of split_res) { split_res1.push(...split_res_item.split(splitter)) } split_res = split_res1 } // 类型标记 // 后面会对每个分割后的部分进行类型检测 let TYPE_MOBILE = 1 << 0 // 手机 let TYPE_NAME = 1 << 1 // 名字 let TYPE_ADDR_PROVINCE = 1 << 2 // 地址-省份部分 let TYPE_ADDR_CITY = 1 << 3 // 地址-城市部分 let TYPE_ADDR_COUNTY = 1 << 4 // 地址-区县部分 let TYPE_ADDR_DETAIL = 1 << 5 // 地址-详细地址部分 // 地址中可写可不写的部分 let DISPENSIBLE_PROVINCES = [ '省', '市', '自治区' ] let DISPENSIBLE_CITYS = [ '市', '地区', '区', '盟', '自治州' ] let DISPENSIBLE_COUNTYS = [ '林区', '族区', '区', '自治县', '县', '市', '自治旗', '旗' ] /** * 储存地区信息的结构 * @typedef {Object} AreaInfo * @property {String} code - 地区编码 * @property {String} name - 地区名称 * @property {String} name_except_dispensible - 除了dispensible部分后的地区名称 * @property {Number} similarity - 匹配name_except_dispensible时的相似度 */ /** * 地区数据处理函数 * @param {Object.<String, String>} data - 地区数据 * @param {Array.<String>} dispensible_list - 可忽略的内容 * @returns {Array.<AreaInfo>}} */ let area_data_processing = function (data, dispensible_list) { return Object.entries(data).map(entry => { let item = { code: entry[0] + '', name: entry[1] + '', name_except_dispensible: entry[1] + '', similarity: 1, } for (let dispensible_item of dispensible_list) { if (item.name.endsWith(dispensible_item) && item.name.length >= dispensible_item.length + 2) { item.name_except_dispensible = item.name.substring(0, item.name.length - dispensible_item.length) item.similarity = item.name_except_dispensible.length / item.name.length break } } return item }) } let provinces = area_data_processing(areaList.province_list, DISPENSIBLE_PROVINCES) // 储存省份信息的数组 let citys = area_data_processing(areaList.city_list, DISPENSIBLE_CITYS) // 储存省份信息的数组 let countys = area_data_processing(areaList.county_list, DISPENSIBLE_COUNTYS) // 储存省份信息的数组 /** * 匹配到的信息的结构 * @typedef {Object} ResInfo * @property {String} code - 地区编码 * @property {String} name - 地区名称 * @property {Number} similarity - 相似度（完全匹配时为1） * @property {Number} split_res_index - 对应的split_res数组中的数据的索引 * @property {String} [capture_province] - 捕获的省份内容，此字段只在省份信息内存在 * @property {String} [capture_city] - 捕获的城市内容，此字段只在城市信息内存在 * @property {String} [capture_county] - 捕获的区县内容，此字段只在区县信息内存在 * @property {Number} [max_city_split_res_index] - 最大相似度的城市对应的split_res数组中的数据的索引，此字段只在最终结果中存在 * @property {Number} [max_city_resInfo_index] - 最大相似度的城市对应的city_resInfo_list数组中的数据的索引，此字段只在最终结果中存在 * @property {Number} [max_province_split_res_index] - 最大相似度的省份对应的split_res数组中的数据的索引，此字段只在最终结果中存在 * @property {Number} [max_province_resInfo_index] - 最大相似度的省份对应的province_resInfo_list数组中的数据的索引，此字段只在最终结果中存在 */ /** * 储存匹配到的省份信息 * @type {ResInfo[]} */ let province_resInfo_list = [] /** * 储存匹配到的城市信息 * @type {ResInfo[]} */ let city_resInfo_list = [] /** * 储存匹配到的区县信息 * @type {ResInfo[]} */ let county_resInfo_list = [] /** * 分割后的数据的扩展结构 * @typedef {Object} SplitResEx * @property {String} value - 原始split_res数组内对应的元素 * @property {Number} type - 类型标记 */ /** * 对split_res数组的数据进行处理后的拓展数据 * @type {SplitResEx[]} */ let split_res_ex = split_res .filter(split_res_item => split_res_item !== '') .map(split_res_item => { return { value: split_res_item, type: 0, } }) // 用于匹配11位手机号的正则表达式 let reg_exp_mobile = new RegExp('[0-9]{11}', 'gmu') // 储存手机的识别结果 let mobile = '' // 储存split_res_ex数组内识别到手机的元素的索引 let mobile_split_res_index = -1 // 开始识别，遍历split_res_ex for (let i = 0; i < split_res_ex.length; i++) { let split_res_item = split_res_ex[i] // 当前遍历元素 // 识别到手机（如果有多个，只储存最后一个） if (reg_exp_mobile.test(split_res_item.value)) { split_res_item.type |= TYPE_MOBILE // 标记类型 mobile = split_res_item.value // 储存识别结果 mobile_split_res_index = i // 储存对应索引 } // 对每个split_res_ex元素遍历识别所有的省份、城市、区县 // 构建[省份、城市、区县]遍历结构 let loop_data = [ { data: provinces, type: TYPE_ADDR_PROVINCE, resInfo_list: province_resInfo_list, type_name: 'province' }, { data: citys, type: TYPE_ADDR_CITY, resInfo_list: city_resInfo_list, type_name: 'city' }, { data: countys, type: TYPE_ADDR_COUNTY, resInfo_list: county_resInfo_list, type_name: 'county' }, ] // 遍历[省份、城市、区县] for (let j = 0; j < 3; j++) { // 遍历（省份）或（城市）或（区县） for (let item of loop_data[j].data) { let similarity = undefined // 相似度 let capture_value = undefined // 储存捕获到的名称 // 完整匹配某个（省份）或（城市）或（区县）的名称 if (split_res_item.value.search(item.name) !== -1) { similarity = 1 // 相似度为1 capture_value = item.name // 储存完整名称 } // 非完整匹配某个（省份）或（城市）或（区县）的名称 else if (split_res_item.value.search(item.name_except_dispensible) !== -1) { similarity = item.similarity // 储存相似度（前面已计算） capture_value = item.name_except_dispensible // 储存省略后的名称 } // 成功匹配，储存信息 if (similarity !== undefined) { loop_data[j].resInfo_list.push({ code: item.code, name: item.name, similarity: similarity, split_res_index: i, [`capture_${loop_data[j].type_name}`]: capture_value }) } } } } // 由区县的匹配结果决定地址信息最终是否匹配成功 // 只要区县匹配成功，不论城市和省份是否匹配成功，最终都将按匹配成功处理 // 下面的处理主要是针对匹配到多个区县的情况，最终按叠加的相似度决定匹配结果 // 因为该步骤主要是为了消除误判的区县，所以区县所属的城市和省份被匹配时，权重分别是10倍和100倍 if (county_resInfo_list.length >= 1) { // 遍历区县的匹配结果 for (let i = 0; i < county_resInfo_list.length; i++) { let county_resInfo_item = county_resInfo_list[i] // 本次遍历的区县元素 let add_similarity = 0 // 最后要叠加到区县结果内的相似度 // 遍历城市的匹配结果 for (let j = 0; j < city_resInfo_list.length; j++) { // 若匹配成功的区县其所属的城市同时也匹配成功，则记录其相似度 if (city_resInfo_list[j].code.substring(0, 4) === county_resInfo_item.code.substring(0, 4)) { // 被匹配的区县所属的城市可能会匹配到多个，所以要找出其中相似度最大的 if (city_resInfo_list[j].similarity > add_similarity) { add_similarity = city_resInfo_list[j].similarity } } } county_resInfo_item.similarity += add_similarity * 10 // 在城市的相似度的基础上乘10 // 遍历省份的匹配结果（同上） add_similarity = 0 for (let j = 0; j < province_resInfo_list.length; j++) { if (province_resInfo_list[j].code.substring(0, 2) === county_resInfo_item.code.substring(0, 2)) { if (province_resInfo_list[j].similarity > add_similarity) { add_similarity = province_resInfo_list[j].similarity } } } county_resInfo_item.similarity += add_similarity * 100 // 在省份的相似度的基础上乘10 } // 按叠加后的相似度对区县的匹配结果进行排序，从大到小 county_resInfo_list.sort((item0, item1) => item1.similarity - item0.similarity) // 排序后的区县匹配结果中的第一个元素视作最终匹配元素 let matching_county = county_resInfo_list[0] // 在对应的split_res_ex数组内的数据上加上区县地址匹配标记 split_res_ex[matching_county.split_res_index].type |= TYPE_ADDR_COUNTY // 在城市匹配结果中寻找最终匹配的区县所属的城市 let max_similarity = 0 // 临时变量，记录当前已遍历的匹配城市中相似度最大的 let max_resInfo_index = -1 // 相似度最大的城市在city_resInfo_list数组中对应的索引 for (let i = 0; i < city_resInfo_list.length; i++) { if (city_resInfo_list[i].code.substring(0, 4) === matching_county.code.substring(0, 4)) { if (city_resInfo_list[i].similarity > max_similarity) { max_similarity = city_resInfo_list[i].similarity max_resInfo_index = i } } } // 若寻找到相应的匹配城市，则储存和设置对应的信息 if (max_resInfo_index !== -1) { matching_county.max_city_split_res_index = city_resInfo_list[max_resInfo_index].split_res_index matching_county.max_city_resInfo_index = max_resInfo_index split_res_ex[city_resInfo_list[max_resInfo_index].split_res_index].type |= TYPE_ADDR_CITY } // 在省份匹配结果中寻找最终匹配的区县所属的省份，同上 max_similarity = 0 max_resInfo_index = -1 for (let i = 0; i < province_resInfo_list.length; i++) { if (province_resInfo_list[i].code.substring(0, 2) === matching_county.code.substring(0, 2)) { if (province_resInfo_list[i].similarity > max_similarity) { max_similarity = province_resInfo_list[i].similarity max_resInfo_index = i } } } if (max_resInfo_index !== -1) { matching_county.max_province_split_res_index = province_resInfo_list[max_resInfo_index].split_res_index matching_county.max_province_resInfo_index = max_resInfo_index split_res_ex[province_resInfo_list[max_resInfo_index].split_res_index].type |= TYPE_ADDR_PROVINCE } } // 储存名字的识别结果 let name = '' // split_res_ex数组中还未匹配到任何类型的元素 let split_res_type_equal_0 = [] // 遍历split_res_ex数组，寻找还未匹配到任何类型的元素 for (let i =0; i < split_res_ex.length; i++) { if (split_res_ex[i].type === 0) { split_res_type_equal_0.push({ split_res_item: split_res_ex[i], index: i }) } } // 按内容的长度排序，从小到大 split_res_type_equal_0.sort((item0, item1) => item0.split_res_item.value.length - item1.split_res_item.value.length ) // 遍历排序后的split_res_type_equal_0数组（split_res_type_equal_0数组中除了可能存在名字外，还可能存在'详细地址'） // 规则1：名字不会被除手机外的其他信息包裹在中间，既除手机外，名字应该在两端 // 规则2：名字不会比'详细地址'长 for (let i = 0; i < split_res_type_equal_0.length; i++) { let item = split_res_type_equal_0[i].split_res_item // 对应的split_res_item数组的元素 let index = split_res_type_equal_0[i].index // 对应的split_res_item数组的元素的索引 let access_indexs; // 储存特定情况下，名字所有可能出现的位置（名字应该在两端） // 若未匹配到手机，则名字应该在两端，否则，名字应该在除了手机所在位置后的两端 if (mobile_split_res_index === 0) { access_indexs = [1, split_res_ex.length - 1] } else if (mobile_split_res_index === split_res_ex.length - 1) { access_indexs = [0, split_res_ex.length - 2] } else { access_indexs = [0, split_res_ex.length - 1] } // 匹配 if (access_indexs.indexOf(index) !== -1) { // 若split_res_type_equal_0内不止一个元素，说明split_res_type_equal_0内存在'详细地址'部分 if (split_res_type_equal_0.length > 1) { let add_length = 0 // 储存除本元素外的其他元素的内容长度的累加值 // 累加其他部分 for (let j = 0; j < i; j++) { add_length += split_res_type_equal_0[j].split_res_item.value.length } for (let j = i + 1; j < split_res_type_equal_0.length; j++) { add_length += split_res_type_equal_0[j].split_res_item.value.length } // 若本元素长度小于其他元素的长度累加值，则判定本元素为名字 if (item.value.length < add_length) { item.type |= TYPE_NAME name = item.value break } } // 若split_res_type_equal_0内只有一个元素，则判定本元素为名字 else{ item.type |= TYPE_NAME name = item.value break } } } let province = '' // 储存省份的识别结果 let city = '' // 储存城市的识别结果 let county = '' // 储存区县的识别结果 let code = '' // 储存地区编码的识别结果 let detail = '' // 储存详细地址的识别结果 // 若有识别到区县地址 if (county_resInfo_list.length > 0) { let matching_county = county_resInfo_list[0] // 最终匹配元素 let detail_join_index_list = [] // 储存详细地址的各个部分对应的split_res_ex数组元素的索引 // 若有匹配到的省份 if (matching_county.hasOwnProperty('max_province_split_res_index')) { detail_join_index_list.push(matching_county.max_province_split_res_index) province = province_resInfo_list[matching_county.max_province_resInfo_index].name } else { province = areaList.province_list[matching_county.code.substring(0, 2) + '0000'] } // 若有匹配到的城市 if (matching_county.hasOwnProperty('max_city_split_res_index')) { // 检测是否与匹配到的省份对应的split_res_ex数组元素的索引重复，不重复才添加 if (detail_join_index_list.indexOf(matching_county.max_city_split_res_index) === -1) { detail_join_index_list.push(matching_county.max_city_split_res_index) } city = city_resInfo_list[matching_county.max_city_resInfo_index].name } else { city = areaList.city_list[matching_county.code.substring(0, 4) + '00'] } // 检测是否与匹配到的省份及城市对应的split_res_ex数组元素的索引重复，不重复才添加 if (detail_join_index_list.indexOf(matching_county.split_res_index) === -1) { detail_join_index_list.push(matching_county.split_res_index) } county = matching_county.name code = matching_county.code // 将其余未匹配到任何类型的元素判定为'详细地址'部分，添加其对应的split_res_ex数组元素的索引到detail_join_index_list数组 for (let i = 0; i < split_res_ex.length; i++) { if (split_res_ex[i].type === 0) { detail_join_index_list.push(i) } } // 拼接detail_join_index_list数组内所有元素对应的split_res_ex数组元素的内容 detail = detail_join_index_list.map(i => split_res_ex[i].value).join('') // 去除省份信息 if (matching_county.hasOwnProperty('max_province_resInfo_index')) { detail = detail.replace(province_resInfo_list[matching_county.max_province_resInfo_index].capture_province, '') } // 去除城市信息 if (matching_county.hasOwnProperty('max_city_resInfo_index')) { detail = detail.replace(city_resInfo_list[matching_county.max_city_resInfo_index].capture_city, '') } // 去除区县信息 detail = detail.replace(matching_county.capture_county, '') } return { name: name, tel: mobile, province: province, city: city, county: county, areaCode: code, addressDetail: detail, }}