​简介​

​​funNLP​​ 是一个覆盖 ​中英文敏感词检测、语言识别、手机/电话归属地查询、性别推断、实体抽取​ 等功能的开源工具库。项目由中文NLP社区维护，整合了 ​5800+军事知识库、8000+敏感词库、70万对联数据​ 等资源，支持零代码调用，日均处理 ​10万+​​ 请求。开发者可快速集成到内容审核、用户画像、数据清洗等场景。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/fighting41love/funNLP

🧠 ​核心价值​：

开箱即用的中文NLP工具集 · 覆盖20+垂直领域资源

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​核心功能全景图​

1. ​基础文本处理​

​功能类型​	​支持能力​	​技术方案​
敏感词过滤	中英文敏感词实时检测	AC自动机算法
语言检测	识别132种语言	fastText模型
手机号抽取	提取文本中手机号+归属地	正则规则+运营商数据库
身份证验证	身份证号解析与合法性校验	行政区划编码校验

2. ​高级语义分析​

• ​性别推断​：通过中文名预测性别（准确率92%）

• ​实体抽取​：一键抽取人名/地名/机构名

• ​中文缩写解析​：如“北航”→“北京航空航天大学”

3. ​多领域知识库​

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​安装与配置指南​

1. ​极简安装​

pip install funNLP

2. ​API密钥配置（可选）​​

from funNLP import SensitiveFilter
filter = SensitiveFilter(api_key="YOUR_API_KEY")  # 企业级敏感词云同步

3. ​本地资源加载​

# 加载自定义敏感词库
filter.load_custom_dict("my_dict.txt")

# 接入本地手机号数据库
from funNLP.phone import PhoneLocator
locator = PhoneLocator(db_path="local_phone.db")

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​使用场景实例​

案例1：社交媒体内容审核（某社交平台）

• ​需求​：实时过滤含敏感词和隐私信息的评论

• ​解决方案​：

  from funNLP import SensitiveFilter, PhoneExtractor
  
  filter = SensitiveFilter()
  extractor = PhoneExtractor()
  
  comment = "联系我：13800138000，有内部渠道！"
  if filter.check(comment):  # 检测敏感词
      print("内容违规")
  if extractor.extract(comment):  # 提取手机号
      print("含隐私信息")

• ​成效​：

  • 违规内容识别率从75%提升至98%

  • 人工审核成本降低40%

案例2：电商用户画像构建

• ​功能组合​：

  from funNLP import GenderPredictor, LocationParser
  
  user_data = {"name": "张伟", "address": "北京市海淀区中关村"}
  
  # 性别推断
  gender = GenderPredictor().predict(user_data["name"])  # 输出：male
  
  # 地址解析
  city = LocationParser().parse(user_data["address"])["city"]  # 输出：北京

• ​用户标签输出​：

  ​字段​	​结果​
  性别	男
  城市	北京
  消费等级	高潜力

案例3：古籍文献数字化

• ​操作流程​：

  1. 加载古诗词库：from funNLP import AncientPoetry

  2. 自动匹配作者朝代：poetry.match_author("李白")→ 唐代

  3. 生成结构化数据：

     {
       "title": "静夜思",
       "author": {"name": "李白", "dynasty": "唐"},
       "content": ["床前明月光..."]
     }

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​特色工具详解​

1. ​敏感词过滤引擎​

• 支持动态更新词库

  filter.add_words(["代开发票", "暴力催收"])  # 实时添加新敏感词

• 多模式匹配：

  ​模式​	​说明​
  精确匹配	全词匹配（如“发票”）
  模糊匹配	含变体（如“发嘌”）

2. ​手机号智能解析​

from funNLP import PhoneExtractor

result = PhoneExtractor().extract("客服：400-810-8888")
# 输出：
# [{
#   "phone": "4008108888",
#   "location": "中国",
#   "operator": "电信"
# }]

3. ​中文缩写扩展​

from funNLP import AbbreviationExpander

expander = AbbreviationExpander()
print(expander.expand("北航"))  # 输出：北京航空航天大学

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​企业级应用方案​

数据架构

私有化部署

# 使用Docker部署
docker run -d -p 5000:5000 \
  -v /local/resources:/app/data \
  fighting41love/funnlp

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🚀 ​GitHub地址​：

https://github.com/fighting41love/funNLP

📊 ​数据统计​：

整合 ​200+种工具​ · 覆盖 ​580万+语料​

​funNLP正在重新定义中文文本处理——通过将碎片化NLP能力模块化封装，它让开发者无需研究底层算法即可实现复杂文本分析。正如用户反馈：

“像搭积木一样构建NLP流水线，效率提升10倍”

该库已被电商、金融、社交行业采用，在降低80%开发成本的同时，提升文本处理准确率至99.2%，成为中文NLP领域的“基础设施级”工具。