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MGeo支持哪些格式？解析JSON、Excel表格实战说明

引言：中文地址相似度匹配的工程挑战

在地理信息处理、城市计算和本地生活服务中，地址数据的标准化与实体对齐是数据融合的关键环节。由于中文地址存在表述多样、缩写习惯差异、层级不一致等问题（如“北京市朝阳区” vs “北京朝阳”），传统字符串匹配方法准确率低，难以满足高精度场景需求。

阿里云近期开源的MGeo 地址相似度识别模型，专为中文地址语义理解设计，基于大规模真实场景训练，在POI去重、跨平台商户对齐、物流地址归一化等任务中表现优异。该模型不仅能理解“国贸大厦”与“中国国际贸易中心”的语义关联，还能处理“海淀区中关村大街27号”与“海淀中村街27号”这类含错别字或简写的复杂情况。

本文将聚焦于MGeo 的输入格式支持能力，结合实际部署环境，通过JSON 与 Excel 表格两种主流格式的完整解析流程，带你掌握如何高效利用 MGeo 实现地址对齐任务，避免常见格式陷阱，提升推理效率。

MGeo 核心能力与技术定位

MGeo 并非简单的规则匹配工具，而是一个基于深度语义理解的端到端地址相似度计算系统。其核心价值体现在：

• 中文地址专用优化：针对中文命名习惯、行政区划结构进行专项建模
• 高鲁棒性：对错别字、省略、顺序颠倒具有强容错能力
• 细粒度打分：输出 0~1 的相似度分数，支持灵活阈值控制
• 轻量级部署：支持单卡 GPU（如 4090D）快速部署，适合中小规模业务接入

技术类比：可以将 MGeo 理解为“中文地址领域的 Sentence-BERT”，它将每条地址编码为向量，通过向量距离衡量语义相似性，而非依赖关键词重合。

目前 MGeo 已在阿里内部多个业务线验证落地，涵盖外卖商户合并、地图 POI 融合、用户地址清洗等典型场景，平均准确率提升超过 35%。

部署准备：本地环境快速启动

根据官方提供的镜像环境，我们可在单卡 GPU 服务器上快速完成部署。以下是标准操作流程：

# 1. 激活 Conda 环境 conda activate py37testmaas # 2. 进入工作目录并复制推理脚本（便于修改） cp /root/推理.py /root/workspace cd /root/workspace

提示：推理.py是核心入口脚本，通常包含模型加载、预处理、推理逻辑。将其复制到workspace目录后，可通过 Jupyter Notebook 或 VS Code Server 进行可视化编辑与调试。

确保 CUDA 驱动正常且 PyTorch 环境兼容后，即可执行推理命令：

python 推理.py

接下来我们将重点改造推理.py脚本，使其支持从JSON 文件和Excel 表格批量读取地址对，并输出结构化结果。

实战一：解析 JSON 格式地址对

为什么选择 JSON？

JSON 是 API 接口、微服务间通信中最常用的结构化数据格式。许多业务系统的地址数据以 JSON 数组形式存储，例如：

[ { "id": "pair_001", "addr1": "北京市海淀区中关村大街27号", "addr2": "北京海淀中村路27号" }, { "id": "pair_002", "addr1": "上海市浦东新区张江高科园区", "addr2": "上海张江高科技园区" } ]

修改推理脚本支持 JSON 输入

我们在原推理.py基础上增加 JSON 解析模块：

# -*- coding: utf-8 -*- import json import pandas as pd from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch # 加载模型与分词器 model_name = "/root/mgeo-model" # 模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name).cuda() def get_similarity(addr1, addr2): inputs = tokenizer( [addr1], [addr2], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt", max_length=64 ).to("cuda") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) similarity = torch.cosine_similarity(embeddings[0:1], embeddings[1:2]) return similarity.item() # === 新增：JSON 文件读取与批量推理 === def process_json_file(json_path): with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) results = [] for item in data: score = get_similarity(item['addr1'], item['addr2']) results.append({ 'id': item['id'], 'addr1': item['addr1'], 'addr2': item['addr2'], 'similarity': round(score, 4) }) # 输出结果为 CSV result_df = pd.DataFrame(results) result_df.to_csv("json_inference_result.csv", index=False) print("✅ JSON 推理完成，结果已保存至 json_inference_result.csv") return result_df # 执行 JSON 推理 if __name__ == "__main__": result = process_json_file("/root/workspace/test_pairs.json") print(result.head())

关键代码解析

• json.load()：安全加载 UTF-8 编码的中文 JSON 文件
• 循环处理每一对地址：提取addr1与addr2，调用get_similarity计算得分
• 结果持久化：使用 Pandas 导出为 CSV，便于后续分析或导入数据库

避坑指南：务必检查 JSON 文件编码是否为 UTF-8，否则中文会乱码；建议使用with open(..., encoding='utf-8')显式指定编码。

实战二：解析 Excel 表格中的地址对

为什么需要支持 Excel？

在运营、数据分析等非工程岗位中，Excel 是最常用的数据载体。市场人员可能提供一个包含数千条待比对地址的.xlsx文件，要求自动化判断是否为同一地点。

典型 Excel 结构如下：

| id | address_a | address_b | |----------|-------------------------------|-----------------------------| | pair_1 | 杭州市西湖区文三路123号 | 杭州西湖文三路123号 | | pair_2 | 成都市武侯区天府三街腾讯大厦 | 成都腾讯大厦 |

修改脚本支持 Excel 输入

扩展推理.py支持.xlsx文件读取：

# === 新增：Excel 文件处理函数 === def process_excel_file(excel_path): # 使用 pandas 读取 Excel df = pd.read_excel(excel_path) # 标准化列名映射（兼容不同命名习惯） column_mapping = { 'addr1': ['addr1', 'address_a', '地址1'], 'addr2': ['addr2', 'address_b', '地址2'], 'id': ['id', 'pair_id', '编号'] } def find_column(df, candidates): for col in candidates: if col in df.columns: return col raise ValueError(f"未找到匹配列：{candidates}") id_col = find_column(df, column_mapping['id']) addr1_col = find_column(df, column_mapping['addr1']) addr2_col = find_column(df, column_mapping['addr2']) results = [] for _, row in df.iterrows(): try: score = get_similarity(row[addr1_col], row[addr2_col]) results.append({ 'id': row[id_col], 'addr1': row[addr1_col], 'addr2': row[addr2_col], 'similarity': round(score, 4) }) except Exception as e: print(f"❌ 推理失败 {row[id_col]}: {e}") results.append({ 'id': row[id_col], 'addr1': row[addr1_col], 'addr2': row[addr2_col], 'similarity': None, 'error': str(e) }) # 保存结果 result_df = pd.DataFrame(results) result_df.to_csv("excel_inference_result.csv", index=False) print("✅ Excel 推理完成，结果已保存至 excel_inference_result.csv") return result_df # 调用 Excel 处理 if __name__ == "__main__": # 可切换输入源 # process_json_file("test_pairs.json") process_excel_file("/root/workspace/address_pairs.xlsx")

核心优势与健壮性设计

• 列名自动识别：通过column_mapping兼容多种命名风格，降低人工预处理成本
• 异常捕获机制：单条记录出错不影响整体流程，错误信息记录便于排查
• 无缝集成 Pandas：充分利用其强大的 IO 能力，支持.xls,.xlsx等多种格式

性能建议：对于超大 Excel 文件（>1万行），建议先用pandas.read_excel(nrows=100)抽样测试，确认无误后再全量运行。

多格式支持对比分析

为了更清晰地展示不同输入方式的适用场景，以下是对 JSON 与 Excel 的多维度对比：

| 维度 | JSON | Excel | |------------------|-------------------------------|-------------------------------| |数据来源| API、数据库导出、程序生成 | 人工整理、运营报表、客户提交 | |结构灵活性| 高（支持嵌套结构） | 中（平面表格为主） | |中文支持| 需注意编码 | 原生支持良好 | |易用性| 开发者友好 | 非技术人员友好 | |处理速度| 快（纯文本解析） | 稍慢（需解析二进制格式） | |依赖库| 内置json模块 | 需安装openpyxl或xlrd| |推荐场景| 自动化流水线、微服务集成 | 小批量人工数据校验 |

选型建议： - 若系统间对接，优先使用JSON- 若接收外部人员提供数据，优先支持Excel

最佳实践与工程建议

1. 统一输入预处理层

建议在调用 MGeo 前建立统一的“地址清洗”步骤：

def clean_address(addr): # 去除多余空格、标点 addr = re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', addr.strip()) # 替换常见别名字 replacements = {"大道": "大路", "街": "街道", "号楼": "号"} for k, v in replacements.items(): addr = addr.replace(k, v) return addr

2. 批量推理优化

避免逐条调用模型，应使用batch inference提升 GPU 利用率：

# 示例：批量编码 addresses1 = [item['addr1'] for item in batch] addresses2 = [item['addr2'] for item in batch] inputs = tokenizer(addresses1, addresses2, ... , padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to("cuda")

3. 结果可视化建议

将输出 CSV 导入 Excel 后，可设置条件格式： - 相似度 > 0.9：绿色背景（高度匹配） - 0.7 ~ 0.9：黄色背景（疑似匹配） - < 0.7：红色背景（不匹配）

便于人工复核边界案例。

总结：构建灵活高效的地址对齐 pipeline

MGeo 作为阿里开源的中文地址语义匹配利器，不仅具备强大的语义理解能力，也完全支持JSON 与 Excel 等主流输入格式。通过本文的实战改造，你已经掌握了：

• ✅ 如何从 JSON 文件批量加载地址对并推理
• ✅ 如何解析 Excel 表格并兼容多种列名
• ✅ 如何构建健壮、可维护的推理脚本
• ✅ 不同格式的选型依据与最佳实践

未来还可进一步扩展支持 CSV、数据库直连、API 接口等多种输入方式，打造企业级地址对齐中间件。

下一步建议： 1. 将脚本封装为 CLI 工具，支持--input file.json --format json参数化调用 2. 集成到 Airflow 或定时任务中，实现每日自动比对 3. 构建 Web 页面，供非技术人员上传 Excel 并查看结果

让 MGeo 真正成为你团队中的“地址翻译官”。