提取年份文案
在各种信息的处理中，时间戳是一项非常重要的元素。在很多场合，我们需要从一段文字或者数据中提取出其中的年份信息。例如，在处理新闻报道或者历史资料时，我们需要提取其中的年份信息来做统计分析或者展示。在本文中，我们将介绍一些常见的提取年份文案的方法。
一、使用正则表达式提取年份信息
正则表达式是一种强大的文本匹配工具。使用正则表达式，可以非常方便地从一段文字中提取出其中的年份信息。常见的年份文案有两种形式：一种是四位数表示的年份，如“2021年”，另一种是两位数表示的年份，如“21年”。
针对四位数表示的年份，我们可以使用如下的正则表达式进行匹配：
\d{4}年
该正则表达式表示匹配四个数字和“年”组成的字符串。在匹配到相应的字符串时，可以直接提取其中的年份信息。
针对两位数表示的年份，我们可以使用如下的正则表达式进行匹配：
(?<!\d)\d{2}年
该正则表达式使用了负向零宽断言（negative lookahead assertion），表示匹配两个数字和“年”组成的字符串，但该字符串前面不能有其他数字。这样可以避免匹配到类似“2021年”中的两位数数字。同样，在匹配到相应的字符串时，可以直接提取其中的年份信息。
二、使用自然语言处理技术提取年份信息
除了正则表达式，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术也可以用于提取年份信息。常见的NLP技术包括分词、词性标注、实体识别等。在中文文本处理中，HanLP是一种流行的NLP工具包，可以方便地完成各种中文文本处理任务。
使用HanLP提取文本中的年份信息，可以使用如下代码：
import hanlp
tokenizer = hanlp.load('PKU_NAME_MERGED_SIX_MONTHS_CONVSEG')
tagger = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)
text = '在2021年，世界发生了很多事情。有些事情发生在21年，有些则发生在1999年。'
for sentence in tokenizer(text):
word_array = tagger(sentence)
for word, pos, ner in zip(word_array['word'], word_array['pos'], word_array['ner']):
if ner == 'TIME':
print(word)
该代码先使用HanLP进行中文分词，然后使用词性标注和实体识别功能，提取出其中的时间实体信息。在实体识别时，可以将时间实体判定为NER（Named Entity Recognition）中的一种。
综上所述，提取文本中的年份信息可以使用正则表达式或者自然语言处理技术。根据具体的应用场景和数据类型，可以灵活选用相应的方法。
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