为企业批量生成精准别名的工具,支持 686+ 企业,已优化过滤规则。
股票简称优先 - 58 家上市公司自动识别股票简称
政府机构全称 - 33 家政府机构使用企业全称
智能过滤:
别名去重 - 每个别名只属于一家企业
网络查询 - 可选启用百度搜索补充简称
项目数量总企业数686 家上市公司58 家(股票简称)政府机构33 家(使用全称)2 字别名0 个(已过滤)地区名别名0 个(已过滤)
bash
cd /path/to/skills/company-alias-generator
python3 scripts/process_aliases_final.py <输入文件.xlsx> [输出文件.xlsx]
bash
# 处理企业名单
python3 scripts/process_aliases_final.py 企业名单.xlsx
# 指定输出文件名
python3 scripts/process_aliases_final.py 企业名单.xlsx 结果.xlsx
A 列:中文全称杭州银行股份有限公司比亚迪股份有限公司辽宁省人民政府...
A 列:中文全称B 列:别名杭州银行股份有限公司杭州银行比亚迪股份有限公司仰望|腾势|BYD|方程豹|比亚迪辽宁省人民政府辽宁省人民政府......
编辑 STOCK_NAMES 字典添加更多上市公司:
python
STOCK_NAMES = {
'杭州银行股份有限公司': '杭州银行',
'比亚迪股份有限公司': '比亚迪',
# 添加更多...
}
编辑 GENERIC_TERMS 集合添加需要过滤的词:
python
GENERIC_TERMS = {
'投资', '集团', '控股',
'省建', '省投', '黄金',
# 添加更多...
}
编辑 REGION_NAMES 集合添加需要过滤的地区名:
python
REGION_NAMES = {
'佛山市', '广州市', '深圳市',
# 添加更多...
}
编辑 GOVERNMENT_KEYWORDS 列表添加政府机构标识词:
python
GOVERNMENT_KEYWORDS = [
'人民政府', '政府', '委员会',
# 添加更多...
]
text
1. 读取 Excel 文件
↓
2. 检查是否为政府机构 → 是 → 使用全称
↓ 否
3. 生成基础别名(规则提取)
↓
4. 过滤通用词、地名
↓
5. 添加股票简称(如有)
↓
6. 别名去重
↓
7. 过滤 2 字别名
↓
8. Fallback 确保有别名
↓
9. 保存结果
bash
pip install openpyxl requests
A: 所有企业都会生成别名。如果所有规则都过滤了,会使用 fallback 逻辑提取公司名核心部分。
A: 编辑 STOCK_NAMES 字典,添加企业名称和股票简称的映射。
A: 当前版本默认禁用网络查询(速度慢)。如需启用,修改 process_excel 函数中的网络查询逻辑。
MIT License - 可自由使用、修改、分发
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