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  • 学长想让我用 Python 写翻译的接口,调用时给一中文或英文,返回前 5 翻译,如果翻译不足 5 就全部返回,在查找 API 时遇到了一些坑,做一些记录。 翻译接口类型 本地型 googletrans 优点: 1,...

    Python 翻译查词接口笔记

    一个学长想让我用 Python 写个翻译词的接口,调用时给一个中文或英文的词,返回前 5 个翻译,如果翻译数不足 5 就全部返回,在查找 API 时遇到了一些坑,做一些记录。

    翻译接口类型

    本地型

    googletrans

    优点:

    1,接口使用方便;

    2,本地调用,速度比较快;

    3,支持多种语言;

    缺点:

    只能返回一个翻译结果。

    下载:
    pip install googletrans
    复制代码
    使用示例:
    from googletrans import Translator
    
    translate = Translator()
    result = translate.translate('你好')
    print(result.text)
    复制代码

    可在本地使用的翻译 api 只有 googletrans。

    在线型

    金山查词(最适合)

    优点:

    1,使用方便,api key 很快就能申请下来;

    2,中译英速度较快;

    3,有多个翻译返回结果。

    缺点:

    1,只支持中文和英文的互译;

    2,英译中速度较慢。

    使用说明:

    调用接口后的返回格式:XML/JSON 默认XML

    传入参数: w : 单词/汉字 type : 返回格式 为空是xml 传入 xml 或者 json key : 您申请到的key

    例如:dict-co.iciba.com/api/diction…

    JSON 字段解释(英文)
    {
    'word_name':'' #单词
    'exchange': '' #单词的各种时态
    'symbols':'' #单词各种信息 下面字段都是这个字段下面的
    'ph_en': '' #英式音标
    'ph_am': '' #美式音标
    'ph_en_mp3':'' #英式发音
    'ph_am_mp3': '' #美式发音
    'ph_tts_mp3': '' #TTS发音
    'parts':'' #词的各种意思
    }
    
    JSON 字段解释(中文)
    {
    'word_name':'' #所查的词
    'symbols':'' #词各种信息 下面字段都是这个字段下面的
    'word_symbol': '' #拼音
    'symbol_mp3': '' #发音
    'parts':'' #汉字的各种翻译 数组
    'net_means': '' #网络释义
    }
    复制代码

    返回结果示例:dict-co.iciba.com/api/diction…

    {"word_name":"\u7167\u7247","symbols":[{"word_symbol":"zh\u00e0o pi\u00e0n","symbol_mp3":"","parts":[{"part_name":"","means":[{"word_mean":"photograph","has_mean":"1","split":1},{"word_mean":"photoprint","has_mean":"1","split":1},{"word_mean":"pin","has_mean":"1","split":1},{"word_mean":"picture","has_mean":"1","split":1},{"word_mean":"photo","has_mean":"1","split":0}]}],"ph_am_mp3":"","ph_en_mp3":"","ph_tts_mp3":"","ph_other":""}]}
    复制代码
    代码示例:
    def process_ch2en_request(request_url, form_data):
        try:
            r = requests.get(request_url, params=form_data)
            data = r.json()
        except Exception as e:
            print('request error occurred')
        try:
            symbols = data['symbols'][0]
            parts = symbols['parts'][0]
            means = parts['means']
            words_length = 5
            means_length = len(means)
            if means_length < 5:
                words_length = means_length
            word_means = []
            for i in range(0, words_length):
                word_means.append(means[i]['word_mean'])
            return word_means
        except KeyError as e:
            print(form_data['w'] + " doesn't have appropriate translation")
            return []
    复制代码
    注意点:

    1,有些单词没有对应的翻译,比如在金山词霸上查 暑假,有翻译,查 放暑假,也有翻译,但在接口中 放暑假 没有对应的翻译;

    2,英译中我在 3000 多调用后有时会返回空,但将词放入网址直接翻译返回的 json 是正常的,所以最好还是加上异常处理;

    3,中译英和英译中的接口返回数据格式不一样,调用的时候注意区分好;

    百度翻译

    优点:

    1, 文档比较详细;

    2,提供多种不同专用领域的翻译接口,比如通用翻译,语种识别,拍照翻译等;(虽然都没试过)

    缺点:

    1,使用较复杂,有对返回数据的加密处理,需要自己结合文档处理数据;

    2,有翻译字符数限制,当月超过 200万 字符需支付超出部分费用;

    3,由于是网络调用,多少应该会慢一些;

    4,只能返回一个翻译结果。

    因为看了百度翻译的文档后知道只能返回一个结果就没有使用,但文档还是挺详细的,使用起来应该还比较简单。

    (有道翻译)[fanyi.youdao.com/openapi]

    优点:

    1,使用简单,没有对数据加密处理;

    缺点:

    1,请求频率限制是每小时 1000 词,超过限制会被封禁;

    2,词典翻译只支持中英文互译;

    3,字符长度不能超过 200 个字符;

    4,只返回一个翻译结果。

    也是看了只返回一个翻译结果就没再使用。。。

    Google翻译

    优点:

    1,支持多种自然语言;

    2,支持多种编程语言,Python,Java,C#,GO等等;

    3,文档很详细;

    缺点:

    1,文档虽然很详细但还是挺复杂的......不知道看哪里...;

    2,申请免费试用需要填写 visa 卡;

    3,好像是只返回一个翻译结果;

    4,使用的时候也有限额;

    5,返回结果有加密,需要按照文档处理。

    同样也是因为只返回一个结果放弃了。。。(更重要的也是穷学生没有 visa 信用卡......)。

    待尝试

    因为 Google translate 的接口只返回一个结果,但网页版的 Google 翻译可以有多个返回结果,并且有标有星级显示相关度,应该可以写爬虫通过网页版 Google 翻译进行多返回结果的翻译,但速度应该会很慢......

    个人代码实现(金山查词接口):

    import requests
    import csv
    import xlrd
    
    my_key = '***'
    look_up_type = 'json'
    
    def process_ch2en_request(request_url, form_data):
        try:
            r = requests.get(request_url, params=form_data)
            data = r.json()
        except Exception as e:
            print('request error occurred')
        try:
            symbols = data['symbols'][0]
            parts = symbols['parts'][0]
            means = parts['means']
            words_length = 5
            means_length = len(means)
            if means_length < 5:
                words_length = means_length
            word_means = []
            for i in range(0, words_length):
                word_means.append(means[i]['word_mean'])
            return word_means
        except KeyError as e:
            print(form_data['w'] + " doesn't have appropriate translation")
            return []
    
    def process_en2ch_request(request_url, form_data):
        try:
            r = requests.get(request_url, params=form_data)
            data = r.json()
        except Exception as e:
            print('request error occurred')
        try:
            symbols = data['symbols'][0]
            parts = symbols['parts'][0]
            means = parts['means']
            words_length = 5
            means_length = len(means)
            if means_length < 5:
                words_length = means_length
            word_means = []
            for i in range(0, words_length):
                word_means.append(means[i])
            return word_means
        except KeyError as e:
            print(form_data['w'] + " doesn't have appropriate translation")
            return []
    
    def jinshan(word, lan2lan):
        request_url = 'http://dict-co.iciba.com/api/dictionary.php?'
        form_data = {'w': word, 'key': '***',
                     'type': 'json'}
        if(lan2lan=='en2ch'):
            word_means = process_en2ch_request(request_url, form_data)
        elif(lan2lan=='ch2en'):
            word_means = process_ch2en_request(request_url, form_data)
        return word_means
    
    def translate2csv(file2store, original_word, lan2lan):
        word_means = jinshan(original_word, lan2lan)
        with open(file2store, 'a', encoding='utf-8') as csv_file:
            writer = csv.writer(csv_file)
            for word_mean in word_means:
                writer.writerow([original_word, word_mean])
    
    def translate_csv2csv(csv2read, csv2write, lan2lan):
        with open(csv2read, 'r', encoding='utf8') as csv_file:
            reader = csv.reader(csv_file)
            for row in reader:
                if row[0].isdigit():
                    original_word = row[1]
                    translate2csv(csv2write, original_word, lan2lan)
    
    def translate_xls2csv(xls2read, csv2write, lan2lan):
        workbook = xlrd.open_workbook(xls2read)
        booksheet = workbook.sheet_by_index(0)
        rownum = booksheet.nrows
        for i in range(0, rownum):
            cell_1 = booksheet.cell_value(i, 0)
            if isfloat_str(cell_1):
                original_word = booksheet.cell_value(i, 1)
                print(original_word)
                translate2csv(csv2write, original_word, lan2lan)
    
    def isfloat_str(str_number):
        try:
            int(str_number)
            return True
        except ValueError:
            return False
    
    def translate_txt2csv(txt2read, csv2write, lan2lan):
        with open(txt2read, 'r', encoding='GBK') as f:
            for line in f:
                word_in_line = line.split()
                print(word_in_line)
                original_word = word_in_line[1]
                translate2csv(csv2write, original_word, lan2lan)
    
    if __name__ == '__main__':
        translate_csv2csv('test.csv', 'test_store.csv', 'ch2en')
    复制代码

    如果大家有更合适的 api 接口或者更合适的代码实现希望可以评论帮忙一块修改一下(ノ ̄▽ ̄)

    转载于:https://juejin.im/post/5ce2a230e51d45109618dc53

    展开全文
  • solr中英文分词模糊查询

    千次阅读 2016-07-14 20:33:37
    在solr的分词配置后成功后,在solr后台管理界面进行模糊查询的时候会存在分词匹配个数的问题。打个简单的比方:搜索兰州XXXX酒店。 往往这个时候就有一大批数据出来,只要包含了分词后的的数据都会搜索出来,给...

    在solr的分词配置后成功后,在solr后台管理界面进行模糊查询的时候会存在分词匹配个数的问题。打个简单的比方:搜索兰州XXXX酒店。 往往这个时候就有一大批数据出来,只要包含了分词后的词的数据都会搜索出来,给客户的体验不怎么好,本来客户是想只展示兰州的XXXX酒店的,结果北京的、广州的,还有其他名称的酒店都给搜索出来。这个时候就是分词的匹配个数设置的问题了。

    首先还是看下分词的配置(IK Analyzer的导入这里不作讲解了,网上很多例子);

    在schema.xml增加如下配置:

     <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">

            <analyzer type="index" isMaxWordLength="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

            <analyzer type="query" isMaxWordLength="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

        </fieldType>

      <dynamicField name="*_sa"  type="text_ik"  indexed="true"  stored="true" />

    这里自定了一个类型,在solr中凡是以"_sa"结尾的都将作模糊查询(可以自己定义结尾的类型);



     

     

    看看分词的结果:



     

    如搜索:hotelname_sa:兰州锦江阳光酒店 

    理论上客户想要的是包含了这条语句的所有分词的数据,但是solr默认是or的关系,即包含了兰州、锦江、阳光、酒店中任意的词都会搜索出来,显然不是我们所要的。

    解决办法有两种(根据各自的需求自己选择):

    1、若可以随意选择匹配程度,不需要100%的匹配,可以在查询语句中增加参数:defType=edismax&mm=60%25  (mm是最小匹配的数量,可以是个固定的值,也可也是个百分比)

    如:http://192.168.1.211:8787/solr/hotel_info/select?q=hotelname_sa%3A阳光兰州锦江酒店&fl=hotelname_sa&wt=json&indent=true&defType=edismax&mm=60%25

    2、在solr 的schema.xml中把 solrQueryParser 的defaultOperator  变成AND (默认这个参数是被注释掉的,找到后改一下就可以了)

    <solrQueryParser defaultOperator="AND"/>

     

    如果上面两种都有设置,以第一种优先生效,第二种就被忽略掉了,因此可以根据需要来选择使用



     

     

    加上后缀后,只有第一种配置生效:



     

     

    展开全文
  • 一、 基本构造Trie树是搜索树的一种,来自英文单词"Retrieval"的简写,可以建立有效的数据检索组织结构,是...双数组Trie(Double-Array Trie)是trie树的一简单而有效的实现,由两整数组构成,一是base[...

    一、 基本构造
    Trie树是搜索树的一种,来自英文单词"Retrieval"的简写,可以建立有效的数据检索组织结构,是中文匹配分词算法中词典的一种常见实现。它本质上是一个确定的有限状态自动机(DFA),每个节点代表自动机的一个状态。在词典中这此状态包括"词前缀","已成词"等。
    双数组Trie(Double-Array Trie)是trie树的一个简单而有效的实现,由两个整数数组构成,一个是base[],另一个是check[]。设数组下标为i ,如果base[i],check[i]均为0,表示该位置为空。如果base[i]为负值,表示该状态为词语。Check[i]表示该状态的前一状态,t=base[i]+a, check[t]=i 。
    下面举例(源自<<双数组Trie(Double-Array Trie)的数据结构与具体实现>>)来说明用双数组Trie(Double-Array Trie)构造分词算法词典的过程。假定词表中只有“啊,阿根廷,阿胶,阿拉伯,阿拉伯人,埃及”这几个词,用Trie树可以表示为:
    我们首先对词表中所有出现的10个汉字进行编码:
    啊-1,阿-2,唉-3,根-4,胶-5,拉-6,及-7,廷-8,伯-9,人-10。
    对于每一个汉字,需要确定一个base值,使得对于所有以该汉字开头的词,在双数组中都能放下。例如,现在要确定“阿”字的base值,假设以“阿”开头的词的第二个字序列码依次为a1,a2,a3……an,我们必须找到一个值i,使得base[i+a1],check[i+a1],base[i+a2],check[i+a2]……base[i+an],check[i+an]均为0。一旦找到了这个i,“阿”的base值就确定为i。用这种方法构建双数组Trie(Double-Array Trie),经过四次遍历,将所有的词语放入双数组中,然后还要遍历一遍词表,修改base值。因为我们用负的base值表示该位置为词语。如果状态i对应某一个词,而且Base[i]=0,那么令Base[i]=(-1)*i,如果Base[i]的值不是0,那么令Base[i]=(-1)*Base[i]。得到双数组如下:

     

    下标
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    base
    -1
    1
    1
    0
    1
    -6
    1
    -8
    -9
    -1
    -11
    check
    0
    0
    0
    0
    2
    2
    2
    3
    5
    7
    10
    状态

     

    阿根
    阿胶
    阿拉
    埃及
    阿根廷
    阿拉伯
    阿拉伯人

    用上述方法生成的双数组,将“啊”,“阿”,“埃”,“阿根”,“阿拉”,“阿胶”,“埃及”,“阿拉伯”,“阿拉伯人”,“阿根廷”均视为状态。每个状态均对应于数组的一个下标。例如设“阿根”的下标为i=8,那么check[i]的内容是“阿”的下标,而base[i]是“阿根廷”的下标的基值。“廷”的序列码为x=8,那么“阿根廷”的下标为base[i]+x=base[8]+8=12。

    二、 基本操作与存在问题

    1, 查询
    trie树的查询过程其实就是一个DFA的状态转移过程,在双数组中实现起来比较简单:只需按照状态标志进行状态转移即可.例如查询“阿根廷”,先根据“阿”的序列码b=2,找到状态“阿”的下标2,再根据“根”的序列码d=4找到“阿根”的下标base[b]+d=8,同时根据check[base[b]+d]=b,表明“阿根”是某个词的一部分,可以继续查询。然后再找到状态“阿根廷”。它的下标为y=12,此时base[y]<0,check[y]=base[b]+d=8,表明“阿根廷”在词表中,查询完毕。

    查询过程中我们可以看到,对于一个词语的查询时间是只与它的长度相关的,也就是说它的时间复杂度为O(1).在汉语中,词语以单字词,双字词居多,超过三字的词语少之又少.因此,用双数组构建的trie树词典查询是理论上中文机械分词中的最快实现。

    2, 插入与删除
    双数组的缺点在于:构造调整过程中,每个状态都依赖于其他状态,所以当在词典中插入或删除词语的时候,往往需要对双数组结构进行全局调整,灵活性能较差。

    将一个词语插入原有的双数组trie树中,相当于对DFA增加一个状态。首先我们应根据查询方法找出该状态本应所处的位置,如果该位置为空,那好办,直接插入即可。如果该位置不为空。那么我们只好按照构造时一样的方法重新扫描得出该状态已存在的最大前缀状态的BASE值,并由此依次得出该状态后继结点的BASE值。在这其中还要注意CHECK值的相应变化。

    例如说,如果"阿拉根"某一天也成为了一个词,我们要在trie树中插入这一状态。按计算它的位置应在8,但8是一个已成状态.所以我们得重新确定"阿拉"这一最大已成前缀状态的BASE值.重新扫描得出BASE[10]=11。这样状态15为"阿拉根",且BASE[15]为负(成词),CHECK[15]=10;状态20为"阿拉佰",且BASE[20]=-4,CHECK=10。

    这样的处理其实是非常耗时间的,因为得依次对每一个可能BASE值进行扫描来进行确定最大已成前缀状态的BASE值。这个确定过程在构造时还是基本可以忍受的,毕竟你就算用上一,两天来构造也没有问题(只要你构造完后可以在效运行即可)。但在插入比较频繁时,如果每次都需要那么长的运行时间,那确实是无法忍受的。

    双数组删除实现比较简单,只需要将删除词语的对应状态设为空即可――即BASE值,CHECK均为设0。但它存在存在一个空间效率的问题.例如,当我们在上面删除"埃及"这一词语时,状态11被设为空。而状态10则成了一个无用结点――它不成词,而且在插入新词时也不可重用。所以,随着删除的进行,空状态点和无用状态点不断增多,空间的利用率会不断的降低。

    三、 简单优化

    优化的基本思路是将双数组trie树构建为一种动态检索方法,从而解决插入和删除所存在的问题。

    1, 插入优化
    在插入需要确定新的BASE值时,我们是只需要遍历空状态的。非空状态的出现意味着某个BASE值尝试的打败,我们可以完全不必理会。所以,我们可以对所有的空状态构建一个序列,在确定BASE值时只需要扫描该序列即可。
    对双数组中的空状态的递增结点r1,r2, …, rm,我们可以这样构建这一空序列:
    CHECK[ri]=−ri+1 (1 i m−1),
    CHECK[rm]=−(DA_SIZE+1)
    其中r1= E_HEAD,为第一个空值状态对应的索引点。这样我们在确定BASE值时只需扫描这一序列即可。这样就省去了对非空状态的访问时间。

    这种方法在空状态并不太多的情况下可以很大程度的提高插入速度。

    2, 删除优化
    1) 无用结点
    对于删除叶结点时产生的无用结点,可以通过依次判断将它们置为空,使得可在插入新词时得以重用。例如,如果我们删除了上例中的"阿根廷",可以看到"阿根"这一状态没有子状态,因此也可将它置为空。而"阿"这一状态不能置空,因为它还有两个子状态。

    2) 数组长度的压缩
    在删除了一个状态后,数组末尾可能出现的连续空状态我们是可以直接删除的。另外我们还可以重新为最大非空索引点的状态重新确定BASE值,因为它有可能已经由于删除的进行而变小。这们我们可能又得以删除一些空值状态。

     

    转自:http://hi.baidu.com/mlstudy/blog/item/2e348a424a451f1a73f05ddf.html

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Chinese-Coder-Clarence/articles/2419804.html

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  • 起因分析方法取出来所有英文对每行进行第1次预处理将所有行合并成一行替换掉文中的逗号分出每单词并逐行输出问题排查python一行python读全部文本替换掉异常文本结果最终大致单词2300词组未计算在内 ...

    起因

    发现杨哥单词总是背单词表,容易忘,期末考试过后在网上发现了200句记3500个词汇的小册子,一看句子还不错,在很多相似的词编写在一个句子里,对照着看,如respectable,respectful,respect,以及effect,affect, make efforts,诸如此类。突然间很好奇,这些个句子真的是3500个词吗?于是想着分析一下。

    分析方法

    写程序显然不是我的选择。第一想法是用命令进行分析。

    取出来所有英文

    这个很简单,网上有处理好的。实际上网上处理好的下载时要钱,我是自己把200个中文剪切掉放到文后的。

    对每行进行第1次预处理

    通过.号,将索引1、2、3和文末的小.都去掉。
    awk -F “.” '{print $2}‘
    这一句能成立主要是句子中间没有小.

    将所有行合并成一行

    使用paste命令格式化打印,-d指定分隔符,-s表示合并成一行:
    paste -d" " -s - < test.txt

    替换掉文中的逗号

    英语里最多的就是逗号,用sed替换成空格。
    sed ‘s/,/ /g’ t2.txt >t3.txt
    现在得到一个基本上全是空格的长字符串。可以进行单词输出了。

    分出每个单词并逐行输出

    cat cc1.txt |awk -F " " ‘{for(i=1;i<NF;i++) print $i}’
    但是,输出的结果与自己想要的有些差异。有些单词没有分开,居然是连在一起的。实在无法理解。用vi进去也看不出来。用gedit,notepad,notepad++都看不出来异常。
    在这里插入图片描述

    问题排查

    python查一行

    改用python,将字符串复制到python中,仍看不出什么,但一split(),立即就发现了异常,原来还夹杂着其它字符。百度了一下,是网页中的空格。
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    python读全部文本

    使用2行命令,f=open(“v4.txt”,“r”);
    s=f.readlines()
    这个是在交互环境下执行的,不算编程。然后简单起见,把S的所有内容复制到一个文本中。
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    替换掉异常文本

    开始用sed替换,正常文本还好说,碰到反斜杠总是不容易得到正确结果,后来干脆换成gedit替换,哪个快用哪个。

    结果

    得到正常的文本串后,使用以下命令
    ==cat cc1.txt |awk -F " " ‘{for(i=1;i<NF;i++) print $i}’ ==
    算了一下,全部字符为5966个。
    使用sort排序,再用uniq计算以后,得到个2328单词。但是看开头,有些是文中的数字、时间,A,a算了2个,country,countries,countrys都在。就算2300单词吧。
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    最终大致单词数2300

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    词组未计算在内

    *实际上,这200个句子还有大量的词组,未统计进来,如第一句的bear in mind,with the help of, be ignorant of,按1个句子平均3个词组计算,也才600个词组,总计2900个词,离3500还是有距离。

    不过不纠结,这200个句子仍然是好句子,值得反复诵读。

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空空如也

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