怎么编写词典算法,或使用已存在翻译工具生成自己的app?

我想编写一个少数民族语言和中文互相翻译的词典。网上已经有几个不同的翻译
词典,但我想做一个更好的,更方便的。目前我学会了入门级别的java,C,C++,
我想知道我需要什么资源还有翻译算法怎么写。想了解中英词典是什么实现的。
还有怎么实现一句话的翻译。或者一整段文章。

caozhy
贵阳老马马善福专业维修游泳池堵漏防水工程 建议你雇佣一个程序员帮你吧。这里不是找免费劳力的地方
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真的灰常小白了,代码是根据网上大神的代码做了微调,算出来分数都为零,呜呜,太难了。。。 ``` import jieba import numpy as np posdict = open('C:/.../中文情感词典/正面.txt', encoding = 'utf-8').readlines() negdict = open('C:/.../中文情感词典/负面.txt', encoding = 'utf-8').readlines() deny_word = open('C:/.../中文情感词典/否定词.txt', encoding = 'utf-8').readlines() mostdict = open("C:/.../中文情感词典/extreme.txt", encoding="utf-8").readlines() verydict = open("C:/.../中文情感词典/very.txt", encoding = 'utf-8').readlines() moredict = open("C:/.../中文情感词典/more.txt", encoding = 'utf-8').readlines() ishdict = open("C:/.../中文情感词典/ish.txt", encoding = 'utf-8').readlines() insufficientdict = open("C:/.../中文情感词典/insufficiently.txt", encoding = 'utf-8').readlines() inversedict = open("C:/.../中文情感词典/over.txt", encoding = 'utf-8').readlines() degree_word = open("C:/.../中文情感词典/程度级别词语.txt", encoding = 'utf-8').readlines() def match(word, sentiment_value): if word in mostdict: sentiment_value *= 2.0 elif word in verydict: sentiment_value *= 1.5 elif word in moredict: sentiment_value *= 1.25 elif word in ishdict: sentiment_value *= 1.2 elif word in insufficientdict: sentiment_value *= 0.8 elif word in inversedict: sentiment_value *= -1 return sentiment_value def sentiment_score_list(dataset): seg_sentence = dataset.split('。') count1 = [] count2 = [] for sen in seg_sentence: # 循环遍历每一个评论 segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=False) # 把句子进行分词,以列表的形式返回 print(segtmp) i = 0 # 记录扫描到的词的位置 a = 0 # 记录情感词的位置 poscount = 0 # 积极词的第一次分值 poscount2 = 0 # 积极词反转后的分值 poscount3 = 0 # 积极词的最后分值(包括叹号的分值) negcount = 0 # 消极词的第一分值 negcount2 = 0 # 消极词反转后的分值 negcount3 = 0 # 消极词的最后分值 (包括叹号的分值) for word in segtmp: if word in posdict: # 判断词语是否是情感词 poscount += 1 c = 0 for w in segtmp[a:i]: # 扫描情感词前的程度词 if w in mostdict: poscount *= 2.0 elif w in verydict: poscount *= 1.5 elif w in moredict: poscount *= 1.25 elif w in ishdict: poscount *= 1.2 elif word in insufficientdict: poscount *= 0.8 elif word in inversedict: poscount *= -1 elif w in deny_word: c += 1 if judgeodd(c) == 'odd': # 扫描情感词前的否定词数 poscount *= -1.0 poscount2 += poscount poscount = 0 poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount2 = 0 else: poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount = 0 a = i + 1 # 情感词的位置变化 elif word in negdict: # 消极情感的分析,与上面一致 negcount += -1 d = 0 for w in segtmp[a:i]: if w in mostdict: negcount *= -2.0 elif w in verydict: negcount *= -1.5 elif w in moredict: negcount *= -1.25 elif w in ishdict: negcount *= -1.2 elif word in insufficientdict: poscount *= -0.8 elif w in degree_word: d += 1 if judgeodd(d) == 'odd': negcount *= -1.0 negcount2 += negcount negcount = 0 negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount2 = 0 else: negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount = 0 a = i + 1 elif word == '!' or word == '!': ## 判断句子是否有感叹号 for w2 in segtmp[::-1]: # 扫描感叹号前的情感词,发现后权值+2,然后退出循环 if w2 in posdict or negdict: poscount3 += 2 negcount3 += 2 break i += 1 # 扫描词位置前移 # 以下是防止出现负数的情况 pos_count = 0 neg_count = 0 if poscount3 < 0 and negcount3 > 0: neg_count += negcount3 - poscount3 pos_count = 0 elif negcount3 < 0 and poscount3 > 0: pos_count = poscount3 - negcount3 neg_count = 0 elif poscount3 < 0 and negcount3 < 0: neg_count = -poscount3 pos_count = -negcount3 else: pos_count = poscount3 neg_count = negcount3 count1.append([pos_count, neg_count]) count2.append(count1) count1 = [] return count2 def sentiment_score(senti_score_list): score = [] for review in senti_score_list: score_array = np.array(review) Pos = np.sum(score_array[:, 0]) # 积极 Neg = np.sum(score_array[:, 1]) # 消极 AvgPos = np.mean(score_array[:, 0]) AvgPos = float('%.1f'%AvgPos) AvgNeg = np.mean(score_array[:, 1]) AvgNeg = float('%.1f'%AvgNeg) StdPos = np.std(score_array[:, 0]) StdPos = float('%.1f'%StdPos) StdNeg = np.std(score_array[:, 1]) StdNeg = float('%.1f'%StdNeg) score.append([Pos, Neg, AvgPos, AvgNeg, StdPos, StdNeg]) return score data = '...' data1= '...' print(sentiment_score(sentiment_score_list(data))) print(sentiment_score(sentiment_score_list(data1))) ```
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``` import numpy as np class Naive_bayes(object): def __init__(self,p0_vector,p1_vector,p_absolute,vocab_set): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,p0_vector表示类别c0的单词词频P(X|c0) p1_vector 表示类别c1的单词词频P(X|c1),p_absolute 表示类别c1的概率 P(c1),单词字典vocab_set 输出:无 描述:朴素贝叶斯构造函数 """ self.p0_vector = p0_vector self.p1_vector = p1_vector self.p_absolute = p_absolute self.vocab_set = vocab_set super(Naive_bayes,self).__init__() def create_vocab_list(self,dataset): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练数据集 dataset 输出: 无 描述:根据测试样本构建你单词字典 """ vocab_set = set([]) for doucument in dataset: vocab_set = vocab_set|set(doucument) self.vocab_set = list(vocab_set) def wordset2vector(self,inputset): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,单条文本inputset 输出:文本向量 return_vec 描述:将每条文本转换为数字向量,建立于字典同等大小的文本向量,若语句中的词典在字典表中出现则标记为1,否则为0 """ return_vec = [0]*len(self.vocab_set) for word in inputset: if word in self.vocab_set: return_vec[self.vocab_set.index(word)] += 1 return return_vec def computer_conditon_probablility(self,words_vec,labels): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练文本向量集合words——vec,文本标签labels 输出:无 描述:根据文本向量集合计算类别c(i)的单词词频P(X|ci)和概率P(ci) """ num_train_docs = len(words_vec) num_words = len(words_vec[0]) p0_num = np.ones(num_words) p1_num = np.ones(num_words) for i in range(num_train_docs): if labels[i] == 1: p1_num += words_vec[i] else: p0_num += words_vec[i] self.p0_vector = np.log(p0_num/sum(p0_num)) self.p1_vector = np.log(p1_num / sum(p1_num)) self.p_absolute = sum(labels)/float(num_train_docs) def fit(self,dataset,labels): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练文本向量集合dataset,文本标签labels 输出:无 描述:根据训练样本集训练朴素贝叶斯分类器 """ self.create_vocab_list(dataset) # 构建样本单词字典 words_vec = [] for inputset in dataset: words_vec.append(self.wordset2vec(inputset)) # 构建文本向量 self.compute_condition_probability(words_vec,labels) # 计算条件概率P(X|ci)和类别c1的概率P(c1) def predict(self,word_vec): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,测试文本向量word__vec 输出:word_vec所属类别 描述:利用朴素贝叶斯分类器预测文本类别 """ p0 = sum(word_vec*self.p0V) + np.log(1.0-self.p_absolute) p1 = sum(word_vec*self.p1V) + np.log(self.p_absolute) return 1 if p1 > p0 else 0 def load_dataset(filename,delimiter=" "): """ 输入:数据文件路径,分隔符 输出:数据集 描述:读取数据文件生成np.nArry类型的数据集 """ dataset = [] labels = [] with open(filename,'r') as fp: # 数据文件内容格式“Daily English Learning” while True: lines = fp.readline().strip() # lines="Daily English Learning" if not lines: break feature = lines.split(delimiter) # feature= ['daily','english','learning','1'] key = int(feature[-1]) values = [v.lower() for v in feature[0:-1]] labels.append(key) dataset.append(values) return dataset,labels if __name__ == "__main__": filename = "bayes.data" dataset,labels = load_dataset(filename) naive_bayes = Naive_bayes() naive_bayes.fit(dataset,labels) testset = ['Learning','English'] test_vec = naive_bayes.wordset2vec(testset) estimate =naive_bayes.predict(test_vec) print('[{0},{1} estimate is:{2}'.format(testset[0],testset[1],estimate)) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/18/1579333779_71473.png)
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木马概述 灰鸽子( Huigezi),原本该软件适用于公司和家庭管理,其功能十分强大,不但能监视摄像头、键盘记录、监控桌面、文件操作等。还提供了黑客专用功能,如:伪装系统图标、随意更换启动项名称和表述、随意更换端口、运行后自删除、毫无提示安装等,并采用反弹链接这种缺陷设计,使得使用者拥有最高权限,一经破解即无法控制。最终导致被黑客恶意使用。原作者的灰鸽子被定义为是一款集多种控制方式于一体的木马程序
Python:爬取疫情每日数据
前言 有部分同学留言说为什么412,这是因为我代码里全国的cookies需要你自己打开浏览器更新好后替换,而且这个cookies大概只能持续20秒左右! 另外全国卫健委的数据格式一直在变,也有可能会导致爬取失败! 我现在已根据2月14日最新通报稿的格式修正了! 目前每天各大平台,如腾讯、今日头条都会更新疫情每日数据,他们的数据源都是一样的,主要都是通过各地的卫健委官网通报。 为什么已经有大量平台做
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。   再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。   下文是原回答,希望能对你能有所启发。   如果我说,这个世界上人真的分三六九等,
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计
Python新型冠状病毒疫情数据自动爬取+统计+发送报告+数据屏幕(三)发送篇
今天介绍的项目是使用 Itchat 发送统计报告 项目功能设计: 定时爬取疫情数据存入Mysql 进行数据分析制作疫情报告 使用itchat给亲人朋友发送分析报告(本文) 基于Django做数据屏幕 使用Tableau做数据分析 来看看最终效果 目前已经完成,预计2月12日前更新 使用 itchat 发送数据统计报告 itchat 是一个基于 web微信的一个框架,但微信官方并不允
作为程序员的我,大学四年一直自学,全靠这些实用工具和学习网站!
我本人因为高中沉迷于爱情,导致学业荒废,后来高考,毫无疑问进入了一所普普通通的大学,实在惭愧...... 我又是那么好强,现在学历不行,没办法改变的事情了,所以,进入大学开始,我就下定决心,一定要让自己掌握更多的技能,尤其选择了计算机这个行业,一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后,我就认清了一个现实:我这个大学的整体教学质量和学习风气,真的一言难尽,懂的人自然知道怎么回事? 怎么办?我该如何更好的提升
粒子群算法求解物流配送路线问题(python)
粒子群算法求解物流配送路线问题(python) 1.查找论文文献 找一篇物流配送路径优化+粒子群算法求解的论文 参考文献:基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化 2.了解粒子群算法的原理 讲解通俗易懂,有数学实例的博文:https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/81382794 3.确定编码方式和解码策略 3.1编码方式 物流配送路线的
教你如何编写第一个简单的爬虫
很多人知道爬虫,也很想利用爬虫去爬取自己想要的数据,那么爬虫到底怎么用呢?今天就教大家编写一个简单的爬虫。 下面以爬取笔者的个人博客网站为例获取第一篇文章的标题名称,教大家学会一个简单的爬虫。 第一步:获取页面 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import requests #引入包requests link = "http://www.santostang.
前端JS初级面试题二 (。•ˇ‸ˇ•。)老铁们!快来瞧瞧自己都会了么
1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别? 传统事件绑定 &lt;div onclick=""&gt;123&lt;/div&gt; div1.onclick = function(){}; &lt;button onmouseover=""&gt;&lt;/button&gt; 注意: 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件,那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 (不支持DOM事...
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