双语术语提取并对齐？

Question

1、两份科技中英文文字，分别提取其术语，然后保证其一一对应。
2、如何找到中英文术语之间的逻辑呢？不能用翻译引擎，因为要用两份已有的的。
3、用一些软件提取的话，从两份文字中提取的都不好对应，甚至数量都不一样

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

1. 提取术语并进行一一对应：

可以使用Python的自然语言处理库，如spaCy或jieba（针对中文）来提取术语。首先，需要对两份文本进行分词和词性标注，然后根据词性筛选出名词、动词等术语。接下来，可以使用集合操作来找到两个文本中的共同术语。

以下是一个使用jieba库的示例：

import jieba
import jieba.posseg as pseg

def extract_terms(text):
    words = pseg.cut(text)
    terms = [word for word, flag in words if flag.startswith('n') or flag.startswith('v')]
    return set(terms)

text1 = "这是一份关于计算机科学的中英文对照文章。"
text2 = "This is an article about computer science with Chinese and English translation."

terms1 = extract_terms(text1)
terms2 = extract_terms(text2)

common_terms = terms1.intersection(terms2)
print("Common terms:", common_terms)

1. 找到中英文术语之间的逻辑：

要找到中英文术语之间的逻辑关系，可以尝试以下方法：

• 手动对比：阅读两份文本，尝试理解术语的含义和上下文，然后找出它们之间的联系。这种方法可能需要花费大量时间和精力，但可以提供更准确的结果。

• 利用已有知识库：如果有可用的知识库，可以尝试将提取到的术语与知识库中的实体进行匹配，以找到它们之间的关系。例如，可以使用WordNet或其他语义网络来查找术语之间的语义关联。

1. 软件提取的问题：

由于不同软件可能使用不同的算法和词典，因此提取出的术语可能会有所不同。此外，一些软件可能无法很好地处理非标准词汇或专有名词。为了获得更准确的结果，可以尝试使用多种工具并比较它们的输出，或者尝试调整工具的参数以获得更好的结果。