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之前使用數(shù)據(jù)編碼風(fēng)格檢測(cè)的模塊chardet比較多一點(diǎn),今天提到的兩個(gè)模塊是檢測(cè)數(shù)據(jù)的語(yǔ)言類型,比如是:中文還是英文,模塊的使用方法也比較簡(jiǎn)單,我這里只是簡(jiǎn)單地使用了一下,因?yàn)轫?xiàng)目中有這個(gè)需求,所以拿來(lái)用了一下,并沒(méi)有深入地去研究這兩個(gè)模塊,模塊的地址鏈接我都給出來(lái)了,需要的話可以去研究下:
def langidFunc(): ''' https://github.com/yishuihanhan/langid.py ''' print langid.classify("We Are Family") print langid.classify("Questa e una prova") print langid.classify("我們都有一個(gè)家") identifier=LanguageIdentifier.from_modelstring(model,norm_probs=True) print identifier.classify("We Are Family") def langdetectFunc(): ''' https://github.com/yishuihanhan/langdetect ''' s1=u"本篇文章主要介紹兩款語(yǔ)言探測(cè)工具,用于區(qū)分文本到底是什么語(yǔ)言," s2=u'We are pleased to introduce today a new technology' print detect(s1) print detect(s2) print detect_langs(s2) # detect_langs()輸出探測(cè)出的所有語(yǔ)言類型及其所占的比例 print detect_langs("Otec matka syn.")
結(jié)果如下:
('en', 9.061840057373047)
('it', -35.41771221160889)
('zh', -85.79573845863342)
('en', 0.16946150595865334)
zh-cn
en
[en:0.999998109575]
[pl:0.571426592237, fi:0.428568772028]
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,謝謝大家對(duì)億速云的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)查看下面相關(guān)鏈接
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