用Python创建一个字典并使用它翻译一个单词

Question

我用Python创建了一本西班牙语-英语词典，并使用变量translation存储它。我想使用这个变量将西班牙文文本翻译成英语。这是我到目前为止使用的代码：

from corpus.nltk import swadesh
import my_books

es2en = swadesh.entries(['es', 'en'])
translation = dict(es2en)

for sentence in my_books.sents("book_1"):
    for word in my_books.words("book_1"):
        if word in es2en:
            print(translation, end= " ")
        else:
            print("unknown_word", end= " ")
    print("")

我的问题是，book_1中的任何一个单词实际上都没有被翻译成英语，所以我得到了一个充满unknown word的文本。我想我可能用错了translation .我怎样才能达到我想要的结果？

Answer 1

当给出多种语言时，.entries()方法返回的不是字典，而是元组列表。有关示例，请参见这里。

您需要将成对列表(2-元组)转换为字典。您正在使用您的translation =语句执行此操作。

但是，您将忽略translation变量，并检查是否存在if word in es2en:

您需要检查单词是否在translation中，然后查找正确的翻译，而不是打印整个字典。

Answer 2

这可能是一个“案件敏感性”的问题。例如:如果一个丁字包含一个键‘炸弹’，你会寻找‘炸弹’，它将不会被找到。降低es2en中的所有键，然后查找：word.lower() in es2en

Answer 3

我正在建造一个翻译机器(语言词典)。

从印尼语到英语，反之亦然。

我从零开始建造它，我所做的就是收集所有的文字，以及单词的方法。

然后将其与wordnet数据库进行比较(爬行)。

在有了一组意思，并已与英文的意思配对/分组后，这样做，收集广告多作为数据，分离它，科学内容和日常内容。

对句子中的所有数据进行标记化，计算哪个单词与其他单词(包括bahasa和english)之间的概率更高，这是必要的，因为每个单词都可以有几种方法。此计算用于选择要使用的单词。

例如：“bisa”在语中的意思是“毒药”，“用蛇”表示“高概率对”或“咬”“bisa”，意思是可以在语中做某事，用动词搭配动词或表示愿意做某事(动词)。

因此，如果标记结果与蛇配对或被咬，您可以通过在英语中检查“蛇”和“毒”，在答案中搜索类似的含义。在英语数据库中搜索，你会发现毒液总是和蛇成对(与毒素/毒药有相似的方法)。

另一组可以按词类型(名词、动词、形容词等)来做。

bisa ==毒素(名词)

bisa == can (动词)。

就这样。经过计算后，您不需要数据库，您只需要字匹配数据。所以，你可以通过检查在线数据(比如维基百科)或者下载，或者使用圣经/书籍文件或任何其他包含大量句子的数据库来进行计算。