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news 2025/10/3 8:34:14

免费做手机网站,网站开发项目经理工资,网站一键提交收录,怎么提高网站加载速度文章目录一、关于 langid二、基本使用Normalization多个语言中选择一个三、训练模型1、需要2、工具是3、过程4、代码调用自定义模型一、关于 langid https://github.com/saffsd/langid.py 用于检测语言二、基本使用 import langidlangid.classify("This is a test"…

文章目录

- 一、关于 langid
- 二、基本使用
- - Normalization
  - 多个语言中选择一个
- 三、训练模型
- - 1、需要
  - 2、工具是
  - 3、过程
  - 4、代码调用自定义模型

一、关于 langid

https://github.com/saffsd/langid.py
用于检测语言

二、基本使用

import langidlangid.classify("This is a test")
('en', -54.41310358047485)

Normalization

可以使用 0–1 之间的数据来衡量

from langid.langid import LanguageIdentifier, model
identifier = LanguageIdentifier.from_modelstring(model, norm_probs=True)identifier.classify("This is a test")
# ('en', 0.9999999909903544)

多个语言中选择一个

上述方式，很多时候存在语言不准的情况，可以设置默认语言，让 langid 来选取

langid.set_languages(['de','fr','it'])langid.classify("I do not speak english")
('it', 0.99999835791478453)


def detect():identifier = LanguageIdentifier.from_modelstring(model, norm_probs=True)identifier.set_languages(['th', 'zh', 'en'])arr = ['I do not speak english','ผู้สื่อข่าวได้รับแจ้งว่ามีประชาชนเ','得亲密。','由泰国当红男星"film" Rattapoom Toekongsap和泰国超模']for str in arr:print(identifier.classify(str))

三、训练模型

1、需要

1、单语文档语料库

2 层深的文件夹层次结构：域 – 语言类型 – 文档文件

每个文档应该是一个单独的文件，每个文件应该在一个 2 层深的文件夹层次结构中，语言嵌套在域中。

./corpus/domain1/en/File1.txt 
./corpus/domainX/en/001-file.xml

2、工具是

index.py - 索引语料库。生成文件、语料库、语言对的列表。
tokenize.py - 获取索引并标记相应的文件
DFfeatureselect.py - 按文档频率选择特征
IGweight.py - 计算语言和领域的 IG 权重
LDfeatureselect.py - 获取 IG 权重并使用它们来选择一个特征集
scanner.py - 基于功能集构建扫描仪
NBtrain.py - 使用索引语料库和扫描仪学习 NB 参数

3、过程

1、索引

$ python index.py ./corpus

2、标记

python tokenize.py corpus.model

3、识别最频繁的标记

通过文档频率识别最频繁的标记

python DFfeatureselect.py corpus.model

4、计算每个顶级特征的 IG 权重
以下两个都需要执行

python IGweight.py -d corpus.model
python IGweight.py -lb corpus.model

5、计算每个令牌的 LD 分数

python LDfeatureselect.py corpus.model

这将生成用于构建 NB 模型的 LD 特征的最终列表。

6、组装扫描仪

python scanner.py corpus.model

扫描仪是对特征集的编译 DFA，可用于计算文档中每个特征在单次遍历文档中出现的次数。此 DFA 是使用 Aho-Corasick 字符串匹配构建的。

7、朴素贝叶斯参数

最后，我们学习实际的朴素贝叶斯参数：

python NBtrain.py corpus.model

4、代码调用自定义模型

1）从指定位置加载模型，并进行 normalize

identifier = LanguageIdentifier.from_modelpath(model_path, norm_probs=True)

model 本质是一个长字符串

2）从字符串加载模型

from langid.langid import LanguageIdentifier, modelidentifier = LanguageIdentifier.from_modelstring(model, norm_probs=True)

3）命令行中使用

# normalize
$ python langid.py -n
>>> 你好呀
('zh', 0.9998446372669386)# normalize + custom model  
$ python langid.py -n -m  /Users/xxx/langid.py/langid/train/corpus.model/model 
>>> 这是美好的开始
('zh', 0.999999927953073)