Python处理英文文档(添加音标和翻译)

2023-11-20 22:20

本文主要是介绍Python处理英文文档(添加音标和翻译),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python处理英文文档(添加音标和翻译)

  • Python处理英文文档
    • 单词标注音标
    • 英文翻译
    • 对word文档的操作
    • 方法整合
    • 待改进之处

Python处理英文文档

上英语课的时候老师总喜欢找人读文章和翻译文章,一点点的准备太浪费时间,就用Python写了一个简单的程序,实现从word文档读取文本,为复杂单词标注音标并以段落为单位进行翻译,然后保存成一个新的文档。

单词标注音标

调用Python工具库eng_to_ipa,直接pip install 安装,只需要一行代码就可以实现单词音标标注。

import eng_to_ipa as ipa
pronounce=ipa.convert("The idea of instructing computers in natural language has fascinated researchers for decades, as it promises to make the power
of computing more customizable and accessible to people without programming training")
print(pronounce)
#output
#ðə aɪˈdiə əv ˌɪnˈstrəktɪŋ kəmˈpjutərz ɪn ˈnæʧərəl ˈlæŋgwɪʤ həz ˈfæsəˌneɪtɪd ˈrisərʧərz fər ˈdɛkeɪdz, ɛz ɪt ˈprɑməsəz tɪ meɪk ðə paʊər əv kəmˈpjutɪŋ mɔr customizable* ənd ækˈsɛsəbəl tɪ ˈpipəl without* ˈproʊˌgræmɪŋ ˈtreɪnɪŋ
#有连字符或者特殊符号的单词无法正常翻译,但这种情况是少数

英文翻译

调用Python库translate,也是pip install 安装,两行代码实现英文翻译。(需要联网)

from translate import Translator
#英译中
translator=Translator(from_lang="en",to_lang="zh")
trans=translator.translate("The idea of instructing computers in natural language has fascinated researchers for decades, as it promises to make the power of computing more customizable and accessible to people without programming training")
#output
#几十年来,用自然语言教授计算机的想法一直吸引着研究人员,因为它有望使计算的力量更具可定制性和可访问性,让没有编程培训的人
#此种方法输入的最大字符长度为500

对word文档的操作

借助docx库可以实现对word文档的读取和写入,直接使用pip安装。

from docx import Document
doc = Document(path)
#读取段落
doc.paragraphs
#添加段落
doc.add_paragraph(save_para)

方法整合

借助上面所介绍的3个工具库可以实现目标功能,整合上面的3段代码,最后代码如下。

from docx import Document
from translate import Translator
translator=Translator(from_lang="en",to_lang="zh")
path = '../en_data/unit2.docx'
save_path="../en_data/unit2_trans.docx"
doc = Document(path)
save_doc=Document(save_path)
for paragraph in doc.paragraphs:#将句子切分为单词text=paragraph.text.split(" ")save_para=""save_trans_para=""#将句子切分,防止超出最大长度sentences=paragraph.text.split(".")print(sentences)for i in range(len(text)):#只对长度大于6的单词标注音标if len(text[i])<7:save_para=save_para+text[i]+" "else:save_para=save_para+text[i]+"["+ipa.convert(text[i])+"]"+" "save_doc.add_paragraph(save_para)for sentence in sentences:save_trans_para=save_trans_para+translator.translate(str(sentence))+"。"save_doc.add_paragraph(save_trans_para)save_doc.add_paragraph(" ")
save_doc.save(save_path)

最终保存的word文档效果如下图,基本满足日常学习的需求。
效果图

待改进之处

目前我认为存在的一个问题就是我只是用单词长度简单的区分了需要标注的单词和不需要标注的单词,这种方法有些过于草率,如果可以建立困难单词数据库的话,就能做到标注真正需要标注的单词。

这篇关于Python处理英文文档(添加音标和翻译)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/397836

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

计算机毕业设计 大学志愿填报系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 🍅 文末获取源码联系 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》 目录 1.技术选型 2.开发工具 3.功能

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip