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“更好”主要意味着准确性,但我也对其他系统擅长的任何其他标准感兴趣。我采样了 Perl 绑定(bind) Text::Kakasi
以一种公认的有限方式的正确性,它可以很好地满足我们的需求。
use utf8;
use Encode;
use Text::Kakasi;
use Unicode::Collate;
my $k = Text::Kakasi->new(qw(-iutf8 -outf8 -JH));
my $c = Unicode::Collate->new;
print encode_utf8 $_ for
map { $_->[0] }
sort { $c->cmp($a->[1], $b->[1]) }
map { [$_, $k->get($_)] }
<DATA>;
__DATA__
アメリカ合衆国
アラブ首長国連邦
ロシア連邦
中国
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北京(ペキン)
大阪
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最佳答案
我知道的唯一其他(严重的)开源转换工具是N-gram ,不是最明确的名字......它有大量的字典,并且可能比卡卡西更好。但是我还没有看到任何比较。
编辑:
在这种情况下,我考虑了一个库比其他库“更好”的概念。可以做的一件事是使用 N-gram 的字典并针对 kakasi 运行它们。如果 kakasi 不能转换 N-gram 的某些条目,可以说 N-gram 更好,因为它的词典更丰富——提高了排序的准确性。
然而,由于基于汉字的词的语料库(需要转换成假名才能正确整理)不是有限的——姓氏是一个大问题,因为它们几乎可以以任何你能想象的方式阅读——有不是提供 100% 覆盖率的解决方案。但是OP要求一个“更好”的解决方案,而不是一个完美的解决方案......
关于perl - 有没有比 kakasi 库更适合 gojûon 校对的东西?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3896935/
我有一个功能是转换 ADO Recordset 进入html: class function RecordsetToHtml(const rs: _Recordset): WideString; 该函
经过几天的研究和讨论,我想出了这种方法来收集访客的熵(你可以看到我的研究历史here) 当用户访问时,我运行此代码: $entropy=sha1(microtime().$pepper.$_SERVE
给定一个无序列表 List ,我需要查找是否存在 String与提供的字符串匹配。 所以,我循环 for (String k : keys) { if (Utils.keysM
我已经搜索过这个问题,但没有找到我正在寻找的答案。 基本上,我想将类构造函数包装在 try/except 子句中,以便它忽略构造函数内特定类型的错误(但无论如何都会记录并打印它们)。我发现做到这一点的
我有一组三个数字,我想将一组数字与另一组数字进行比较。即,第一组中的每个数字小于另一组中的至少一个数字。需要注意的是,第一组中的下一个数字必须小于第二组中的不同数字(即,{6,1,6} 对 {8,8,
关闭。这个问题是off-topic .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? Update the question所以它是on-topic用于堆栈溢出。 关闭 9 年前。 Improve this
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for row, instrument in enumerate(instruments): for col, value in enumerate(instrument):
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假设我有一个名为 vals 的数据框,如下所示: id…………日期…………min_date…… .........最大日期 1…………2016/01/01…………2017/01/01…………2018/
是否有更 Pythonic 的方式来做到这一点?: if self.name2info[name]['prereqs'] is None: se
我有一个函数可以将一些文本打印到它接收到的 ostream&。如果 ostream 以终端为目标,我想让它适应终端宽度,否则默认为某个值。 我现在做的是: 从 ostream 中获取一个 ofstre
这个问题在这里已经有了答案: Should a retrieval method return 'null' or throw an exception when it can't produce
我有这个 bc = 'off' if c.page == 'blog': bc = 'on' print(bc) 有没有更 Pythonic(和/或更短)的方式在 Python 中编写? 最佳
输入:一个包含 50,000 行的 CSV;每行包含 910 列值 0/1。 输出:运行我的 CNN 的数据框。 我编写了一个逐行读取 CSV 的代码。对于每一行,我将数据分成两部分,称为神经元(90
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!