我正在编写一个脚本来检测语言 A 中语言 B 中的单词。这两种语言非常相似，并且可能有相同单词的实例。
如果你对我到目前为止的内容感兴趣，代码就在这里: https://github.com/arashsa/language-detection.git
我会在这里解释我的方法: 我创建了一个 B 语言的双字母列表，一个 A 语言的双字母列表(B 语言的小语料库，A 语言的大语料库)。然后我删除所有常见的二元组。然后我浏览语言 A 中的文本，并使用二元语法检测语言 A 中的这些文本并将它们存储在一个文件中。然而，这种方法发现了很多两种语言共有的词，也发现了奇怪的二元组，比如相邻的两个国家的名字，以及其他异常现象。
你们有什么建议、阅读 Material 、我可能会使用的 NLP 方法吗？
最佳答案
如果您的方法返回两种语言中存在的单词，而您只想返回一种语言中存在的单词，您可能想要创建一个列表，其中包含语言 A 和一种语言中的 one-grams -grams in language B，然后删除两者中的单词。然后，如果您愿意，可以继续进行二元分析。
也就是说，Python 中有一些很好的语言识别工具。我发现 lang-id 是最好的之一。它使用 90 多种语言的语言分类器进行了预训练，如果您愿意，也可以很容易地训练其他语言。这是 docs .还有guess-language ，但根据我的估计，它的表现并不好。根据外语的本地化程度，您可以尝试以适当的粒度级别对文本进行分块，并通过(例如)langid 的分类器运行这些分块。
关于python - 检测外来词，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27191457/