問(wèn)題描述

如題，簡(jiǎn)單一點(diǎn)的功能是如何對(duì)一份英文 API 開(kāi)發(fā)文檔進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)？（文檔可能是多個(gè) html 文件，也可能是 chm 文件，不是簡(jiǎn)單的 txt 文本）；

復(fù)雜一點(diǎn)的需求是，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)文檔涉及很多類名、函數(shù)或方法名等，單詞可能會(huì)連在一起，統(tǒng)計(jì)時(shí)最好能夠分開(kāi)（這個(gè)可以根據(jù)命名規(guī)則來(lái)分開(kāi)）；

再?gòu)?fù)雜一點(diǎn)的需求是，因?yàn)閱渭兘y(tǒng)計(jì)一個(gè)文檔的詞頻沒(méi)多大的實(shí)際意義，如何將統(tǒng)計(jì)后的單詞再加工處理：

剔除掉一些簡(jiǎn)單的，并對(duì)開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)沒(méi)多大意義的單詞，如 the, are, to, is……

分析出里面涉及到計(jì)算機(jī)的專業(yè)名詞、編程中特定含義的單詞或編程語(yǔ)言的關(guān)鍵字（涉及到文檔對(duì)應(yīng)的不同語(yǔ)言）；

對(duì)最終分析出的單詞標(biāo)注出解釋（中文，可以通過(guò)第三方 API）……

如果開(kāi)發(fā)具有以上功能的軟件，具體需要涉及哪些技術(shù)？ 歡迎提供你的想法……

呃，其實(shí)我的痛點(diǎn)是，看一份英文文檔時(shí)，有太多不懂的單詞，經(jīng)常要去查單詞，效率太低了，如果有一個(gè)工具可以統(tǒng)計(jì)分析出一份文檔的詞匯，就可以在看文檔前先大致熟悉詞匯的意思，提高效率；而且對(duì)于開(kāi)發(fā)時(shí)，命名也有幫助……

修改備注：

分開(kāi)連在一起的單詞確實(shí)不是分詞技術(shù)，之前說(shuō)錯(cuò)了；

原問(wèn)題提到的運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)，我的想法是這樣的：一個(gè)具有機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件大量閱讀編程的開(kāi)發(fā)文檔，找出里面的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，使整個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)更加智能化……當(dāng)然這是我瞎想的，不一定對(duì)，不喜勿噴；

最后，我提到的看英文文檔的問(wèn)題，誰(shuí)都有剛開(kāi)始看不懂，效率低的階段，誰(shuí)不知道多看，效率就會(huì)慢慢提高？道理大家都懂……但是，這個(gè)不是我們討論的重點(diǎn)，我只是有這么個(gè)想法，提出來(lái)讓大家討論下而已

另外，提的問(wèn)題如果有錯(cuò)，可以留言，我會(huì)修改，能不踩嗎？

問(wèn)題解答

準(zhǔn)備考研，很久沒(méi)寫過(guò)代碼了，不過(guò)大概思路應(yīng)該是：

清洗過(guò)濾：對(duì)于html，首先把內(nèi)容過(guò)濾出來(lái)，你可以自己寫正則或者用找點(diǎn)別人寫好的

單詞分詞：先用空格等常見(jiàn)的分隔符對(duì)單詞過(guò)濾，再根據(jù)不同的語(yǔ)言命名規(guī)范找出一個(gè)個(gè)的單詞

過(guò)濾常用詞：在網(wǎng)上應(yīng)該可以找到英語(yǔ)常用詞的文件，匹配一下

WordCount：可以直接單純的用python自己實(shí)現(xiàn)MapReduce的過(guò)濾，或者Hadoop、Spark之類的也可以

到此為止就完成了過(guò)濾簡(jiǎn)單詞的單詞統(tǒng)計(jì)了關(guān)于統(tǒng)計(jì)出計(jì)算機(jī)相關(guān)詞，你需要網(wǎng)上下載計(jì)算機(jī)相關(guān)詞匯的數(shù)據(jù)文件，直接匹配即可需要給出解釋的話，調(diào)用有道、百度翻譯的api即可，不過(guò)這些API可能有次數(shù)上限，我沒(méi)有用過(guò)。

以上所說(shuō)步驟都沒(méi)有考慮效率的問(wèn)題，如果需要考慮效率問(wèn)題，還需要使用到些算法或直接使用別人寫好的類庫(kù)。關(guān)于你所說(shuō)到的機(jī)器學(xué)習(xí)，這里的需求暫時(shí)不需要、且沒(méi)必要使用到。

最后：我還是想說(shuō)，想讀懂文檔的最快的辦法就是多讀文檔，堅(jiān)持讀下來(lái)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)讀文檔的速度會(huì)越來(lái)越快。不過(guò)把這個(gè)當(dāng)作練手的項(xiàng)目，也算是做了點(diǎn)有意思的事情。

關(guān)于問(wèn)題修改后的回復(fù)：你提及的機(jī)器學(xué)習(xí)，目前大體上是有監(jiān)督式和非監(jiān)督式，但根據(jù)你的提及：

一個(gè)具有機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件大量閱讀編程的開(kāi)發(fā)文檔，找出里面的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，使整個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)更加智能化……

如果采用監(jiān)督式學(xué)習(xí)那必然需要語(yǔ)料數(shù)據(jù)的支持，而如果已經(jīng)有語(yǔ)料數(shù)據(jù)何不直接用字符串匹配實(shí)現(xiàn)？

當(dāng)采用非監(jiān)督式學(xué)習(xí)，目前我也是初學(xué)，依我的理解，似乎只能達(dá)到聚類的效果，若想自動(dòng)識(shí)別是計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)，必然還是需要人工標(biāo)注或者數(shù)據(jù)的支持

如果再往下深究，就需要好好研究NLP了

我覺(jué)得你好像是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，但我感覺(jué)這個(gè)并不是機(jī)器學(xué)習(xí)練手的一個(gè)好項(xiàng)目。

這個(gè)應(yīng)該不叫英語(yǔ)分詞，分詞應(yīng)該指按句子成分劃分。連在一次的變量名可以考慮按常見(jiàn)的命名方式識(shí)別，比如大小寫的Camel-Case、下劃線分割的 Underscores 等。

分詞可以找各種 Word Splitting 庫(kù)，python 應(yīng)該有很多。計(jì)算機(jī)的專業(yè)名詞下載詞庫(kù)，單詞提取出來(lái)之后跟詞庫(kù)匹配得到釋義。

但其實(shí)即使做出來(lái)也不一定能更方便閱讀，光看單詞有點(diǎn)曲線救國(guó)的感覺(jué)，很可能根本看不進(jìn)去。計(jì)算機(jī)文章的詞匯量不是很多，一回生兩回熟，優(yōu)化查詞體驗(yàn)比較妥，推薦 collins雙解 結(jié)合 Macmillan ，MDict 或者歐路詞典都可以加載。Chrome 也可以裝 Saladict 沙拉查詞。