- 前言
- 关键代码
- 优点
- 缺点
场景:
有各种语言的脏数据,如:英文和法语,利用正则式也难以准确提. 取目标语言数据
解决方法:
利用fasttext的预训练模型预测,筛选出目标语言数据
Python版本: 3.8
关键代码版本一 fastext
#安装fasttext
!pip install fasttext==0.9.2
#下载安装包,如果网络许可
!wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin
import fasttext
model = fasttext.load_model('lid.176.bin')
word = 'Bugün hava çok güzel'
#假设英语标签为1,其他语言标签为零
if model.predict(word)[0][0] == '__label__en':
return 1
else:
return 0
版本二 fasttext-langdetect
#安装fasttext-langdetect, wget是用于后台下载模型
!pip install fasttext-langdetect wget
from ftlangdetect import detect
result = detect(text="Bugün hava çok güzel", low_memory=False)
#假设英语标签为1,其他语言标签为零
if result['lang'] == 'en':
return 1
else:
return 0
优点
- 在运行速度和准确性方面, fasttext是目前最好。
详见:fasttext-langdetect - benchmark - 简单,一行代码可以分类
要说的话,就是要考虑加载模型的大小


![python语言检测-- fasttext[船医] python语言检测-- fasttext[船医]](http://www.mshxw.com/aiimages/31/987469.png)
