关于单词的形变

[einverne]

我看到了 https://github.com/ninja33/mdx-server/issues/2 关于单词大小写的讨论，一个项目专注于一件事情本来是非常正确的事。

我经过一些调研，GoldenDict 通过 "构词法规则库"(Morphology）可以轻松的实现，但是 mdx-server 则不那么容易实现。Python 中我看到可以通过 nltk 这个库来去除单词的形变，是否可以考虑将单词去除形变作为一个可选项整合到 mdx-server 中，如果可以我提交 pull-request。

另外请问下作者有其他单词形变相关的 lib 吗？

[ninja33]

消除变形一般有stemming和lemmatization两种方式。比较精确的方式是lemmatization，毕竟stemming后会产生一些无意义的单词。python的nltk库，能lemmatizing的语言只有英语。所以这个选项也只对英语有效(我想你要PR的也是英语吧)。但是MDX词典文件，不仅仅是针对英语的，比如拉丁字符语言集而言，还有西，德，意，法等语言。其实最好的lemmatization的方式，是暴力列表。就是把所有可能性都列出来。比如像这个repo里列出的那样 https://github.com/michmech/lemmatization-lists/

你可以fork一个针对英语使用ntlk的，我可以在readme里放上你的链接。但是我自己不认为mdx-server能实现全功能全语言去除变形，毕竟这个对于一个小小的mdx转换工具来说，太重了。

[einverne]

好的先谢谢，确实是我考虑不周，没有考虑到西、德、意等语种类。我刚也检索了一番，nltk 库确实只能够解决英语部分的问题。

另外一个问题就是我注意到 GoldenDict 使用了下面的规则库，其中也支持其他很多语言，如果能够复用这些规则应该也能够解决部分问题，只是目前我还没有找到相关材料去分析他用到的这些规则。

https://sourceforge.net/projects/goldendict/files/better%20morphologies/1.0/ 这里的。

另外我拉一个分支先解决下英语部分的问题吧，稍后更新上。

[einverne]

更新到了一个分支 https://github.com/einverne/mdx-server/tree/morphology 借助了 ECDICT 项目中词性还原的部分代码，简单的实现了英语的词形还原。

[lwl5219]

发现了另外一个库来处理词形的变化 https://github.com/stanfordnlp/stanza/,

import stanza

nlp = stanza.Pipeline('en', processors='tokenize,lemma', download_method=None)

nlp("knives")

输出

[
  [
    {
      "id": 1,
      "text": "knives",
      "lemma": "knife",
      "start_char": 0,
      "end_char": 6
    }
  ]
]