python bing 맞춤법 교정기 제안으로 단어를 바꾸는 방법

Question

파이썬에서 bing API를 사용하여 맞춤법을 교정했습니다. 비록 내가 원래의 문자열을 대체하지 않는 제안과 올바른 Json 형식을 얻을. 나는 data.replace로 시도했지만 작동하지 않는다. 원본 문자열을 추천 단어로 대체 할 수있는 다른 간단한 방법이 있습니까? (꽤 인쇄)

import httplib,urllib,base64 
headers = { 
    # Request headers 
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': '7fdf55a1a7e42d0a7890bab142343f8' 
} 

params = urllib.urlencode({ 
    # Request parameters 
    'text': 'Lectures were really good. There were lot of people who came their without any Java knowledge and yet you were very suppor.', 
    'mode': 'proof', 
    'preContextText': '{string}', 
    'postContextText': '{string}', 
    'mkt': '{string}', 
}) 

try: 
    conn = httplib.HTTPSConnection('api.cognitive.microsoft.com') 
    conn.request("GET", "/bing/v5.0/spellcheck/?%s" % params, "{body}", headers) 
    response = conn.getresponse() 
    data = response.read() 
    print(data) 
    conn.close() 
except Exception as e: 
    print("[Errno {0}] {1}".format(e.errno, e.strerror)) 

출력 :

{'_type': 'SpellCheck', 
'flaggedTokens': [{'offset': 61, 
        'suggestions': [{'score': 0.854956767552189, 
            'suggestion': 'there'}], 
        'token': 'their', 
        'type': 'UnknownToken'}, 
        {'offset': 116, 
        'suggestions': [{'score': 0.871971469417366, 
            'suggestion': 'support'}], 
        'token': 'suppor', 
        'type': 'UnknownToken'}]} 

Answer 1

당신은 텍스트의 대체 자신을 할 필요가있다.

당신은 'flaggedTokens'을 반복 할 수있는 각 토큰의 오프셋 (offset) 얻을, 최고의 제안을 찾아 제안에 의해 토큰을 대체 :

import operator 


text = 'Lectures were really good. There were lot of people who came their without any Java knowledge and yet you were very suppor.' 

data = {'_type': 'SpellCheck', 
     'flaggedTokens': [{'offset': 61, 
       'suggestions': [{'score': 0.854956767552189, 
           'suggestion': 'there'}], 
       'token': 'their', 
       'type': 'UnknownToken'}, 
       {'offset': 116, 
       'suggestions': [{'score': 0.871971469417366, 
           'suggestion': 'support'}], 
       'token': 'suppor', 
       'type': 'UnknownToken'}]} 

shifting = 0 
correct = text 
for ft in data['flaggedTokens']: 
    offset = ft['offset'] 
    suggestions = ft['suggestions'] 
    token = ft['token'] 

    # find the best suggestion 
    suggestions.sort(key=operator.itemgetter('score'), reverse=True) 
    substitute = suggestions[0]['suggestion'] 

    # replace the token by the suggestion 
    before = correct[:offset + shifting] 
    after = correct[offset + shifting + len(token):] 
    correct = before + substitute + after 
    shifting += len(substitute) - len(token) 

print(correct) 

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