forked from h-WAVES/-scel-txt
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@date:20190214
author:hht
obj:将搜狗医学词库 scel 转化为txt 文件
note: 当前版本是PY3
return:解析结果 元组(词频,拼音,中文词组)的列表
搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码，每两个字节一个字符（中文汉字或者英文字母）
找出其每部分的偏移位置即可
# 主要两部分
# 1.全局拼音表，貌似是所有的拼音组合，字典序
# 格式为(index,len,pinyin)的列表
# index: 两个字节的整数 代表这个拼音的索引
# len: 两个字节的整数 拼音的字节长度
# pinyin: 当前的拼音，每个字符两个字节，总长len
#
# 2.汉语词组表
# 格式为(same,py_table_len,py_table,{word_len,word,ext_len,ext})的一个列表
# same: 两个字节 整数 同音词数量
# py_table_len: 两个字节 整数
# py_table: 整数列表，每个整数两个字节,每个整数代表一个拼音的索引
#
# word_len:两个字节 整数 代表中文词组字节数长度
# word: 中文词组,每个中文汉字两个字节，总长度word_len
# ext_len: 两个字节 整数 代表扩展信息的长度，好像都是10
# ext: 扩展信息 前两个字节是一个整数(不知道是不是词频) 后八个字节全是0
#
# {word_len,word,ext_len,ext} 一共重复same次 同音词 相同拼音表
"""
import sys
import os
import struct
#拼音表偏移，
startPy = 0x1540;
# 汉语词组表偏移
startChinese = 0x2628;
# 全局拼音表
GPy_Table = {}
# 原始字节码转为字符串
def byte2str(data):
pos = 0
str = ''
while pos < len(data):
c = chr(struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0])
if c != chr(0):
str += c
pos += 2
return str
# 获取拼音表
def getPyTable(data):
data = data[4:]
pos = 0
while pos < len(data):
index = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
pos += 2
lenPy = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
pos += 2
py = byte2str(data[pos:pos + lenPy])
GPy_Table[index] = py
pos += lenPy
# 获取一个词组的拼音
def getWordPy(data):
pos = 0
ret = ''
while pos < len(data):
index = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
ret += GPy_Table[index]
pos += 2
return ret
# 读取中文表
def getChinese(data):
GTable = []
pos = 0
while pos < len(data):
# 同音词数量
same = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 拼音索引表长度
pos += 2
py_table_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 拼音索引表
pos += 2
py = getWordPy(data[pos: pos + py_table_len])
# 中文词组
pos += py_table_len
for i in range(same):
# 中文词组长度
c_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 中文词组
pos += 2
word = byte2str(data[pos: pos + c_len])
# 扩展数据长度
pos += c_len
ext_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 词频
pos += 2
count = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 保存
GTable.append((count, py, word))
# 到下个词的偏移位置
pos += ext_len
return GTable
def scel2txt(file_name):
print('-' * 60)
with open(file_name, 'rb') as f:
data = f.read()
#
print("词库名：", byte2str(data[0x130:0x338])) # .encode('GB18030')
print("词库类型：", byte2str(data[0x338:0x540]))
print("描述信息：", byte2str(data[0x540:0xd40]))
print("词库示例：", byte2str(data[0xd40:startPy]))
getPyTable(data[startPy:startChinese])
#元组(词频,拼音,中文词组)的列表 如：[(3, 'bingdong', '冰冻'), (6, 'fushui', '腹水')]
getChinese(data[startChinese:])
print("getChinese(data[startChinese:])={}".format(getPyTable(data[startPy:startChinese])))
return getChinese(data[startChinese:])
if __name__ == '__main__':
# scel所在文件夹路径
in_path = r"C:\Users\dell pc\Desktop\搜狗词库转化\转化测试"
# 输出词典所在文件夹路径
out_path = r"C:\Users\dell pc\Desktop\搜狗词库转化\转化测试\output"
fin = [fname for fname in os.listdir(in_path) if fname[-5:] == ".scel"]
for f in fin:
try:
for word in scel2txt(os.path.join(in_path, f)):
file_path = (os.path.join(out_path, str(f).split('.')[0] + '.txt'))
# 保存结果
with open(file_path, 'a+', encoding='utf-8')as file:
file.write(word[2] + '\n')
# os.remove(os.path.join(in_path, f))
except Exception as e:
print(e)
pass