纠错帮【python文稿AI纠错工具】，由论坛大神制作的一个论文纠错工具，由Python语言编写，可以检查出文档内的语句，错字内容，选择好文件导入后就可以一键进行检测，能有效检查出一些基础错误，提高文章的准确率。本次放出大神制作的这个纠错帮小程序工具下载。

纠错帮工具使用

选择文件并加载

点击开始检测一键查询

查询结束后会显示错误点并自动纠正

纠错帮工具源码

import PySimpleGUI as sg

from aip import AipNlp

from docx import Document

from docx.shared import RGBColor

import os

import pickle

import random

import time

class TextAIAnalyse(object):

"""

:param

"""

def __init__(self, doc_path, app_id, api_key, secret_key):

"""

:param doc_path：文章路径

:param app_id: 应用id，自己去百度ai控制台构建一个应用，就会有id了

:param api_key:

:param secret_key:

"""

self.client = AipNlp(app_id, api_key, secret_key)

self.document = Document(doc_path)

self.doc_path = doc_path

text_list1 = self.filter_style()

self.text_list2 = self.filter_short_text(text_list1, 12)

def filter_style(self):

"""

样式过滤

:param

"""

delete_style = ['Title', 'Heading 1', 'Quote']  # 去除标题，一级标题，图表链接

list1 = [x.text for x in self.document.paragraphs if x.style.name not in delete_style]

return list1

@staticmethod

def filter_short_text(list1: list, length: int):

"""

去除短文本

:param list1: 列表格式的文本集

:param length:最短文本长度

"""

list2 = [x.strip() for x in list1]  # 去除两边空格

list3 = [x for x in list2 if len(x) > length]

return list3

def split_text(self, list1: list):

"""

对段落进行分句，粗糙分词

:param

"""

list2 = []

for x in list1:

x_list1 = x.split('。')  # 以句号进行分词,分号暂时不考虑

for xx in x_list1:

if xx[-1:] not in ['。', '；', '：']:  # 如果本局不是以句号结尾，则给它加上句号

xx += '。'

list2.append(xx)

list3 = self.filter_short_text(list2, 10)

return list3

def split_text2(self, list1: list):

"""

对段落进行分句，加上分号

:param

"""

list2 = []

for x in list1:

x_list1 = x.split('。')  # 以句号进行分词

for xx in x_list1:

x_list2 = xx.split('；')  # 以中文分号进行分词

for xxx in x_list2:

if xxx[-1:] not in ['。', '；', '：']:  # 如果本局不是以句号结尾，则给它加上句号

xxx += '。'

list2.append(xxx)

list3 = self.filter_short_text(list2, 10)

return list3

def ai_analyse(self, text1):

"""

AI对句子进行纠错

:param

"""

result1 = None

try:

result1 = self.client.ecnet(text1)

except Exception as err:

return False

vet = result1['item']['vec_fragment']  # 可替换词

score = result1['item']['score']  # 评分

if len(vet) == 0:

return False  # 没有错误

# elif score > 0.5:  # 如果可信度

else:

return result1  # 返回分析

def save_analyse(self, result):

"""

:param

"""

text = result['text']

text_encode = text.encode('gbk')

vet_list = result['item']['vec_fragment']

""" 开始写入word """

basename = os.path.basename(self.doc_path)

path = './分析结果/{}.docx'.format(basename[:6])

dir_name = './分析结果'

if not os.path.exists(dir_name):  # 如果文件夹不存在

os.mkdir(dir_name)

a = vet_list[0]['begin_pos']  # 获取第一个错误标签的开始位置

b = vet_list[-1]['end_pos']  # 获取最后一个错误的结束位置

if not os.path.exists(path):  # 如果文件不存在

doc = Document()

else:

doc = Document(path)

doc.add_paragraph('错误写法', style='heading 1')  # 一级标题

p = doc.add_paragraph()  # 创建一个空段落

p.add_run(text_encode[:a].decode('gbk'))  # 写入没有错误的部分

start_list = [x['begin_pos'] for x in vet_list]  # 记录开始的位置

end_list = [x['end_pos'] for x in vet_list]  # 记录结束的位置

if len(vet_list) == 1:  # 如果只有一个错误

run1 = p.add_run(text_encode[start_list[0]:end_list[0]].decode('gbk'))

run1.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0)  # 设置红色字体

else:  # 如果有多个错误

for i in range(len(vet_list)):

run = p.add_run(text_encode[start_list:end_list[i]].decode('gbk'))

run.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0)  # 设置红色字体

if i < len(vet_list) - 1 and start_list[i + 1] - end_list[i] > 1:  # 如果后面一处错误与前面一处错误存在间距

p.add_run(text_encode[end_list:start_list[i + 1]].decode('gbk'))  # 增加一个没有样式的普通字体

if len(text_encode) - b > 1:  # 如果最后一个错误后面存在正确的内容

p.add_run(text_encode[b:].decode('gbk'))  # 写入后面无错的内容

doc.add_paragraph('正确写法', style='heading 1')  # 一级标题

correct = result['item']['correct_query']  # 正确的内容

doc.add_paragraph(correct)  # 写入正确的内容

doc.save(path)

if __name__ == '__main__':

my_font = 'Deja_Vu_Sans_Mono.ttf'

my_font_style1 = (my_font, 11, "normal")

# 菜单栏

menu_def = [

['&菜单', ['使用说明', '更新记录']],

['&文件', ['载入配置', '保存配置']]

]

# 布局栏

layout1 = [

[sg.Menu(menu_def, tearoff=True)],

[sg.Text('APP_ID:', size=(12, None)), sg.Input(key='app_id')],

[sg.Text('API_KEY', size=(12, None)), sg.Input(key='api_key')],

[sg.Text('SECRET_KEY', size=(12, None)), sg.Input(key='secret_key')],

[sg.Text('文件位置'), sg.Input(key='file_name', size=(51, None))],

[sg.FileBrowse('选择文件', target='file_name'), sg.Button('开始检测'),

sg.CBox('中文分号分句', default=False, key='split_type'), sg.Button('退出')]

]

# 窗口栏

windows1 = sg.Window('纠错帮V1.1', layout=layout1, font=my_font_style1)

for i in range(10):

event1, value1 = windows1.read()

if event1 in ('退出', None):

break

elif event1 == '使用说明':

sg.popup('1.搜索百度AI开放平台', '2.点击控制台，注册并登录', '3.选择自然语音处理', '4.创建应用',

'5.填写appid, api_key, secret_key', '6.选择需要纠错的文件', '7.点击开始检测', title='使用说明',

font=my_font_style1)

elif event1 == '更新记录':

sg.popup(

'V1.1更新记录'

'1.增加了分号分句功能',

'2.增加了导出word对比功能',

title='提示', font=my_font_style1)

elif event1 == '保存配置':

APP_ID = windows1['app_id'].get()

API_KEY = windows1['api_key'].get()

SECRET_KEY = windows1['secret_key'].get()

file_path = windows1['file_name'].get()

split_type = windows1['split_type'].get()

if len(APP_ID) > 3 and len(API_KEY) > 5 and len(SECRET_KEY) > 5:

dict1 = {

'app_id': APP_ID,

'api_key': API_KEY,

'secret_key': SECRET_KEY,

'split_type': split_type

}

with open('info.pkl', 'wb') as f:

pickle.dump(dict1, f)

sg.popup('保存完毕', '已经生成一个info.pkl文件到本地', title='提示', auto_close=True,

auto_close_duration=3, font=my_font_style1)

else:

sg.popup('请检查你的api相关信息是否填写完成', title='错误提示', font=my_font_style1)

elif event1 == '载入配置':

if not os.path.exists('info.pkl'):

sg.popup('没有找到你的配置文件info.pkl', '请检查你的文件是否在当前路径', title='错误提示',

font=my_font_style1)

else:

with open('info.pkl', 'rb') as f:

dict2 = pickle.load(f)

windows1['app_id'].update(dict2['app_id'])

windows1['api_key'].update(dict2['api_key'])

windows1['secret_key'].update(dict2['secret_key'])

windows1['split_type'].update(dict2['split_type'])

sg.popup('配置文件载入完毕', title='提示', auto_close_duration=3, auto_close=True, font=my_font_style1)

elif event1 == '开始检测':

APP_ID = windows1['app_id'].get()

API_KEY = windows1['api_key'].get()

SECRET_KEY = windows1['secret_key'].get()

file_path = windows1['file_name'].get()

split_type = windows1['split_type'].get()

if len(APP_ID) > 3 and len(API_KEY) > 5 and len(SECRET_KEY) > 5:

doc = TextAIAnalyse(file_path, APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

text_list2 = doc.text_list2

if split_type:  # 如果选择的True,也就是支持分号

text_list3 = doc.split_text(text_list2)

else:

text_list3 = doc.split_text2(text_list2)

sg.popup('开始检测，共有{}句'.format(len(text_list3)),

'预计用时{}秒'.format(len(text_list3)*2), auto_close_duration=5, auto_close=True)

layout2 = [

[sg.Text('处理进度条', font=my_font_style1),

sg.ProgressBar(len(text_list3), orientation='h', key='bar', size=(50, 20))],

[sg.Button('取消', font=my_font_style1)]

]

windows2 = sg.Window(title='进度条', layout=layout2, font=my_font_style1)

bar = windows2['bar']

for ii in range(len(text_list3)):

event2, value2 = windows2.read(timeout=10)

if event2 in ('取消', None):

break

result2 = doc.ai_analyse(text_list3[ii])

print(text_list3[ii])

if bool(result2):

print(result2)

doc.save_analyse(result2)

time.sleep(0.5 + random.random() / 10)

bar.UpdateBar(ii + i)

windows2.close()

sg.popup('已经检测完成', '并且生成了一个“分析结果”文件夹到本地', title='提示', font=my_font_style1)

elif len(file_path) < 5:

sg.popup('亲！', '你还没有选择检测的文件', title='提示', font=my_font_style1)

else:

sg.popup('请输入你的api信息', '详情请查看使用说明', title='提示',font=my_font_style1)

windows1.close()

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