Вопрос или проблема
Я ищу словарь нецензурной лексики для проекта по безопасности музыки. Я уже нашел хороший набор данных (https://github.com/surge-ai/profanity), но мне все еще нужны данные в этом формате, которые содержат больше категорий плохих слов:
В частности, меня интересует насилие, злоупотребление веществами и т.д.
С наилучшими пожеланиями, Джонсон
Ответ или решение
Для того чтобы найти хороший словарь ругательств на английском языке, который бы отвечал вашим требованиям для музыкального проекта по обеспечению безопасности, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. Ваша задача заключается в том, чтобы собрать данные, которые не только содержат оскорбительные слова, но и различные категории, такие как насилие и злоупотребление наркотиками. Вот некоторые шаги и ресурсы, которые могут помочь в этом процессе:
-
Определите ваши требования. Прежде всего, важно чётко определить, какие именно категории вам нужны. Вы уже упомянули о насилии и злоупотреблении веществами. Возможно, вы также хотите учитывать другие аспекты, такие как расизм, сексизм или лайтации. Чёткое понимание необходимых категорий поможет вам находить правильные ресурсы.
-
Изучите доступные ресурсы. Существуют различные открытые и коммерческие словари ругательств. Вот несколько источников для вашего исследования:
- GitHub – вы уже нашли один из примеров на GitHub, но стоит также изучить другие репозитории. Запросы вроде "profanity dictionary" могут привести к дополнительным ресурсам.
- Open Source Projects – Ознакомьтесь с проектами на Open Source платформах, таких как GitLab или Bitbucket. Часто разработчики выкладывают массивы данных, которые могут затрагивать ваши интересы.
- Профессиональные ассоциации – некоторые организации, занимающиеся анализом языка, могут иметь свои базы данных или словари.
-
Соберите данные по категориям. Это может потребовать создания собственного набора данных, если вы не сможете найти готовые решения. В таком случае
обратите внимание на возможность извлечения данных с использованием Python и библиотек для обработки естественного языка, таких как NLTK или SpaCy. Они могут помочь вам поработать с текстами для выявления неблагозвучных слов и выражений. -
Добавьте контекст к данным. Для более точной фильтрации слов вам может понадобиться также собрать контекстуальную информацию о том, как слова используются. Это можно сделать с помощью анализа корпуса текстов, таких как песни, книги или статей. Например, анализируя обращения к персонажам в популярных песнях или фильмах, вы сможете выявить различные подтексты, которые могут не сразу бросаться в глаза.
-
Составьте собственный словарь. Если вы не найдете все необходимые слова в открытых источниках, рассмотрите возможность сбора слов из различных источников и их классификацию. Это потребует много усилий, но может дать наиболее полное представление о том, что необходимо для вашего проекта. Вы можете использовать CSV-файл для организации данных по категориям.
-
Тестирование и валидация. После того как вы собрали словарь, важно протестировать его на корректность. Проведите автоматизированные тестирования с использованием примеров текстов, чтобы убедиться, что словарь работает должным образом.
-
Обратитесь за помощью к сообществу. Ни один проект не должен делаться в одиночку. Используйте форумы, такие как Stack Overflow или специализированные группы в социальных сетях, для запроса рекомендаций и советов от других специалистов в этой области.
В заключение, предполагая, что вы уже нашли хороший базовый словарь оскорблений, расширение ваших исследований до более широких категорий требует комплексного и систематического подхода. Используйте доступные ресурсы, рассматривайте возможность создания собственного словаря и не забывайте о тестировании полученных данных. Это обеспечит более безопасную музыкальную среду и повысит качество вашего проекта.