luvwinnie
commented
1 month ago pyopenjtalk を使って，直接parsedしてみた結果，以下の結果がでましたが，多分pyopenjtalkをどうにかするか。。。もしくは，別方法で、最初の辞書チェックして，辞書判定の段階で符号ありの単語マッチングし、読み変換するしかなさそう。。？
UPDATE DICT
dict_data/default.csv
CSV:
Ｂｅｒｔ,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,Ｂｅｒｔ,バアト,バアト,0/3,*
ＶＩＴＳ,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,ＶＩＴＳ,ビッツ,ビッツ,0/3,*
ＶＩＴＳ二,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,ＶＩＴＳ二,ビッツツー,ビッツツー,4/5,*
ＢｅｒｔＶＩＴＳ,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,ＢｅｒｔＶＩＴＳ,バアトビッツ,バアトビッツ,4/6,*
担々麺,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,担々麺,タンタンメン,タンタンメン,3/6,*
ｐｙｔｈｏｎ,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,ｐｙｔｈｏｎ,パイソン,パイソン,0/3,*
python,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,python,パイソン,パイソン,0/3,*
C++,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,C++,シープラスプラス,シープラスプラス,0/3,*
C#,,,8609,名詞,固有名詞,一般,*,*,*,C#,シープシャープ,シープシャープ,0/3,*
{}
[{'string': 'Ｃ', 'pos': '記号', 'pos_group1': 'アルファベット', 'pos_group2': '*', 'pos_group3': '*', 'ctype': '*', 'cform': '*', 'orig': 'Ｃ', 'read': 'シー', 'pron': 'シー', 'acc': 1, 'mora_size': 2, 'chain_rule': '*', 'chain_flag': -1}, {'string': '＃', 'pos': '記号', 'pos_group1': '一般', 'pos_group2': '*', 'pos_group3': '*', 'ctype': '*', 'cform': '*', 'orig': '＃', 'read': '、', 'pron': '、', 'acc': 0, 'mora_size': 0, 'chain_rule': '*', 'chain_flag': 0}]
@litagin02 さん，素晴らしいオープンソース，ありがとうございます。
現在私の方で，ユーザー辞書で例えば，プログラミング言語である，「C#」を発音「シーシャープ」を追加してやろうとしているのですが，どうやら，normalizer.pyのjapanese/normalizer.py のnormalize_textによって，削除されてしまいます。
専門用語や特定な名詞でに関して，なにか改善していく予定はありますでしょうか？
現状私の方でも，japanese/normalizer.pyのnormalize_textを見直しをしており，日本語の専門用語と名詞の改善ができないか考えています。
例えば，IT用語など。。 C#（シーシャープ），C++（シープラスプラス），Java（ジャバ）などなど
「C#」や「C++」が→「C」になる。
normalizer.pyだけみると，PUNCTUATIONで影響でそうですね。。
私の方もお手伝いしますので，どういう方向性が良いのか，なにかご意見をいただけると助かります。 よろしくお願いいたします。