主帖暂时不让编辑了，把更新过的文本放在这里。
[拉鲁斯法汉双解词典 文本（初步整理原始OCR稿，慎用）]（废稿已删）
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音标问题我感觉因为法语发音比较有规律，可以直接根据拼写或者tts之类生成一个再比较
删除zsbd
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放一个我自己ocr的词典文件，随便看看，错误很多，估计漏词也很多。不忍看，所以一直也没放出来。
拉鲁斯法汉双解词典ocr.rar (5.6 MB)
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音标部分错误不是什么难题，可以批量技术性处理，比如把“单词 [音标]”这部分内容用正则全部提取出来，让ai处理，校对，或者再找一个完善的法文单词音标库（最好同属拉鲁斯系列词典），抽取相关内容互校。
我当下比较关心的问题是前后页面接续部分、同一页面两栏衔接部分可能存在文字遗漏、错位，目前还未全部检查处理。
我一般用vs code、winmerge比较文件，都看上去很花，还没用过beyond compare，你的对比效果不错，我也找来试试这个软件。
谢谢。你有没有mdx生成前的txt文件，它的词头排序和原文通常是对应的，至于mdx词典解包后得到的txt，怎么排序就很难说了。
拉鲁斯法汉双解的底本有电子版吗？如果有的话可以拿文本数据来校对，朗氏德汉双解是有的，不需要校对，直接 OCR 中文插入到原文里就可以了。
这些错误，在大模型中实际可以通过事先测试、完善prompt而改进，让它注意音标的加注方式，声明用了[ɛ̃][œ̃][ɑ̃][ɔ̃]等这些符号，双重检查页面衔接处的文字遗漏状况等，我在这里偷了一下懒，并没有全面测试系统prompt。
目前只找到图像版的 Dictionnaire de la langue française - LAROUSSE， 樂如思法語辭典 = Dictionnaire De La Langue Franaise. Le ru si fa yu ci dian = Dictionnaire De La Langue Franaise - Anna’s Archive
最新版好像是24年的，我看网上都没有。校对的话我之前写过一个工具可以对照显示不同文本和图片，但需要导出pdf中每个词的坐标。
用^.{1,20} \[提取，做了一个简单粗暴版的拉鲁斯词头索引，可以用它去 Dictionnaire Français-Anglais en ligne - Larousse 撞库取音标。
拉鲁斯 词头索引.txt (358.2 KB)
爬虫也让ai协助写好了，测试运行没有问题，不过速度比较慢，我暂时没让它继续跑。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import os
# --- 配置 ---
# 包含单词列表的输入文件名
INPUT_FILENAME = r'C:\Users\xxx\Desktop\拉鲁斯 词头索引.txt'
# 保存结果的输出文件名
OUTPUT_FILENAME = r'C:\Users\xxx\Desktop\resultats.txt'
# 基础URL，单词将附加到末尾
BASE_URL = 'https://www.larousse.fr/dictionnaires/francais-anglais/'
# 设置请求头，模拟浏览器访问
HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
def get_phonetic(word):
"""
为单个单词获取其所有音标，并正确拼接。
"""
word = word.strip()
if not word:
return "单词为空"
url = BASE_URL + word
try:
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
phonetique_spans = soup.find_all('span', class_='Phonetique')
if phonetique_spans:
# 提取所有文本片段
all_phonetics_text = [span.get_text(strip=True) for span in phonetique_spans]
return ''.join(all_phonetics_text)
else:
return "音标未找到"
else:
return f"页面加载失败 (状态码: {response.status_code})"
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"请求错误: {e}"
def load_processed_words():
"""
读取输出文件，返回一个包含所有已处理单词的集合(set)。
"""
processed = set()
if not os.path.exists(OUTPUT_FILENAME):
return processed
with open(OUTPUT_FILENAME, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
parts = line.strip().split(': ', 1)
if len(parts) > 0 and parts[0]:
processed.add(parts[0])
return processed
def main():
"""
主函数，负责读取文件、循环处理和追加保存结果。
"""
if not os.path.exists(INPUT_FILENAME):
print(f"错误：输入文件 '{INPUT_FILENAME}' 未找到。")
return
processed_words = load_processed_words()
if processed_words:
print(f"已在 '{OUTPUT_FILENAME}' 中找到 {len(processed_words)} 个已处理的单词，将跳过它们。")
with open(INPUT_FILENAME, 'r', encoding='utf-8') as f_in:
words_to_process = [line.strip() for line in f_in if line.strip()]
words = [word for word in words_to_process if word not in processed_words]
if not words:
print("所有单词均已处理完毕，无需操作。")
return
print(f"共 {len(words_to_process)} 个单词，还需处理 {len(words)} 个。开始爬取...")
with open(OUTPUT_FILENAME, 'a', encoding='utf-8') as f_out:
for i, word in enumerate(words):
print(f"[{i+1}/{len(words)}] 正在查询: {word} ...")
phonetic_text = get_phonetic(word)
result_line = f"{word}: {phonetic_text}"
print(f" -> 结果: {phonetic_text}")
f_out.write(result_line + '\n')
f_out.flush()
time.sleep(0.5)
print(f"\n本次任务处理完毕！结果已追加到 '{OUTPUT_FILENAME}' 文件中。")
if __name__ == '__main__':
main()
每页的起首文字校对到625页，发现p213、302、537、609都有严重的幻觉错误，已经替换。同时也和夸克OCR得到的文本互校了部分文字，获得了一个可喜的消息——《拉鲁斯法汉双解词典》用Gemini识别出来的文本无论中法文文字本身的错误率很低，或许跟正式的出版物也没什么区别。差错主要集中在音标，❶❷❸❹❺❻❼❽❾、◆◇→‖ 这些符号，以及标点上，也不算特别难修正。
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几百万的文本，不是这么校核修正的，有多少人可以把它通读一遍？用一条正则 <. ，可以查出上千条符号错误。书的前言部分有“缩略语表”和“专业学科类目”表，结合它们用通配符搜一遍，大部分类似错误可以消灭，个别字符差错并不重要，关键是找到模式。
批量修改结束后的另一种办法则是跟其他识别引擎得到的文本结果对比差异，又可以发现几千上万条错误。
不过还是谢谢你找到这些文字差谬，到后期我会统一整合改正。
我打算用合合OCR把全文再识别一遍，这样至少有三四种不同来源的文本可以对比。
图像底本的清晰度如果足够高，实际上上述的音标、❶◆◇→‖特殊符号、标点错误都会出现得比较少 ，但目前只能多费时间功夫检查纠正了。