2.8 KiB
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#3 英语技术验证
独立小样，不是学习端正式功能；不连接 MySQL、不读取账号、不保存输入。仅本机、单进程串行运行，默认英语。长期契约与实测结论见 开发验证 Wiki。
从仓库根目录运行（Windows PowerShell，需要 uv、Node）：
uv venv --python 3.12.12 .local/nlp-venv
uv pip install --python .local/nlp-venv/Scripts/python.exe -r spikes/english/requirements.lock
.local/nlp-venv/Scripts/python.exe spikes/english/setup_resources.py
uv pip install --python .local/nlp-venv/Scripts/python.exe --no-deps .local/nlp-resources/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl
.local/nlp-venv/Scripts/python.exe -m unittest discover -s spikes/english -v
node --test spikes/english/view.test.mjs
.local/nlp-venv/Scripts/python.exe spikes/english/benchmark.py
.local/nlp-venv/Scripts/python.exe spikes/english/app.py
打开 http://127.0.0.1:5183/。点击“分析文本”后点单词；went 应以 go 查询。手动查询仅查输入形式，不猜测词性：dog 直接命中，went 无结果。关闭进程即停止小样；端口占用时使用 --port 5185。用 --resources .local/absent-resources 启动可验证词典缺失，模型与词典独立加载。
准备依赖和资源时需要联网；安装完成后运行不依赖在线翻译或下载服务。test_engine.py 与 benchmark.py 禁止 socket connect，用真实模型与词典验证离线运行。网络下载失败可重新执行准备命令，已有资源先校验再复用。默认系统 Python 3.8 不适用，命令必须使用上述独立环境。
资源版本、固定下载 URL 和 SHA256 见 resources.json，Python 依赖固定于 requirements.lock。大文件只保存在忽略的 .local/nlp-resources。
许可与来源：
- spaCy 3.8.7 与 en_core_web_sm 3.8.0：MIT；安装包保留其许可证。模型的 POS/lemma 组件保留，parser/NER 在本小样中停用；不输出句界。
- NLTK：Apache-2.0；只读取本地词典文件，无隐式 downloader。
- Princeton WordNet 3.0：WordNet 3.0 许可证；下载 ZIP 完整保留
wordnet/LICENSE、版权及免责声明。英英释义，不提供中文翻译。再分发必须保留许可声明。 - WordNet 原生格式 是 index/data/exception 文件，本小样直接读取 ZIP 中原始文件，不使用 go-admin 的系统枚举字典。
benchmark-result.json 是本机虚构语料的测量样本，不代表一般准确率或生产性能承诺。