背景介绍
随着人工智能技术的普及，网页应用在内容理解方面展现出强大能力。本项目旨在通过输入包含至少3个英文单词的文本，预测其含义，并返回相应图片和解释。该系统基于本地文件处理，无需依赖第三方库，支持中文和英文文本的交互。
思路分析
本项目的核心能力包括：
1. 文本数据处理：基于预定义的单词库进行预测，确保输入文本至少包含3个英文单词
2. 文件读写与数据结构：使用字典存储单词和解释，实现灵活的数据处理逻辑
3. 网页前端功能：通过HTML/CSS/JavaScript实现图片展示和用户交互
代码实现
1. 本地文件处理逻辑
# 本地单词库定义
word_dict = {
"hello": "Hello, I am the first word.",
"world": "World, I am the second word.",
"goodbye": "Goodbye, I am the third word."
}
def predict_word(text_input):
# 检查文本是否包含至少3个英文单词
words = text_input.split()
if len(words) < 3:
raise ValueError("Input must contain at least 3 English words.")
# 根据预定义库查找含义
predicted_word = word_dict.get(words[0], "Unknown word")
return predicted_word
2. 图片生成与前端展示
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Word Prediction</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
}
h1 {
color: #333;
}
img {
max-width: 100%;
margin: 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>Word Prediction Result</h1>
Based on your input: <strong>"{}"</strong>
<img src="image_url.png" alt="Image of {}">
<h3>Translation:</h3>
{} is the translation of: <strong>{}</strong>
<script>
function generateImage(word) {
const image_url = `https://example.com/word/${word}.jpg`;
document.getElementById("image").src = image_url;
}
const input = document.getElementById("input");
input.addEventListener("input", function() {
const text = input.value;
generateImage(text);
});
</script>
</body>
</html>
3. 本地文件读取与数据存储
# 定义本地文件路径和单词库
WORD_FILE = "word_database.txt"
WORD_DICT = {}
def load_word_database():
with open(WORD_FILE, "r") as file:
lines = file.read().split()
for word in lines:
WORD_DICT[word] = word # 假设文件中存储了单词及其解释
# 示例使用
load_word_database()
总结
本项目通过本地文件处理实现数据存储和预测逻辑，结合HTML/CSS/JavaScript实现网页前端功能，确保输入文本至少包含3个英文单词。核心能力点包括文件读写、数据结构使用和网页前端基础功能，可支持中文和英文文本交互。
该系统支持中文输入并返回对应图片和翻译，无需外加第三方库，本地环境即可运行。