import re inputFile = 'OpenGNT_morphology_template.csv' outputFile = 'OpenGNT_morphology_Chinese.csv' f = open(inputFile,'r') newData = f.read() f.close() # turn rmac code into description newData = re.sub('『V-PAI-3P (V-PAP-DPM)』', '動詞,現在進行時態,主動,直說語氣,第三人稱,複數;動詞,現在進行時態,主動,不定語氣,間接受格,複數,陽性', newData) newData = re.sub('『A-VPF』', '形容詞,呼格,複數,陰性', newData) newData = re.sub('『K-NSF』', '相關代名詞,主格,單數,陰性', newData) newData = re.sub('『I-DPN』', '疑問代名詞,間接受格,複數,中性', newData) newData = re.sub('『I-NPF』', '疑問代名詞,主格,複數,陰性', newData) newData = re.sub('『F-3NSM』', '反身代名詞,第三人稱,主格,單數,陽性', newData) newData = re.sub('『A-VPN』', '形容詞,呼格,複數,中性', newData) newData = re.sub('『A-VSN』', '形容詞,呼格,單數,中性', newData) newData = re.sub('『Q-GPF』', '相關或疑問代名詞,所有格,複數,陰性', newData) newData = re.sub('『T-VPF』', '冠詞,呼格,複數,陰性', newData) newData = re.sub('『T-VPM』', '冠詞,呼格,複數,陽性', newData) newData = re.sub('『T-VPN』', '冠詞,呼格,複數,中性', newData) newData = re.sub('『T-VSF』', '冠詞,呼格,單數,陰性', newData) newData = re.sub('『T-VSM』', '冠詞,呼格,單數,陽性', 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'形容詞,間接受格,複數,陰性,無變格數字(形容詞)', newData) newData = re.sub('『A-DPM-LG』', '形容詞,間接受格,複數,陽性,非猶太地名', newData) newData = re.sub('『A-DPM-NUI』', '形容詞,間接受格,複數,陽性,無變格數字(形容詞)', newData) newData = re.sub('『A-DPM-PG』', '形容詞,間接受格,複數,陽性,非猶太人名', newData) newData = re.sub('『A-DPN-LG』', '形容詞,間接受格,複數,中性,非猶太地名', newData) newData = re.sub('『A-DPN-NUI』', '形容詞,間接受格,複數,中性,無變格數字(形容詞)', newData) newData = re.sub('『A-DSF-L』', '形容詞,間接受格,單數,陰性,地名', newData) newData = re.sub('『A-DSF-LG』', '形容詞,間接受格,單數,陰性,非猶太地名', newData) newData = re.sub('『A-DSF-PG』', '形容詞,間接受格,單數,陰性,非猶太人名', newData) newData = re.sub('『A-DSM-PG』', '形容詞,間接受格,單數,陽性,非猶太人名', newData) newData = re.sub('『A-DSN-LG』', '形容詞,間接受格,單數,中性,非猶太地名', newData) newData = re.sub('『A-GPF-L』', '形容詞,所有格,複數,陰性,地名', newData) newData = re.sub('『A-GPF-NUI』', '形容詞,所有格,複數,陰性,無變格數字(形容詞)', newData) newData = re.sub('『A-GPM-LG』', '形容詞,所有格,複數,陽性,非猶太地名', newData) newData = re.sub('『A-GPM-NUI』', '形容詞,所有格,複數,陽性,無變格數字(形容詞)', newData) newData = re.sub('『A-GPM-PG』', '形容詞,所有格,複數,陽性,非猶太人名', 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