本项目是一个利用视觉小说类游戏解包文本（或任何以句为单位的角色、原文、译文、语音文件一一对应的数据）快速批量制作 Anki 交互式日语学习卡片的工具，具有如下特性：
- 通过日语形态素解析方案 dango + Sudachi 解析每一句日语原文可能的形态素构成，并用不同颜色区分每个单词的词性。
- 对于部分单词，查询本地 Mdict 词典获得其释义附加在卡片上，并通过 JavaScript 模板实现点击句中对应单词时显示释义的交互功能。
- 还可同时添加在线词典的查询链接，在点击链接时方便地跳转至外部网站查询该单词。
- 若该句存在对应的语音文件，也可将其附加在卡片上，在学习卡片时播放。
由于形态素分析和词典查询均为程序自动完成，对于语法复杂的句子存在很大的局限性，本项目仅供相关技术的思路展示和交流，旨在通过喜欢的游戏激发学习兴趣，所有生成结果仅供参考，请多加验证，做出自己的判断。本项目不对盲目轻信生成结果造成的不良影响负责。
git clone https://github.com/2DIPW/novel2anki.git
cd novel2ankiconda create -n novel2anki python=3.11
conda activate novel2ankipip install -r requirements.txt本项目目前仅支持 Mdict 词典*.mdx，你可以将任意以日语为索引的 Mdict 词典和其对应的样式文件*.css置于dict目录，并修改配置文件config.yaml中对应的地址。
Local_Dict: "./dict/超級クラウン日中辞典.mdx" # 本地词典的路径
Local_Dict_CSS: "./dict/超級クラウン日中辞典.css" # 本地词典样式表的路径，供generate_deck_model.py自动生成Anki模板用由于本项目根据 MeCab 解析的单词辞书形为索引自动查词，无法像词典软件那样可以搜索近似词供用户选择，索引编排更加精确的词典可能拥有更好的查词效果。
目前暂不支持将词典中的多媒体文件添加至卡片。
确保 Anki 和 Anki Connect 插件已经正常安装并启动，如果没有修改过 Anki Connect 的默认配置，通常你只需要更改配置文件config.yaml中Anki/Deck字段。生成的卡片均会保存到该牌组。
Anki: # Anki Connect的设置
URL: http://127.0.0.1:8765 # Anki Connect的监听地址，如果没有改过Anki Connect的默认设置就不需要改
Key: "" # 密钥，如果没有改过Anki Connect的默认设置就不需要设
Deck: "ATRI" # 牌组名
Model: "Novel2Anki" # 模板名
Front: "正面" # 正面字段
Back: "背面" # 背面字段
Allow_Duplicate: false # 允许重复
Media_Server_Port: 5001 # 向Anki Connect发送语音文件的服务器的监听端口，如果没有端口冲突就不需要改之后，运行牌组和模板自动创建程序，会为 Anki 自动新建牌组和模板：
python generate_deck_model.py前一步在Local_Dict_CSS字段中配置的词典样式文件会作为一个<style>标签置于卡片背面模板的顶部，template目录下本项目预设的卡片交互JS脚本会作为一个<script>标签至于置于卡片背面模板的底部，卡片交互CSS将添加到“样式”中，可在 Anki 的管理笔记模板中自行微调。
- 你需要准备一份以制表符分隔（也可通过参数指定其他的分隔符）的表格，第1列为角色，第2列为日文原文，第3列为译文，第4列为对应的语音文件名，除日文原文外其他值均可为空，但是必须有制表符来维持表格结构，其格式应该如同下面的例子：
夏生 どうしてアトリが…… 为什么亚托莉在这…… 水菜萌 お母さんに頼まれて、夕飯の買い物に行く途中で見付けたの 妈妈让我去买晚饭的食材，我在路上遇到她的 MIN_b102_006.mp3 アトリ はい、水菜萌。連れてきてくれてありがとうです。ぺこり 嗯，水菜萌。谢谢你带我过来。鞠躬 ATR_b102_048.mp3 - 如果希望附加语音到卡片，你还需要准备与上表中文件名对应的语音文件，将他们存放在
voice目录。 - 不同视觉小说类游戏使用不同的引擎，即使引擎相同的游戏，其解包获得的数据结构也具有较大差别，对于游戏《ATRI -My Dear Moments-》可参考我的仓库 2DIPW/atri_extract_toolbox。对于其他游戏，请编写相应的脚本以按照以上格式准备数据。
编辑配置文件config.yaml的以下字段，以定制生成的卡片。
Use_Dict_For: # 对于哪些词性需要使用词典查询 将不需要的词性注释掉
- NOUN # 名詞
#- NAME # 人名
#- PLACE_NAME # 地名
#- NUMBER # 数詞
#- COUNTER # 助数詞
#- PRONOUN # 代名詞
- VERB # 動詞
- ADJECTIVE # 形容詞
- ADJECTIVAL_NOUN # 形状詞
- ADVERB # 副詞
#- PARTICLE # 助詞
#- AUXILIARY_VERB # 助動詞
- PRE_NOUN_ADJECTIVAL # 連体詞
#- INTERJECTION # 感動詞
#- SUFFIX # 接尾辞
- CONJUNCTION # 接続詞
- PREFIX # 接頭辞
Include: # 卡片背面包含哪些组分
Character: true # 说话人标识
Sentence_Original: true # 语法解析后的原句子，禁用此项后单词解释也将被禁用
Sentence_Translated: true # 句子译文
Explanation_For_Word: true # 单词解释，禁用此项后将不会进行词典查词，可节省时间
Voice: true # 语音
Tag: # 是否添加标签
Character: true # 添加说话人标签
Has_Voice: true # 添加有语音/无语音标签
Sentence_Length_Limitation: # 句子长度限制（按日文汉字和假名的总数计数）
Min: 10 # 长度小于此值的句子将被忽略，可排除仅有语气词等的过短句
Max: 50 # 长度大于此值的句子将被忽略，可防止牌组过大- 使用
novel2anki.py：可指定的参数:python novel2anki.py -i 剧本数据文件路径
-i|--input: 剧本数据文件路径。默认值：data.txt-d|--delimiter: 剧本数据文件分隔符。默认值：\t-v|--voice: 语音文件路径。默认值：voice/-ch|--character: 指定制作哪些角色的卡片，多个角色以空格分隔，角色名需要与数据文件第一列中的角色名对应，以"NULL"代表没有角色名的句子（一般为内心独白）。若不指定该参数，则制作所有角色的卡片。如仅需生成夏生和アトリ的台词卡片，则添加参数
-ch 夏生 アトリ-dnv|--discard_no_voice: 舍弃所有没有语音的句子。-c|--config: 手动指定配置文件路径。默认值：config.yaml
本项目基于 GNU General Public License v3.0 开源。
本项目部分源码来自 mmjang/mdict-query 和 xwang/mdict-analysis 并有一定修改。
本项目的诞生离不开这些优秀的开源项目：
- mkartawijaya/dango：BSD-3-Clause license
- PyYAML：MIT License
- BeautifulSoup：MIT license
- Flask：BSD-3-Clause license
世界因开源更精彩