Python NLP任务：优化Google Ngram API调用或寻找替代词频服务

我正在开展一项Python NLP任务，需要从含噪声的名词短语列表中剔除非技术类/极常用的名词短语。示例列表为：

["people", "US presidents", "New York City", "electric cars", "vegan food", "the best"]

需剔除"people"和"the best"。计划利用Ngram数据集实现：这两个短语的出现频率远高于其他短语，可标记为异常值剔除。我尝试调用Google Ngram的非公开API，代码如下：

import requests

url = "https://books.google.com/ngrams/json"

query_params = {
        "content": <my_noun_phrase/string of noun phrases>,
        "year_start": 2017,
        "year_end": 2019,
        "corpus": 26,
        "smoothing": 1,
        "case_insensitive": True
    }
response = requests.get(url=url, params=query_params)

但该API无法承载大量请求，频繁遇到429（请求过多）错误。想请教：是否有更优的Google Ngram API调用方式？或有其他可获取大型语料库中多词表达式词频数据的API/服务？

一、优化Google Ngram API调用方式 #

• 批量请求：Google Ngram API支持在content参数中传入多个短语，用逗号分隔（如content="people,US presidents,New York City"），大幅减少请求次数，降低触发429错误的概率。
• 添加随机请求延迟：在连续请求之间加入1-3秒的随机延迟，模拟人类访问节奏，避免被判定为恶意请求。示例代码：

import requests
import time
import random

def fetch_ngram_freq(phrases):
    url = "https://books.google.com/ngrams/json"
    content_str = ",".join(phrases)
    query_params = {
        "content": content_str,
        "year_start": 2017,
        "year_end": 2019,
        "corpus": 26,
        "smoothing": 1,
        "case_insensitive": True
    }
    response = requests.get(url=url, params=query_params)
    # 此处添加响应处理逻辑
    time.sleep(random.uniform(1, 3))
    return response.json()

• 使用会话保持连接：通过requests.Session()复用TCP连接，减少握手开销，同时降低被识别为异常请求的可能。

二、替代的词频数据API/服务 #

• NLTK内置语料库：自带Brown、Gutenberg等大型语料库，支持离线统计短语频率，无需依赖外部API，彻底避免限流问题。示例代码：

from nltk.corpus import brown
from nltk.util import ngrams
from collections import Counter

# 统计2-gram频率
bigrams = ngrams(brown.words(), 2)
bigram_freq = Counter(bigrams)
# 查询特定短语频率
print(bigram_freq[("New", "York")])

• spaCy语料统计：结合spaCy的预训练模型或自定义加载大型文本语料，统计短语频次，还可配合实体识别功能辅助筛选技术类短语。
• 维基百科离线语料：下载维基百科dump文件，用WikiExtractor提取文本后自行统计短语频率，数据量庞大且覆盖各类术语，适合批量离线处理。
• COCA（当代美国英语语料库）：提供在线查询接口，支持多词短语频率统计，语料涵盖口语、书面语等多种类型，更新及时。
• BNC（英国国家语料库）：包含1亿词的英式英语语料，可通过在线工具或离线下载后统计短语频率，适配英式英语场景的任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mr_faulty