В составе пакета есть 2 класса: RuWord2Tags и RuFlexer, в которых сосредоточены базовые операций с русской морфологией. RuWord2Tags разрабатывается как поставщик грамматических признаков слов (фич) для алгоритмов машинного обучения. RuFlexer содержит функционал для генеративных языковых моделей.
Для использования любого из классов нужно создать его экземпляр и затем вызвать у объекта метод load(), чтобы загрузилась словарная база.
Данный класс реализует единственную операцию - для заданного слова выдывать все варианты наборов морфологического анализа в виде списков тегов. К примеру, для слова кошки с помощью этого словаря можно определить, что это существительное либо в форме именительного падежа множественного числа, либо в форме родительного падежа единственного числа.
Для основных частей речи (существительные, прилагательные, глаголы) словарь содержит несколько миллионов слов, обеспечивая распознавание большинства лексики в текстах. Кроме того, для многих новых (out-of-vocabulary) слов пакет обеспечивает распознавание, даже если точно такого слова нет в словаре.
Морфологическая информация при сборке пакета берется из текущей версии Русского Грамматического Словаря, содержащего грамматическую информацию о более чем 4,3 миллионов словарных форм.
Для многих слов в русском языке набор грамматических тегов определяется неоднозначно, как в вышеупомянутом примере с "кошки". В контексте предложения обычно можно снять эту неоднозначность, учитывая правила согласования и синтаксис русского языка. Используйте part-of-speech tagger или парсер для такой работы.
Основаная функция этого класса - подбор форм слов по лемме и набору грамматических признаков. Данная операция нужна для построения генеративных моделей, например для аугментации NLP датасетов. К примеру, для леммы "кошка" и набора тегов {падеж=твор, число=мн} мы получим "кошками". Далее есть пример вызова соответствующего метода.
Пакет работает в питоне вер.3 под Windows и Linux, не требуя каких-либо внешних зависимостей.
pip3 install git+https://github.com/Koziev/ruword2tags
В текущей версии пакет требует, чтобы распознаваемые слова были заранее приведены к нижнему регистру.
Словарь представлен экземпляром класса ruword2tags.RuWord2Tags. Словарь нужно загрузить с диска перед использованием вызовом load().
Для распознавания одного слова нужно вызвать индексатор - см. пример далее.
import ruword2tags
# Создаем экземпляр словаря и загружаем его
word2tags = ruword2tags.RuWord2Tags()
word2tags.load()
# Получим теги для нескольких слов
for word in u'кошки рой для'.split():
for i, tagset in enumerate(word2tags[word]):
print(u'{}[{}] => {}'.format(word, i, tagset))
Результат:
кошки[0] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ИМ РОД=ЖЕН ЧИСЛО=МН
кошки[1] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=РОД РОД=ЖЕН ЧИСЛО=ЕД
рой[0] => ГЛАГОЛ ВИД=НЕСОВЕРШ ЛИЦО=2 НАКЛОНЕНИЕ=ПОБУД ПАДЕЖ=ВИН ПАДЕЖ=ДАТ ПАДЕЖ=ТВОР ЧИСЛО=ЕД
рой[1] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ВИН РОД=МУЖ ЧИСЛО=ЕД
рой[2] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ИМ РОД=МУЖ ЧИСЛО=ЕД
для[0] => ДЕЕПРИЧАСТИЕ ВИД=НЕСОВЕРШ ПАДЕЖ=ВИН
для[1] => ПРЕДЛОГ ПАДЕЖ=РОД
Возвращаемая индексатором класса ruword2tags.RuWord2Tags строка содержит набор тегов, разделенных пробелом. Первый элемент - наименование части речи, далее идут теги в формате ТЕГ=ЗНАЧЕНИЕ.
Для несловарных данных распознавание будет давать множество вариантов. Например:
for word in u'ккошки'.split():
for i, tagset in enumerate(word2tags[word]):
print(u'{}[{}] => {}'.format(word, i, tagset))
дает результаты:
ккошки[0] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ВИН РОД=СР ЧИСЛО=МН
ккошки[1] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=РОД РОД=МУЖ ЧИСЛО=ЕД
ккошки[2] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ИМ РОД=МУЖ ЧИСЛО=МН
ккошки[3] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ВИН РОД=ЖЕН ЧИСЛО=МН
ккошки[4] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ИМ РОД=ЖЕН ЧИСЛО=МН
ккошки[5] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=РОД РОД=ЖЕН ЧИСЛО=ЕД
ккошки[6] => СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ=ИМ РОД=СР ЧИСЛО=МН
import ruword2tags
flexer = ruword2tags.RuFlexer()
flexer.load()
forms = flexer.find_forms_by_tags(u'кошка', [(u'ПАДЕЖ', u'ТВОР'), (u'ЧИСЛО', u'МН')])
print(list(forms))
дает результат:
['кошками']