Комментарии 44
Интересная статья, спасибо. Порадовал простой и логичный подход, с которым отнеслись к делу, и получили простую функциональность, в принципе, простыми методами.
It's just simple working )
It's just simple working )
а что за проект, если не секрет?
tr-tr.ru/
но там только экспортированный из fireworks набросок дизайна)
надеюсь, что подробнее расскажу попозже, когда придет время.
но там только экспортированный из fireworks набросок дизайна)
надеюсь, что подробнее расскажу попозже, когда придет время.
как в питоне можно узнать количество занятой текущим процессом памяти. По возможности кроссплатформенно как-нибудь.
Кросплатформенно никак. Пример кода под unix можно посмотреть в Measurement techniques в Efficient String Concatenation in Python.
делал аналогичное, даже послал в проект, они его загрузили к себе: www.aot.ru/download.php (в конце страницы: Alexander Pak's Morphology)
для питона есть очень мощная библиотека для обработки естественного языка: NLTK — www.nltk.org/
для питона есть очень мощная библиотека для обработки естественного языка: NLTK — www.nltk.org/
Ваш пример меня вдохновил, Вы, можно сказать, первопроходец в этом деле) Однозначно в карму +.
Но писал с нуля, т.к. мне так было проще.
А NLTK — это, насколько мне известно, только английский язык, был интересен именно русский.
Но писал с нуля, т.к. мне так было проще.
А NLTK — это, насколько мне известно, только английский язык, был интересен именно русский.
спасибо :)
По поводу NTLK — по-моему, если в него загрузить грамматику и словари для русского языка, то можно работать и с русским. Другое дело, что для русского нет нормальных словарей, и АОТ — действительно, наиболее развитый открытый источник.
По поводу NTLK — по-моему, если в него загрузить грамматику и словари для русского языка, то можно работать и с русским. Другое дело, что для русского нет нормальных словарей, и АОТ — действительно, наиболее развитый открытый источник.
Насчет NTLK мне показалось, что там не совсем так. В ней куча примочек для синтаксиса, статистики и анализа текста, но, что касается именно морфологии, максимум, что я увидел — стеммер Портера, с некими планами добавления Snowball. Думаю, просто для английского языка это не самая актуальная задача, у них и стеммеры работают более-менее нормально для большого круга задач.
Лемматизацию, к примеру, можно выполнить через интерфейс к WordNet базе, там для каждой словоформы хранится лемма. Проблема опять таки в словаре, проект русского ворднета — project.phil.pu.ru/RussNet/ либо умер либо очень медленно развивается.
Отличная статья — куча важной информации.
Бутявки не кузявые, от бутявок дудонятся
Спасибо, очень интересная статья!
С морфологическим анализом есть несколько тонкостей:
1. Неявно присутствует шаг нормализации текста. — Что считать словом и т.д.
2. У Вас м.а. основан на словарях (и в общем-то это правильно), и следовательно, качество м.а. зависит от словаря.
3. Сам по себе анализ слова — не такая сложная вещь. Гораздо сложнее тонкости вида анализа аббревиатур, сложных слов вроде автошкола или бетономешалка(в зависимости от словарей это одно или два слова), а так же проверка корректности вариантов разборов.
Ну и для хранения словарей намного эффективнее использовать DAWG(directed acyclic word graph), ну или если лень писать, то trie. 150M для морфологии — это черезчур :)
С морфологическим анализом есть несколько тонкостей:
1. Неявно присутствует шаг нормализации текста. — Что считать словом и т.д.
2. У Вас м.а. основан на словарях (и в общем-то это правильно), и следовательно, качество м.а. зависит от словаря.
3. Сам по себе анализ слова — не такая сложная вещь. Гораздо сложнее тонкости вида анализа аббревиатур, сложных слов вроде автошкола или бетономешалка(в зависимости от словарей это одно или два слова), а так же проверка корректности вариантов разборов.
Ну и для хранения словарей намного эффективнее использовать DAWG(directed acyclic word graph), ну или если лень писать, то trie. 150M для морфологии — это черезчур :)
Ага, тут неявно подразумевается еще какой-то код, который разберет текст на слова. И что при разборе он вполне может выудить еще часть информации, например, из того, где стоит это слово (например, сразу после точки) и какие в нем буквы — первая заглавная, все заглавные или все строчные.
Тоже думал, что вместо хэшей деревья/графы какого-то рода будут лучше (за наводку на DAWG и trie спасибо, даже, скорее всего, постараюсь прикрутить, как время будет). Просто изначально была позиция делать все максимально просто и «тупо», если результат не будет устраивать, включать голову. Поэтому и на словообразование «забил», оставив такие слова на растерзание предсказателю по префиксу (авто-школа, хотя тут пример не совсем правильный, слово в словаре). Тем более что словообразования ни в lemmatizer, ни в phpmorphy тоже нет, выезжают на словаре (насколько я знаю).
А вот с проверкой корректности и правда что-нибудь придумать бы, «глазами» можно многого не увидеть. Пока вот решил просто попробовать увеличить число «глаз», выложив тут это все хозяйство.
Тоже думал, что вместо хэшей деревья/графы какого-то рода будут лучше (за наводку на DAWG и trie спасибо, даже, скорее всего, постараюсь прикрутить, как время будет). Просто изначально была позиция делать все максимально просто и «тупо», если результат не будет устраивать, включать голову. Поэтому и на словообразование «забил», оставив такие слова на растерзание предсказателю по префиксу (авто-школа, хотя тут пример не совсем правильный, слово в словаре). Тем более что словообразования ни в lemmatizer, ни в phpmorphy тоже нет, выезжают на словаре (насколько я знаю).
А вот с проверкой корректности и правда что-нибудь придумать бы, «глазами» можно многого не увидеть. Пока вот решил просто попробовать увеличить число «глаз», выложив тут это все хозяйство.
Респект. Ход мыслей отличный. Красиво :) И «Пуськи бятые» очень порадовали. :)
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
>Из текста предсказатель не справился с именем собственным Калуша, с «Калушата»(они стали мужиками «Калуш» и «Калушат»)
«калушата» — это не имя собственное, это «калушонок» во множественном числе, слово образовано от «Калуша», с помощью "-онок" (не помню точно, вся ли эта часть суффикс), во множественном числе превращается в «калушата». (можно сравнить: «зайчонок — зайчата»). А имена собственные всегда с большой буквы пишутся.
«зюмо» — это наречие (сравните с «далеко», «высоко», «хорошо»), а удвоение для усиления используется.
Спасибо за интересную статью, хочу заниматься чем-нибудь на стыке программирования и лингвистики, но пока серьезных знаний ни в первом, ни во втором не хватает.
«калушата» — это не имя собственное, это «калушонок» во множественном числе, слово образовано от «Калуша», с помощью "-онок" (не помню точно, вся ли эта часть суффикс), во множественном числе превращается в «калушата». (можно сравнить: «зайчонок — зайчата»). А имена собственные всегда с большой буквы пишутся.
«зюмо» — это наречие (сравните с «далеко», «высоко», «хорошо»), а удвоение для усиления используется.
Спасибо за интересную статью, хочу заниматься чем-нибудь на стыке программирования и лингвистики, но пока серьезных знаний ни в первом, ни во втором не хватает.
А какое количество слов можно разобрать с помощью словаря?
очень интересная и сложная предметная область, учитывая многообразие русского языка :)
О, спасибо. А то я планировал lemmatizer`ом пользоваться из питоньих программ. А тут, оказывается, уже нативная реализация готова.
По hg.assembla.com/pymorphy отдаётся HTML`ка с Content-Type: text/plain. Это не хорошо.
На главной странице (http://www.assembla.com/wiki/show/pymorphy ?) прошу указать команду для установки последней версии (hg fetch… ?).
На главной странице (http://www.assembla.com/wiki/show/pymorphy ?) прошу указать команду для установки последней версии (hg fetch… ?).
Спасибо, очень интересно.
Я знал ребят, которые знаимались такими вещами, они широко использовали словарь Лебедева scon155.phys.msu.su/eng/lebedev.html, там есть файл с правилами образования совоформ russian.aff, может быть он и вам пригодится.
Я знал ребят, которые знаимались такими вещами, они широко использовали словарь Лебедева scon155.phys.msu.su/eng/lebedev.html, там есть файл с правилами образования совоформ russian.aff, может быть он и вам пригодится.
Может-быть кому-то пригодится содранный с интернета ботом словарик для имён.
Старался, вроде там довольно много понабралось.
Кому понравится — отпишитесь. :)
(UTF-8)
slil.ru/26554601
Старался, вроде там довольно много понабралось.
Кому понравится — отпишитесь. :)
(UTF-8)
slil.ru/26554601
В encode_dicts.py пришлось заменить одну функию:
def convert_file(in_file, out_file, in_charset, out_charset):
text = codecs.open(in_file, «r», in_charset).read()
codecs.open(out_file, «w», out_charset ).write(text)
def convert_file(in_file, out_file, in_charset, out_charset):
text = codecs.open(in_file, «r», in_charset).read()
codecs.open(out_file, «w», out_charset ).write(text)
Постараюсь помочь с развитием проекта. Но как мне видится, это скорее будет форк, заточенный под мои нужды.
Забыли сказать, что Бутявку придумала Людмила Петрушевская, в далёком 1984-м году.
Вот мне интересно… А в каких-нибудь больших опенсорсных проектах использовались серьезные анализаторы грамматики?
Скажем в OO.Org? Я не влезал никогда глубоко в эту тему; но вроде там только чисто орфографическая проверка слов по словарю в наличии, а более глубокой проверки как в Ms Office — нетуть. Или это я от жизни отстал?
Скажем в OO.Org? Я не влезал никогда глубоко в эту тему; но вроде там только чисто орфографическая проверка слов по словарю в наличии, а более глубокой проверки как в Ms Office — нетуть. Или это я от жизни отстал?
А здесь поддерживается буква Ё?
здесь не очень (просто заменяется на е), в github.com/kmike/pymorphy2 — полностью
mystem предлагает следующую тестовую строку:
«В мурелки шлепают пельсиски. В стакелках светится мычай.»
пельсиски — наречие
А я взял в качестве тест-кейсов русские скороговорки:
Почти круто, всегда можно немножко доработать :-)
«В мурелки шлепают пельсиски. В стакелках светится мычай.»
пельсиски — наречие
А я взял в качестве тест-кейсов русские скороговорки:
- Карл у Клары украл кораллы, а Клара у Карла украла кларнет.
кларнет — глагол - Курил турка трубку, клевала курка крупку: не кури, турка, трубки, не клюй, курка, крупки!
клевала — существительное
кури — существительное
клюй — существительное - Наши поезда — самые поездатые поезда в мире, и никакие другие поезда не перепоездадят наши поезда по поездатости.
поездатые — глагол
Почти круто, всегда можно немножко доработать :-)
Не очень интересно: снятия неоднозначности нет; слова, записанные через дефис — не разбираете правильно («человек-акула», «скажи-ка»); не open-source; словари такие же неполные, как и везде («алешенька» — женский род), склонятора нет (видимо, временно?). Не представляю, кому может понадобиться «голый» морфологический разбор в виде сервиса.
Я, понятно, лицо заинтересованное, но в github.com/kmike/pymorphy2 и словари лучше, и предсказатель умнее, и open-source все.
Я, понятно, лицо заинтересованное, но в github.com/kmike/pymorphy2 и словари лучше, и предсказатель умнее, и open-source все.
Это первый уровень, морфологический. Неоднозначность здесь и не должна сниматься.
Она снимается на последующих уровнях — на синтаксическом и семантическом.
Она снимается на последующих уровнях — на синтаксическом и семантическом.
"Алёшенька" по мнению pymorphy2 — вообще краткое прилагательное женского рода.
Parse(word='алёшенька', tag=OpencorporaTag('ADJS femn,sing'), normal_form='алёшенек', score=0.6976744186046512, methods_stack=((<FakeDictionary>, 'алёшенька', 391, 1), (<KnownSuffixAnalyzer>, 'енька')))А вот тут очень даже неплохо:
Parse(word='человека-акулы', tag=OpencorporaTag('NOUN,anim,masc sing,gent'), normal_form='человек-акула', score=0.4376812425457545, methods_stack=((<HyphenatedWordsAnalyzer>, ((<DictionaryAnalyzer>, 'человека', 488, 1),), ((<DictionaryAnalyzer>, 'акулы', 53, 1),)),))Вам однозначно огромный + за проделанную работу.
Только что хотел написать «вот вам делать нечего было, писать свой костыль, когда есть pymorphy2» и тут ВНЕЗАПНО, это статья ещё на первую версию.
kmike, огромное Вам спасибо за эту замечательную библиотеку!
kmike, огромное Вам спасибо за эту замечательную библиотеку!
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Кузявые ли бутявки, т.е. пишем морфологический анализатор на Python