Skip to main content

Library for processing serbian language

Project description

SrbAI - Python biblioteka za procesiranje srpskog jezika

SrbAI je projekat prikupljanja algoritama i modela za procesiranje srpskog jezika u jedinstvenu Python biblioteku. Biblioteka treba da sadrži kako osnovne metode za procesiranje srpskog, poput stemmera, prepoznavanje vrsta reči (part-of-speech tagging), negacija, do naprednijih funkcionalnosti, poput prepoznavanje imenovanih entiteta (named entity tagging), klasifikacije, itd. Biblioteka jednostavno može da se proširi novim metodima, tako da je ideja da se veći broj studenata, doktoranada i drugih ljudi koji rade i su zainteresovani za razvoj srpskog procesiranja jezika uključe u razvoj projekta.

Vizija projekta je da postane jedinstven i sveobuhvatan resurs za obradu srpskog jezika koji bi se koristio bilo u akademske, bilo u komercijalne svrhe.

Instalacija

Kada klonirate paket, možete ga instalirati uz pomoć:

python -m pip install --upgrade build .

Paket se može kreirati uz pomoć komande:

python -m build

Nakon čega se može instalirati uz pomoć python pip komande

Upotreba

Nakon instalacije, paket se može importovati kao

from src import srbai

Transliteracija

Za transliteraciju postoje 2 metode, jedna za transliteraciju sa ćirilice na latinicu, dok druga za transliteraciju sa latinice na ćirilicu

from src.srbai.Alati.Transliterator import transliterate_cir2lat, transliterate_lat2cir

lat = transliterate_cir2lat("Текст на ћирилици. ")
cir = transliterate_lat2cir("Tekst na latinici. ")

Stemmer

Stemer se može koristiti uz pomoć sledeće dve funkcije:

  • stem_str - pretvara ulazni tekst u stemmovani izlazni string
  • stem_arr - pretvata ulazni tekst u niz string-ova koji su stemmovani

Primer:

from src.srbai.SintaktickiOperatori.stemmer_nm import stem_str, stem_arr

sent = stem_str("Jovica je išao u školu. Marija je dobra devojka.")
from src.srbai.SintaktickiOperatori.stemmer_nm import stem_str, stem_arr

sent_arr = stem_arr("Jovica je išao u školu. Marija je dobra devojka.")

Pronalaženje vrsta reči (Part-of-speech tagging)

Za pronalaženje vrsta reči u rečenici i morfološku analizu koristimo HunPos model koji je treniran za srpski i hrvatski jezik.

O karakteristikama modela, oznakama vrsta reči možete više pročitati na http://nlp.ffzg.hr/data/tagging/msd-hr.html

Da bi se model instancirao u memoriju, koristi se klasa, radi brže kasnije obrade i optimizacije resursa.

Primeri korišćenja:

from src.srbai.SintaktickiOperatori.POS_tagger import POS_Tagger

pt = POS_Tagger()
tags = pt.tag('Jovica je išao u školu. Marija je dobra devojka.')
# [('Jovica', b'N-msn'), ('je', b'Vcr3s'), ('išao', b'Vmp-sm'), ('u', b'Sa'), ('školu', b'N-fsa'), ('.', b'Z'), ('Marija', b'N-fsn'), ('je', b'Vcr3s'), ('dobra', b'Agpfsn'), ('devojka', b'N-fsn'), ('.', b'Z')]

Autori i kontributori

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

SrbAI-0.0.3.tar.gz (7.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

SrbAI-0.0.3-py3-none-any.whl (9.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file SrbAI-0.0.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: SrbAI-0.0.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 7.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.8.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/32.0 requests/2.27.1 requests-toolbelt/0.9.1 urllib3/1.26.8 tqdm/4.63.0 importlib-metadata/4.11.2 keyring/23.5.0 rfc3986/2.0.0 colorama/0.4.4 CPython/3.9.10

File hashes

Hashes for SrbAI-0.0.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 16e9acf8a35b0f6af5fb4f397cd8922a01d2a3dc5260975ab070699e5dff8f93
MD5 43656ac21329c5acc3d648d717278391
BLAKE2b-256 f5664c200148965ae434c0f09407f26b4902794f436a6c4c283e3db1ed747af1

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file SrbAI-0.0.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: SrbAI-0.0.3-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 9.0 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.8.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/32.0 requests/2.27.1 requests-toolbelt/0.9.1 urllib3/1.26.8 tqdm/4.63.0 importlib-metadata/4.11.2 keyring/23.5.0 rfc3986/2.0.0 colorama/0.4.4 CPython/3.9.10

File hashes

Hashes for SrbAI-0.0.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 3b994c33868131e00dd30a5f46081627232ec97b7e1506ee5411d9d5b79ca718
MD5 3db50d1b59bac36dfa15d5ca121ecdb5
BLAKE2b-256 f106b93c2a78289b232271c892daf5f0fe385fff88afa2de61c0254c47129c4b

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page