bltk 1.2

A lightweight but robust toolkit for Bengali Natural Language Processing.

BLTK: The Bengali Natural Language Processing Toolkit

A lightweight but robust toolkit for processing Bengali Language.

Overview

BLTK is a lightweight but exceptionally robust language processing toolkit for the Bengali Language. I, Mr. Saimon Hossain, along with my friend, Mr. Liton Shil, have conducted research as a part of our undergraduate thesis under the supervision of our respected sir, Mr. Sowmitra Das. This is the outcome of our 6 month long research & development project.

I have choosen this name after taking inspiration from the popular natural language processing toolkit - NLTK.

BLTK is still in its childhood. It's maturing everyday. It'll receive updates in the days to come.

If you want to contribute to BLTK's growth, please read the contribution section at the end of this page.

Supported Functionalities

• Word Tokenization
• Sentence Tokenization
• Sentence Splitting
• Stopwords Filtering
• Statistical Part-of-speech Tagging
• Phrase Chunking/Named-Entity Recognition
• Stemming

Installation

To get BLTK up and running, run the following command.

pip install bltk

Usage

1) The Bengali Characters

In BLTK, the banglachars module contains 7 lists of characters specific to the Bengali Language.

1. vowels
2. vowel signs
3. consonants
4. digits
5. punctuation marks
6. operators
7. others

Code

from bltk.langtools.banglachars import (vowels,
                                        vowel_signs,
                                        consonants,
                                        digits,
                                        operators,
                                        punctuations,
                                        others)
print(f'Vowels: {vowels}')
print(f'Vowel signs: {vowel_signs}')
print(f'Consonants: {consonants}')
print(f'Digits: {digits}')
print(f'Operators: {operators}')
print(f'Punctuation marks: {punctuations}')
print(f'Others: {others}')

Output

Vowels: ['অ', 'আ', 'ই', 'ঈ', 'উ', 'ঊ', 'ঋ', 'ঌ', 'এ', 'ঐ', 'ও', 'ঔ']
Vowel signs: ['া', 'ি', 'ী', 'ু', 'ূ', 'ৃ', 'ৄ', 'ে', 'ৈ', 'ো', 'ৌ']
Consonants: ['ক', 'খ', 'গ', 'ঘ', 'ঙ', 'চ', 'ছ', 'জ', 'ঝ', 'ঞ', 'ট', 'ঠ', 'ড', 'ঢ', 'ণ', 'ত', 'থ', 'দ', 'ধ', 'ন', 'প', 'ফ', 'ব', 'ভ', 'ম', 'য', 'র', 'ল', 'শ', 'ষ', 'স', 'হ', 'ড়', 'ঢ়', 'য়', 'ৎ', 'ং', 'ঃ', 'ঁ']
Digits: ['০', '১', '২', '৩', '৪', '৫', '৬', '৭', '৮', '৯']
Operators: ['=', '+', '-', '*', '/', '%', '<', '>', '×', '÷']
Punctuation marks: ['।', ',', ';', ':', '?', '!', "'", '.', '"', '-', '[', ']', '{', '}', '(', ')', '–', '—', '―', '~']
Others: ['৳', '৺', '্', 'ঀ', 'ঽ', '#', '$']

2) Word Tokenization

In BLTK, the word_tokenizer(text: str) method of the Tokenizer class performs word tokenization. It takes a text string and returns a list of tokenized words. The Following code shows how it is done.

Code

from bltk.langtools import Tokenizer

# Sample text
text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। "\
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

# Creating an instance
tokenizer = Tokenizer()

# Tokenizing words
print('TOKENIZED WORDS')
words = tokenizer.word_tokenizer(text)
print(words)

Output

TOKENIZED WORDS
['আমি', 'জানি', 'আমার', 'এই', 'লেখাটির', 'জন্য', 'আমাকে', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'হবে', ',', 'তারপরেও', 'লিখছি', '।', 'লিখে', 'খুব', 'কাজ', 'হয়', 'সে', 'রকম', 'উদাহরণ', 'আমার', 'হাতে', 'খুব', 'বেশী', 'নেই', 'কিন্তু', 'অন্তত', 'নিজের', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'করা', 'যায়', 'সেটাই', 'আমার', 'জন্যে', 'অনেক', '।']

3) Sentence Tokenization

In Bengali, most of the sentence delimiters are same as in English except full-stop. Statements and imperative sentences are terminated by । - the Devanagari Danda. Questions and exclamatory sentences are terminated by ? and ! respectively.

In BLTK, the sentence_tokenizer(text: str) method of the Tokenizer class performs sentence tokenization. It takes a text string and returns a list of tokenized sentences. The Following code shows how it is done.

Code

from bltk.langtools import Tokenizer

# Sample text
text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

# Creating an instance
tokenizer = Tokenizer()


# Tokenizing Sentences
print("TOKENIZED SENTENCES")
sentences = tokenizer.sentence_tokenizer(text)
print(sentences)

Output

TOKENIZED SENTENCES
['আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি।', 'লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।']

4) Sentence Split

The sentence_splitter(sentence: list) method takes a list of tokened sentences and then splits them into their corresponding list of tokened words with the help of word_tokenizer() method. The return value is a list of tokened words lists.

Code

from bltk.langtools import Tokenizer

# Sample text
text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

# Creating an instance
tokenizer = Tokenizer()


# Tokenizing Sentences
sentences = tokenizer.sentence_tokenizer(text)

print("SPLIT SENTENCES")
sentence_list = tokenizer.sentence_splitter(sentences)
print(sentence_list)

print("INDIVIDUAL SENTENCE")
for i in sentence_list:
    print(i)

Output

SPLIT SENTENCES
[['আমি', 'জানি', 'আমার', 'এই', 'লেখাটির', 'জন্য', 'আমাকে', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'হবে', ',', 'তারপরেও', 'লিখছি', '।'], ['লিখে', 'খুব', 'কাজ', 'হয়', 'সে', 'রকম', 'উদাহরণ', 'আমার', 'হাতে', 'খুব', 'বেশী', 'নেই', 'কিন্তু', 'অন্তত', 'নিজের', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'করা', 'যায়', 'সেটাই', 'আমার', 'জন্যে', 'অনেক', '।']]

INDIVIDUAL SENTENCE

['আমি', 'জানি', 'আমার', 'এই', 'লেখাটির', 'জন্য', 'আমাকে', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'হবে', ',', 'তারপরেও', 'লিখছি', '।']
['লিখে', 'খুব', 'কাজ', 'হয়', 'সে', 'রকম', 'উদাহরণ', 'আমার', 'হাতে', 'খুব', 'বেশী', 'নেই', 'কিন্তু', 'অন্তত', 'নিজের', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'করা', 'যায়', 'সেটাই', 'আমার', 'জন্যে', 'অনেক', '।']

5) Stopwords Filtering

BLTK's *remove_stopwords(words: list, , level: str = "soft") function by default performs a soft stopwords elimination. It takes two parameters: a list of words and a keyword argument which can be either 'soft', 'moderate' or 'hard'. If no parameter is given, a soft elimination is performed.

Filtering stopwords is not always an ideal choice. In any language, there is no universal list of stop words, and sometimes different researchers use different methods for eliminating stopwords. If you are not sure about which level to use, use the default.

Code

from bltk.langtools import remove_stopwords
from bltk.langtools import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()

text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

tokened_words = tokenizer.word_tokenizer(text)

print(f"Len of words: {len(tokened_words)}")
print(f"After soft elimination: {(remove_stopwords(tokened_words))}")
print(f"Length after soft elimination: {len(remove_stopwords(tokened_words))}")
print(f"After moderate elimination: {(remove_stopwords(tokened_words, level='moderate'))}")
print(f"Length after moderate elimination: {len(remove_stopwords(tokened_words, level='moderate'))}")
print(f"After hard elimination: {(remove_stopwords(tokened_words, level='hard'))}")
print(f"Length after hard elimination: {len(remove_stopwords(tokened_words, level='hard'))}")

Output

Len of words: 40
After soft elimination: ['জানি', 'লেখাটির', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'তারপরেও', 'লিখছি', 'লিখে', 'কাজ', 'রকম', 'উদাহরণ', 'হাতে', 'বেশী', 'অন্তত', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'করা', 'সেটাই', 'অনেক']
Length after soft elimination: 20
After moderate elimination: ['জানি', 'লেখাটির', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'তারপরেও', 'লিখছি', 'লিখে', 'উদাহরণ', 'হাতে', 'বেশী', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'যায়', 'জন্যে']
Length after moderate elimination: 15
After hard elimination: ['জানি', 'লেখাটির', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'তারপরেও', 'লিখছি', 'লিখে', 'উদাহরণ', 'হাতে', 'বেশী', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের']
Length after hard elimination: 13

6) Statistical Part-of-speech Tagging

BLTK includes a statistical POS tagger which has an overall system accuracy of 95.9%. The POS tagger works in sentence-level which means that instead of tagging a word individually, it tags words in a sentence or a phrase, taking features such as previous word and next word into consideration. It relies on the Logistic Regression classifier.

The BLTK's PosTagger class has a method pos_tag() which takes a list of split sentences and returns a list of tagged sentences. Each tagged sentence is a list of tuples of length 2 each, where the first index of the tuple holds the word itself and the last index holds its corresponding tag.

Code

from bltk.langtools import PosTagger
from bltk.langtools import Tokenizer

pos_tagger = PosTagger()
tokenizer = Tokenizer()

text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

token_text = tokenizer.sentence_tokenizer(text)


pos_tags = []
for text in token_text:
    tokened = tokenizer.word_tokenizer(text)
    tagged = pos_tagger.pos_tag(tokened)
    pos_tags.append(tagged)
print(pos_tags)

Output

[[('আমি', 'PPR'), ('জানি', 'VM'), ('আমার', 'PPR'), ('এই', 'DAB'), ('লেখাটির', 'NC'), ('জন্য', 'PP'), ('আমাকে', 'PPR'), ('অনেক', 'JQ'), ('গালমন্দ', 'NC'), ('শুনতে', 'VM'), ('হবে', 'VA'), (',', 'PU'), ('তারপরেও', 'ALC'), ('লিখছি', 'VM'), ('।', 'PU')], [('লিখে', 'VM'), ('খুব', 'JQ'), ('কাজ', 'NC'), ('হয়', 'VM'), ('সে', 'PPR'), ('রকম', 'NC'), ('উদাহরণ', 'NC'), ('আমার', 'PPR'), ('হাতে', 'NC'), ('খুব', 'JQ'), ('বেশী', 'JJ'), ('নেই', 'VM'), ('কিন্তু', 'CSB'), ('অন্তত', 'CSB'), ('নিজের', 'PRF'), ('ভেতরের', 'NST'), ('ক্ষোভটুকু', 'NC'), ('বের', 'VM'), ('করা', 'NV'), ('যায়', 'VM'), ('সেটাই', 'PPR'), ('আমার', 'PPR'), ('জন্যে', 'PP'), ('অনেক', 'JQ'), ('।', 'PU')]]

7) Phrase Chunking/Named-Entity Recognition

BLTK's phrase chunker can find out all the phrases in a given text as long as a correct grammatical syntax for that phrase is provided in the form of a regular expression. The performance of the chunker is unparalleled since it heavily relies on the BLTK's POS Tagger which has an outstanding accuracy and NLTK's Regular Expression Parser which is extremely powerful.

BLTK's Chunker class has method named chunk() that takes two parameters: a grammar in the form of regular expression, and a text from which phrases will be extracted.

This section explains how to create a noun phrase chunker using BLTK's Chunker class and a regular expression grammar. A noun phrase begins with an optional demonstrative, followed by zero or more adjectives/quantifiers and terminates with a noun. Some examples of Bangla noun phrases are given below:

NP: (NP গণতন্ত্র/NC) - a noun phrase with only one noun.

NP: (NP মানবিক/JJ বোধ/NC) - a noun phrase with an adjective followed by a noun.

NP: (NP এই/DAB সুন্দর/JJ লেখাটির/NC) - a noun phrase with a demonstrative, followed by an adjective and terminated by a noun.

The grammar for extracting Bangla noun phrases can be constructed with the following regular expression.

 NP: {<DAB|DRL>?<JJ|JQ>*<N.>} 

The tags used to construct the grammar as well as training the POS Tagger have been explained in the following table as specified by reserachers at Microsof Research, India. Grammars for verb phrases, named entities, etc. can also be constructed in the similar fashion.

Name	Tag	Example
COMMON NOUN	NC	মানুষ
PROPER NOUN	NP	রবীন্দ্রনাথ
VERBAL NOUN	NV	ঘটানো
SPATIO-TEMPORAL NOUN	NST	উপরে
MAIN VERB	VM	করছিলেন
AUXILIARY VERB	VA	এসে
PRONOMINAL PRONOUN	PPR	আমাদের
REFLEXIVE PRONOUN	PRF	নিজ
RECIPROCAL PRONOUN	PRC	পরস্পর
RELATIVE PRONOUN	PRL	যাহার
WH-PRONOUN	PWH	কেন
ADJECTIVE	JJ	গুরুত্বপূর্ণ
QUANTIFIER	JQ	কয়েকটি
ABSOLUTE DEMONSTRATIVE	DAB	এই
RELATIVE DEMONSTRATIVE	DRL	যে
WH-DEMONSTRATIVE	DWH	কী
ADVERB of MANNER	AMN	আবার
ADVERB of LOCATION	ALC	যখন
CONDITIONAL PARTICIPLE	LC	হলেই
VERBAL PARTICIPLE	LV	বইতে-বইতেই
POSTPOSITION	PP	জন্য
COORDINATING PARTICLE	CCD	এবং
SUBORDINATING PARTICLE	CSB	সুতরাং
CLASSIFIER PARTICLE	CCL	প্রমুখ
INTERJECTION	CIN	আরে
OTHER PARTICLE	CX	তাই
PUNCTUATION	PU	৷
FOREIGN WORD	RDF	Schedule
SYMBOL	RDS	$
OTHER	RDX	৩৫৬

Like grammar for noun phrases, grammar for verb phrases, postpositional phrases, etc. can be constructed with valid regular expressions.

Code

from bltk.langtools import Tokenizer
from bltk.langtools import Chunker


grammar = r"""
  NP: {<DAB>?<JJ|JQ>*<N.>}      
  """
text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

tokenizer = Tokenizer()
sentences = tokenizer.sentence_tokenizer(text)
tokened_text = [tokenizer.word_tokenizer(sentence) for sentence in sentences]

noun_phrases = []
for t in tokened_text:
    chunky = Chunker(grammar=grammar, tokened_text=t)
    chunk_tree = chunky.chunk()
    for i in chunk_tree.subtrees():
        if i.label() == "NP":
            print(i)
            noun_phrases.append(i)

Output

(NP এই/DAB লেখাটির/NC)
(NP অনেক/JQ গালমন্দ/NC)
(NP খুব/JQ কাজ/NC)
(NP রকম/NC)
(NP উদাহরণ/NC)
(NP হাতে/NC)
(NP ক্ষোভটুকু/NC)
(NP করা/NV)

Note: BLTK's Phrase Chunker relies on BLTK's POS Tagger and NLTK's RegexParser. For a complete documentation on NLTK's Tree class, which has been used in its RegexParser, follow this link.

8) Stemming

BLTK currently supports one stemmer - the Ugra stemmer. It relies on some pre-arranged lists of suffixes and BLTK's POS Tagger for stemming Bangla words. The reason POS tagging is done before any stemming is even performed is that eliminating suffixes without determining part-of-speech of the words leads to serious miss-stemming issues.

The inflectional morpheme 'ও' or 'ই' modifies a word such as 'তারপরেও' . Ugra eliminates 'ও' or 'ই' from the end of the words and makes sure that after elimination of it, the lengths of the words are greater than or equal to two in terms of the number of characters. It should be noted that if 'ও' or 'ই' is an independent word, it's never removed.

Code

from bltk.langtools import UgraStemmer
from bltk.langtools import Tokenizer


text = "আমি জানি আমার এই লেখাটির জন্য আমাকে অনেক গালমন্দ শুনতে হবে, তারপরেও লিখছি। " \
       "লিখে খুব কাজ হয় সে রকম উদাহরণ আমার হাতে খুব বেশী নেই কিন্তু অন্তত নিজের ভেতরের ক্ষোভটুকু বের করা " \
       "যায় সেটাই আমার জন্যে অনেক।"

stemmer = UgraStemmer()
tokenizer = Tokenizer()
tokenized_text = tokenizer.word_tokenizer(text)

stem = stemmer.stem(tokenized_text)

print(f"Before stemming: {tokenized_text}")
print(f'After stemming: {stem}')

Output

Before stemming: ['আমি', 'জানি', 'আমার', 'এই', 'লেখাটির', 'জন্য', 'আমাকে', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'হবে', ',', 'তারপরেও', 'লিখছি', '।', 'লিখে', 'খুব', 'কাজ', 'হয়', 'সে', 'রকম', 'উদাহরণ', 'আমার', 'হাতে', 'খুব', 'বেশী', 'নেই', 'কিন্তু', 'অন্তত', 'নিজের', 'ভেতরের', 'ক্ষোভটুকু', 'বের', 'করা', 'যায়', 'সেটাই', 'আমার', 'জন্যে', 'অনেক', '।']

After stemming: ['আমি', 'জানি', 'আমি', 'এই', 'লেখা', 'জন্য', 'আমি', 'অনেক', 'গালমন্দ', 'শুনতে', 'হবে', ',', 'তারপরে', 'লিখছি', '।', 'লিখে', 'খুব', 'কাজ', 'হয়', 'সে', 'রকম', 'উদাহরণ', 'আমি', 'হাতে', 'খুব', 'বেশ', 'নে', 'কিন্তু', 'অন্তত', 'নিজের', 'ভেতর', 'ক্ষোভ', 'বের', 'করা', 'যায়', 'সেটি', 'আমি', 'জন্যে', 'অনেক', '।']

Contribution

If you want to contribute, please make a pull request and wait for PR confirmation. You can also send me a mail to [e-mail] with the subject Contributing to BLTK specifying a little bit about what you are interested to contribute.

Contribution can also be made by adding issues.