ipymarkup 0.9.0

NER, syntax tree markup visualisations for Jupyter Notebook

Collection of NLP visualizations for NER and syntax tree markup. Similar to Spacy displaCy and displaCy ENT.

Install

ipymarkup supports Python 3.5+.

$ pip install ipymarkup

Usage

For more examples and explanation see ipymarkup documentation.

>>> from ipymarkup import show_ner_ascii_markup, show_dep_ascii_markup

>>> text = 'В мероприятии примут участие не только российские учёные, но и зарубежные исследователи, в том числе, Крис Хелмбрехт - управляющий директор и совладелец креативного агентства Kollektiv (Германия, США), Ннека Угбома - руководитель проекта Mushroom works (Великобритания), Гергей Ковач - политик и лидер субкультурной партии «Dog with two tails» (Венгрия), Георг Жено - немецкий режиссёр, один из создателей экспериментального театра «Театр.doc», Театра им. Йозефа Бойса (Германия).'
>>> spans = [(102, 116, 'PER'), (186, 194, 'LOC'), (196, 199, 'LOC'), (202, 214, 'PER'), (254, 268, 'LOC'), (271, 283, 'PER'), (324, 342, 'ORG'), (345, 352, 'LOC'), (355, 365, 'PER'), (445, 455, 'ORG'), (456, 468, 'PER'), (470, 478, 'LOC')]
>>> show_ascii_markup(text, spans)

В мероприятии примут участие не только российские учёные, но и 
зарубежные исследователи, в том числе, Крис Хелмбрехт - управляющий 
                                       PER───────────               
директор и совладелец креативного агентства Kollektiv (Германия, США),
                                                       LOC─────  LOC  
 Ннека Угбома - руководитель проекта Mushroom works (Великобритания), 
 PER─────────                                        LOC───────────   
Гергей Ковач - политик и лидер субкультурной партии «Dog with two 
PER─────────                                         ORG──────────
tails» (Венгрия), Георг Жено - немецкий режиссёр, один из создателей 
─────   LOC────   PER───────                                         
экспериментального театра «Театр.doc», Театра им. Йозефа Бойса 
                                       ORG─────── PER───────── 
(Германия).
 LOC─────  

>>> words = ['В', 'советский', 'период', 'времени', 'число', 'ИТ', '-', 'специалистов', 'в', 'Армении', 'составляло', 'около', 'десяти', 'тысяч', '.']
>>> deps = [(2, 0, 'case'), (2, 1, 'amod'), (10, 2, 'obl'), (2, 3, 'nmod'), (10, 4, 'obj'), (7, 5, 'compound'), (5, 6, 'punct'), (4, 7, 'nmod'), (9, 8, 'case'), (4, 9, 'nmod'), (13, 11, 'case'), (13, 12, 'nummod'), (10, 13, 'nsubj'), (10, 14, 'punct')]
>>> show_dep_ascii_markup(words, deps)

        ┌──► В            case
        │ ┌► советский    amod
┌──────►└─└─ период       obl
│       └──► времени      nmod
│ ┌►┌─┌───── число        obj
│ │ │ │ ┌►┌─ ИТ           compound
│ │ │ │ │ └► -            punct
│ │ │ └►└─── специалистов nmod
│ │ │     ┌► в            case
│ │ └────►└─ Армении      nmod
└─└─┌─┌───── составляло   
    │ │ ┌──► около        case
    │ │ │ ┌► десяти       nummod
    │ └►└─└─ тысяч        nsubj
    └──────► .            punct

Support

• Chat — https://telegram.me/natural_language_processing
• Issues — https://github.com/natasha/ipymarkup/issues

Development

Tests:

make test

Package:

make version
git push
git push --tags

make clean package publish