khmer-nltk 1.0

A Khmer language processing toolkit

🏅Khmer natural language processing toolkit🏅

💪 TODO:

• Sentence Segmentation
• Word Segmentation
• Named Entity Recognition
• Part of speech Tagging
• Text classification

🎯 Installation

$ pip install khmer-nltk

🏹 Quick tour:

Sentence tokenization:

>>> from khmernltk import sentence_tokenize
>>> raw_text = "ខួបឆ្នាំទី២៨! ២៣ តុលា ស្មារតីផ្សះផ្សាជាតិរវាងខ្មែរនិងខ្មែរ ឈានទៅបញ្ចប់សង្រ្គាម នាំពន្លឺសន្តិភាព និងការរួបរួមជាថ្មី"
>>> print(sentence_tokenize(raw_text))
['ខួបឆ្នាំទី២៨!', '២៣ តុលា ស្មារតីផ្សះផ្សាជាតិរវាងខ្មែរនិងខ្មែរ ឈានទៅបញ្ចប់សង្រ្គាម នាំពន្លឺសន្តិភាព និងការរួបរួមជាថ្មី']

Word tokenization:

>>> from khmernltk import word_tokenize
>>> raw_text = "ខួបឆ្នាំទី២៨! ២៣ តុលា ស្មារតីផ្សះផ្សាជាតិរវាងខ្មែរនិងខ្មែរ ឈានទៅបញ្ចប់សង្រ្គាម នាំពន្លឺសន្តិភាព និងការរួបរួមជាថ្មី"
>>> print(word_tokenize(raw_text, return_tokens=True))
['ខួប', 'ឆ្នាំ', 'ទី', '២៨', '!', ' ', '២៣', ' ', 'តុលា', ' ', 'ស្មារតី', 'ផ្សះផ្សា', 'ជាតិ', 'រវាង', 'ខ្មែរ', 'និង', 'ខ្មែរ', ' ', 'ឈាន', 'ទៅ', 'បញ្ចប់', 'សង្រ្គាម', ' ', 'នាំ', 'ពន្លឺ', 'សន្តិភាព', ' ', 'និង', 'ការរួបរួម', 'ជាថ្មី']

POS Tagging:

Usage:

>>> from khmernltk import pos_tag
>>> raw_text = "ខួបឆ្នាំទី២៨! ២៣ តុលា ស្មារតីផ្សះផ្សាជាតិរវាងខ្មែរនិងខ្មែរ ឈានទៅបញ្ចប់សង្រ្គាម នាំពន្លឺសន្តិភាព និងការរួបរួមជាថ្មី"
>>> print(pos_tag(raw_text))
[('ខួប', 'n'), ('ឆ្នាំ', 'n'), ('ទី', 'n'), ('២៨', '1'), ('!', '.'), (' ', 'n'), ('២៣', '1'), (' ', 'n'), ('តុលា', 'n'), (' ', 'n'), ('ស្មារតី', 'n'), ('ផ្សះផ្សា', 'n'), ('ជាតិ', 'n'), ('រវាង', 'o'), ('ខ្មែរ', 'n'), ('និង', 'o'), ('ខ្មែរ', 'n'), (' ', 'n'), ('ឈាន', 'v'), ('ទៅ', 'v'), ('បញ្ចប់', 'v'), ('សង្រ្គាម', 'n'), (' ', 'n'), ('នាំ', 'v'), ('ពន្លឺ', 'n'), ('សន្តិភាព', 'n'), (' ', 'n'), ('និង', 'o'), ('ការរួបរួម', 'n'), ('ជាថ្មី', 'o')]

✍️ Citation

@misc{hoang-khmer-nltk,
  author = {Phan Viet Hoang},
  title = {Khmer Natural Language Processing Tookit},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/VietHoang1710/khmer-nltk}}
}

👨‍🎓 References:

• NLP: Text Segmentation Using Conditional Random Fields
• Khmer Word Segmentation Using Conditional Random Fields
• Underthesea