Korean Noise Generator
Project description
한국어 노이즈 추가 (konoise)
한국어 문서에 노이즈를 추가하는 것을 돕는 파이썬 라이브러리입니다(Library for generating the noise in Korean).
설치 방법
$ pip install konoise
실행 방법
from konoise import NoiseGenerator
text = "행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다."
generator = NoiseGenerator(num_cores=8)
text = generator.generate(text, methods='disattach-letters', prob=1., delimeter='newline', verbose=1)
text
>>> 행복한 ㄱㅏ정은 모두ㄱㅏ 닮았ㅈㅣ만, 불행한 ㄱㅏ정은 모두 ㅈㅓㅁㅏㄷㅏ의 ㅇㅣ유로 불행ㅎㅏㄷㅏ.
-- text: 노이즈를 생성할 텍스트입니다. -- methods: 노이즈 생성 방법입니다(사용가능한 방법들은 아래를 참고, default:). -- prob: 노이즈를 생성하는 확률입니다(delimeter별로 적용, 0-1사이의 실수). -- delimeter: 노이즈 적용, 멀티 프로세싱 적용의 기준이 되는 단위 입니다('total':전체,'newline':개행(\n),'sentence':문장). -- verbose: 로그 표시에 대한 변수입니다(0:표시 안함, 1: 표시).
노이즈 생성 방법
노이즈를 생성하는 방법은 총 6가지가 구현되어 있습니다.
'disattach-letters': disattach_letters,
'change-vowels': change_vowels,
'palatalization': partial(phonetic_change, func='palatalization'),
'linking': partial(phonetic_change, func='linking'),
'liquidization': partial(phonetic_change, func='liquidization'),
'nasalization': partial(phonetic_change, func='nasalization'),
'assimilation': partial(phonetic_change, func='assimilation'),
'yamin-jungum': yamin_jungum
- 쉼표(,)로 구분하여 여러 방법들을 같이 사용할 수 있습니다.
- 전체 방법을 사용하려면 methods에 'all'을 입력합니다.
[disattach-letters] 자모 분리(alphabet separation)에 의한 노이즈 추가 방법. 글자의 자음과 모음을 분리합니다. 단, 가독성을 위해 종성이 없으며 중성이 'ㅘ', 'ㅙ', 'ㅚ', 'ㅛ', 'ㅜ', 'ㅝ', 'ㅞ', 'ㅟ', 'ㅠ', 'ㅡ', 'ㅢ', 'ㅗ' 가 아닐 경우 실행합니다(예: 안녕하세요 > 안녕ㅎㅏㅅㅔ요)
[change-vowels] 모음 변형에 의한 노이즈 추가 방법입니다. 글자의 모음을 변형시킵니다. 단, 가독성을 위해 종성이 없으며 중성이 'ㅏ', 'ㅑ', 'ㅓ', 'ㅕ', 'ㅗ', 'ㅛ', 'ㅜ', 'ㅠ' 일 경우 실행합니다(예: 안녕하세요 > 안녕햐세오).
[palatalization] 음운변화 중, 구개음화를 구현하는 함수입니다.
[linking] 음운변화 중, 연음을 구현하는 함수입니다.
[liquidization] 음운변화 중, 유음화를 구현하는 함수입니다.
[nasalization] 음운변화 중, 비음화를 구현하는 함수입니다.
[assimilation] 음운변화 중, 음운동화를 구현하는 함수입니다.
[yamin-jungum] 야민정음으로 일부 글자를 변환합니다. 단, 가독성이 떨어지는 일부 표현은 제외되었습니다(귀여워 > 커여워).
변형 예시
[original] 행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다.
[disattach-letters, prob=1.] 행복한 ㄱㅏ정은 모두ㄱㅏ 닮았ㅈㅣ만, 불행한 ㄱㅏ정은 모두 ㅈㅓㅁㅏㄷㅏ의 ㅇㅣ유로 불행ㅎㅏㄷㅏ.
[change-vowels, prob=1.] 행복한 갸정은 묘듀갸 닮았지만, 불행한 갸정은 묘듀 져먀댜의 이우료 불행햐댜.
[palatalization, prob=1.] 행보칸 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다.
[linking, prob=1.] 행복한 가정은 모두가 달맜지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다.
[liquidization, prob=1.] 행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다.(No Change)
[nasalization, prob=1.] 행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다. (No Change)
[assimilation, prob=1.] 행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다. (No Change)
[yamin-jungum, prob=1.] 행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이윾로 불행하다.
Noise Generator in Rust
from konoise import rust_generator
text = "행복한 가정은 모두가 닮았지만, 불행한 가정은 모두 저마다의 이유로 불행하다."
rust_generator.get_noise(text, 'disattach-letters', 1) # provide the same methods(except yamin-jungum)
>> '행복한 ㄱㅏ정은 모두ㄱㅏ 닮았ㅈㅣ만, 불행한 ㄱㅏ정은 모두 ㅈㅓㅁㅏㄷㅏ의 ㅇㅣ유로 불행ㅎㅏㄷㅏ.'
프로그래밍 언어 중 하나인 Rust로 만들어진 generator이며, 사용방법은 파이썬 버전과 같습니다('yamin-jungum'은 제외).
* Rust vs. Python
```
import requests
# Naver Sentiment Movie Corpus의 학습 데이터셋(텍스트)을 대상으로 실험하였습니다.
NSMC = 'https://raw.githubusercontent.com/e9t/nsmc/master/ratings_train.txt'
with requests.get() as r:
target = r.text
import time
from konoise import rust_generator, NoiseGenerator
# Rust
start = time.time()
for i in range(10):
rust_generator.get_noise(contents, 'disattach-letters', 1)
print(f"Average Times: {(time.time()-start)/10):2f} s",
>> Average Times: 2.13 s
# Python
generator = NoiseGenerator()
start = time.time()
for i in range(10):
generator.generate(contents, methods='disattach-letters', prob=1, delimeter='newline', verbose=0)
print((time.time()-start)/10)
>> Average Times: 48.20 s
# Rust is faster than Python on the 'disattach-letters' methods(95.58% reduced)
```
기타
- 비음화, 유음화, 구개음화, 연음, 음운동화의 모든 규칙이 구현되지 않은 상태이며, 추후 확대될 예정입니다(누락된 규칙이 있을 수 있으니, 발견 시 피드백 주시면 감사하겠습니다).
- prob는 변형 가능한 글자들에 대해서 해당 확률만큼 확률적으로 실행됩니다(prob가 1이라고 해서 모든 텍스트가 변경되는 것이 아닙니다).
- 두 개 이상의 방법을 사용할 경우(쉼표로 구분), 한 단위 텍스트에서 두 개의 방법이 사용되는 것이 아니라 각 단위 텍스트마다 랜덤하게 방법을 결정하여 실행합니다.
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Source Distributions
Built Distributions
Hashes for konoise-1.0.7.3-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 76c5c41146e9a1404b67a5f632c5a3bab495b50fd4aafd4e8f2aec316c92b65b |
|
MD5 | b5977966a2a3263a68ba079d866869e3 |
|
BLAKE2b-256 | a8909be5752c7aac476e14627641d7720ee916d0d86ad938af02bca9ec09fc02 |
Hashes for konoise-1.0.7.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 0ad1d9b6623e4ce89860687213dc74ee7fdf7f605812cd1776994a86789aa0e0 |
|
MD5 | 6859061d9444600e42471c02358812a9 |
|
BLAKE2b-256 | 1e7621638a7f9a0f520345474a1e17593873d9933ccd8737a8c082f909b9761b |
Hashes for konoise-1.0.7.3-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | c46a406ca1efc7f48d8b0324de32d67aeadb3d63531576e391f27859fd36642f |
|
MD5 | 4a8a10d8dbefa5a29622e9cf4deed847 |
|
BLAKE2b-256 | 8f300ed8fd6aae1f1d31880ed4b176a89979c892b244a0f1a96c77e43c8e9988 |