korean-rule-helper 0.0.5

한국어 rule-based 처리를 간단히

korean-rule-helper

한국어 rule-based 처리할 때 활용할 수 있는 패키지

• 품사 태그를 활용한 문장 구조 및 분석
• 한국어 규칙 적용

Installation

dependency

• python-mecab-ko 패키지 설치(링크 참조)

Using pip

pip install korean-rule-helper

Usage

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기본 구성

KoreanSentence

KoreanSentence 는 문장(한국어 string)을 품사태그로 나누어서 저장합니다.

from korean_rule_helper import KoreanSentence
sentence = KoreanSentence('나는 너를 사랑한다.')
print(sentence.parsed) #[$나/NP, $는/JX, $_, $너/NP, $를/JKO, $_, $사랑/NNG, $한다($하/XSV, $ᆫ다/EF)/XSV+EF, $./SF]
print(sentence.text) # 나는 너를 사랑한다.

Rule

rule 은 python dict 형태로 표현되며 형태소의 품사, 표현형을 체크할 수 있습니다. default 값은 아래와 같습니다.

rule_default = {
    'surface': None, # str | [str]
    'is_first': False, 
    'is_last': False,
    # 'is_concat': False,
    'pos': None, # str | [str]
    '!pos': None, # str | [str]
    'return': False,
}

• suface(str|[str]): 표현형
• is_first(boolean): 문장의 첫번째로 시작하는지 여부
• is_last(boolean): 문장의 마지막으로 끝나는지 여부
• pos(str|[str]): 포함하는 품사
• !pos(str|[str]): 포함하지 않는 품사
• return(boolean): argument 로 반납 여부

KoreanSentence

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import KoreanSentence, KoreanRuleHelper

replace

문장의 형태소를 조건에 맞게 변경합니다.

# replace
sentence = KoreanSentence('문재인은 19대 대통령이다.')

rule = {'surface': '다', 'pos': 'EF'}
sentence = sentence.replace(rule, '에요')
print(sentence.text) # 문재인은 19대 대통령이에요.


rule = {'pos': 'NNP'}
sentence = sentence.replace(rule, '000')
print(sentence.text) # 000은 19대 대통령이에요.

strip

문장의 앞 뒤 형태소를 조건에 맞게 잘라냅니다.

sentence = KoreanSentence('박근혜는 18대 대통령이다.')

rules = [{'surface': '.', 'pos': 'S'}, '박근혜', '는'] # multiple rule
sentence = sentence.strip(rules)
print(sentence.text) #  18대 대통령이다

rule = '다' # single rule
sentence = sentence.strip(rule)
print(sentence.text) #  18대 대통령이 

KoreanRuleHelper

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order_match

문장이 형태소를 조건에 맞는 순서로 포함하고 있는지 여부를 체크합니다.

sentence = KoreanSentence('내 이름은 김치야.')

rule = ['내', '이름']
is_match, arg = rh.order_match(sentence, rule)
print(is_match, arg) # True []

rule = ['내', '이름', {'return': True, 'pos': 'N'}] 
is_match, arg = rh.order_match(sentence, rule)
print(is_match, arg) # True ['김치']

rule = ['내', '성별', {'return': True, 'pos': 'N'}]
is_match, arg = rh.order_match(sentence, rule)
print(is_match, arg) # False None 

add_josa

한국어 단어의 종성 여부에 맞추어 조사를 붙여줍니다.

I_GA: 이/가
EUN_NEUN: 은/는
GWA_WA: 과/와
A_YA: 아/야
EUL_REUL: 을/를
RYUL_YUL: 률/율
EURO_RO: 으로/로
I_X: 이/''

word = '설빙'
josa_word = rh.add_josa(word, type='EUL_REUL')
print(josa_word) # 설빙을

word = '사과'
josa_word = rh.add_josa(word, type='GWA_WA')
print(josa_word) # 사과와

품사 태그 비교 표

mecab-ko-dict 의 태그를 따름(세종 품사 태그)

대분류	태그	설명
체언	NNG	일반 명사
	NNP	고유 명사
	NNB	의존 명사
	NR	수사
	NP	대명사
용언	VV	동사
	VA	형용사
	VX	보조 용언
	VCP	긍정 지정사
	VCN	부정 지정사
관형사	MM	관형사
부사	MAG	일반 부사
	MAJ	접속 부사
감탄사	IC	감탄사
조사	JKS	주격 조사
	JKC	보격 조사
	JKG	관형격 조사
	JKO	목적격 조사
	JKB	부사격 조사
	JKV	호격 조사
	JKQ	인용격 조사
	JX	보조사
	JC	접속 조사
선어말 어미	EP	선어말 어미
어말 어미	EF	종결 어미
	EC	연결 어미
	ETN	명사형 전성 어미
	ETM	관형형 전성 어미
접두사	XPN	체언 접두사
접미사	XSN	명사 파생 접미사
	XCV	동사 파생 접미사
	XSA	형용사 파생 접미사
어근	XR	어근
부호	SF	마침표, 물음표, 느낌표
	SE	줄임표 …
	SSO	여는 괄호 (, [
	SSC	닫는 괄호 ), ]
	SC	구분자 , · / :
	SY	기타 기호
	SL	외국어
	SH	한자
	SN	숫자