marmel-grammar 0.1.9

Библиотека русской морфологии и транслитерации для Python

marmel-grammar

Библиотека русской морфологии и транслитерации для Python

Описание

marmel-grammar — это мощная библиотека для работы с русскими именами, включающая транслитерацию, определение рода, склонение по падежам и спряжение глаголов. Библиотека поддерживает автоматическое склонение имен, не входящих в базу данных, и работу с кастомными именами.

Установка

pip install marmel-grammar

Быстрый старт

from marmel_grammar import MarmelGrammar

# Создание экземпляра библиотеки
grammar = MarmelGrammar()

# Транслитерация имени
russian_name = grammar.transliterate_to_russian("Mika")
print(russian_name)  # Мика

# Определение рода
gender = grammar.detect_gender(russian_name)
print(gender)  # female

# Склонение по падежам
print(grammar.decline(russian_name, "gen"))  # Мики

Основные возможности

1. Транслитерация имен

Библиотека поддерживает транслитерацию с английского на русский язык с использованием интеллектуальных правил и базы специальных имен.

grammar = MarmelGrammar()

# Базовая транслитерация
print(grammar.transliterate_to_russian("Alexander"))  # Александр
print(grammar.transliterate_to_russian("Maria"))      # Мария
print(grammar.transliterate_to_russian("Mika"))       # Мика

# Специальные имена из базы данных
print(grammar.transliterate_to_russian("anna"))       # Анна
print(grammar.transliterate_to_russian("john"))       # Джон
print(grammar.transliterate_to_russian("gazenvagen")) # Газенваген

# Пакетная транслитерация
names = ["Alexander", "Maria", "John", "Mika"]
result = grammar.batch_transliterate(names)
print(result)
# {'Alexander': 'Александр', 'Maria': 'Мария', 'John': 'Джон', 'Mika': 'Мика'}

2. Определение рода

Автоматическое определение рода имени на основе базы данных и морфологических правил.

grammar = MarmelGrammar()

# Имена из базы данных
print(grammar.detect_gender("Мария"))    # female
print(grammar.detect_gender("Иван"))     # male
print(grammar.detect_gender("Саша"))     # unisex

# Автоматическое определение по окончаниям
print(grammar.detect_gender("Алина"))    # female (окончание -а)
print(grammar.detect_gender("Михаил"))   # male (согласная)
print(grammar.detect_gender("Олег"))     # male (согласная)

3. Склонение имен по падежам

Полная поддержка русских падежей с автоматическим склонением неизвестных имен.

grammar = MarmelGrammar()

# Склонение конкретного имени
name = "Мария"
print(grammar.decline(name, "nom"))   # Мария (именительный)
print(grammar.decline(name, "gen"))   # Марии (родительный)
print(grammar.decline(name, "dat"))   # Марии (дательный)
print(grammar.decline(name, "acc"))   # Марию (винительный)
print(grammar.decline(name, "prep"))  # Марии (предложный)

# Получение всех форм сразу
all_forms = grammar.get_all_forms("Ника")
print(all_forms)
# {'nom': 'Ника', 'gen': 'Ники', 'dat': 'Нике', 'acc': 'Нику', 'prep': 'Нике'}

# Автоматическое склонение неизвестных имен
all_forms = grammar.get_all_forms("Мика")
print(all_forms)
# {'nom': 'Мика', 'gen': 'Мики', 'dat': 'Мике', 'acc': 'Мику', 'prep': 'Мике'}

4. Спряжение глаголов

Спряжение глаголов по временам и лицам с поддержкой рода подлежащего.

grammar = MarmelGrammar()

# Простое спряжение в прошедшем времени
print(grammar.conjugate("танцевать", "past", "Мария"))  # танцевала
print(grammar.conjugate("танцевать", "past", "Иван"))   # танцевал
print(grammar.conjugate("пукнуть", "past", "Ноах"))     # пукнул

# Спряжение в настоящем времени
print(grammar.conjugate("танцевать", "present", "я"))   # танцую
print(grammar.conjugate("танцевать", "present", "ты"))  # танцуешь
print(grammar.conjugate("танцевать", "present", "он"))  # танцует

# Умное спряжение (для глаголов не в базе)
print(grammar.smart_conjugate("работать", "Мария"))     # работала
print(grammar.conjugate_any_verb("изучать", "Иван"))    # изучал

5. Создание предложений

Автоматическое создание грамматически правильных предложений.

grammar = MarmelGrammar()

# Обычные предложения (субъект + глагол + объект в винительном падеже)
sentence = grammar.make_sentence("Иван", "читать", "Анна")
print(sentence)  # Иван читал Анну.

sentence = grammar.make_sentence("Мария", "изучать", "Python")
print(sentence)  # Мария изучала Python.

# Предложения с предлогом "для" (объект в родительном падеже) (marmel-grammar — не умеет подставлять предлоги, мы совершенствуемся)
sentence = grammar.make_sentence_for("Ноах", "пукнуть", "Мика")
print(sentence)  # Ноах пукнул для Мики.

sentence = grammar.make_sentence_for("Александр", "работать", "Мария")
print(sentence)  # Александр работал для Марии.

6. Обработка кастомных имен

Библиотека корректно обрабатывает имена с нестандартными символами.

grammar = MarmelGrammar()

# Имена с нестандартными символами остаются без изменений
custom_name = "ᴇɢʟᴀɴᴛɪɴᴀ"
processed = grammar.clean_name(custom_name)
print(processed)  # ᴇɢʟᴀɴᴛɪɴᴀ

# Обычная очистка сохраняет пробелы только в начале/конце
name_with_spaces = "  Мария Ивановна  "
cleaned = grammar.clean_name(name_with_spaces)
print(f"'{cleaned}'")  # 'Мария ивановна'

7. Добавление новых имен

Расширение базы данных собственными именами.

grammar = MarmelGrammar()

# Добавление нового имени с полными падежными формами
new_name_cases = {
    "nom": "Артур",
    "gen": "Артура", 
    "dat": "Артуру",
    "acc": "Артура",
    "prep": "Артуре"
}

grammar.add_name("Артур", "male", new_name_cases)

# Теперь можно использовать новое имя
print(grammar.decline("Артур", "gen"))  # Артура
print(grammar.detect_gender("Артур"))   # male

Справочник методов

Основные методы

Метод	Описание	Параметры	Возвращает
transliterate_to_russian(text)	Транслитерация с английского на русский	text: str	str
detect_gender(name)	Определение рода имени	name: str	str ('male'/'female'/'unisex')
decline(name, case, gender=None)	Склонение имени по падежу	name: str, case: str, gender: str	str
get_all_forms(name)	Получение всех падежных форм	name: str	Dict[str, str]
conjugate(verb, tense, subject)	Спряжение глагола	verb: str, tense: str, subject: str	str
make_sentence(subj, verb, obj, tense='past')	Создание предложения	subj: str, verb: str, obj: str, tense: str	str
make_sentence_for(subj, verb, obj, tense='past')	Предложение с "для"	subj: str, verb: str, obj: str, tense: str	str
clean_name(name)	Очистка имени	name: str	str
add_name(name, gender, cases)	Добавление нового имени	name: str, gender: str, cases: Dict	None

Дополнительные методы

Метод	Описание	Параметры	Возвращает
batch_transliterate(names)	Пакетная транслитерация	names: List[str]	Dict[str, str]
smart_conjugate(verb, subject, tense='past')	Умное спряжение	verb: str, subject: str, tense: str	str
conjugate_any_verb(verb, subject, tense='past')	Спряжение любого глагола	verb: str, subject: str, tense: str	str

Поддерживаемые падежи

Падеж	Код	Вопросы	Пример
Именительный	nom	кто? что?	Мария
Родительный	gen	кого? чего?	Марии
Дательный	dat	кому? чему?	Марии
Винительный	acc	кого? что?	Марию
Предложный	prep	о ком? о чем?	Марии

Поддерживаемые роды

Род	Код	Описание	Примеры
Мужской	male	Мужские имена	Иван, Александр, Игорь
Женский	female	Женские имена	Мария, Анна, Ольга
Универсальный	unisex	Имена любого рода	Саша, Женя, Валя

Поддерживаемые времена глаголов

Время	Код	Описание	Пример
Прошедшее	past	Действие в прошлом	танцевал, читала
Настоящее	present	Действие в настоящем	танцую, читает

Полный пример использования

from marmel_grammar import MarmelGrammar

def demo():
    # Создаем экземпляр библиотеки
    grammar = MarmelGrammar()
    
    # Тест транслитерации
    print("=== Транслитерация ===")
    english_names = ["Mika", "Alexander", "Anna", "John"]
    for name in english_names:
        russian_name = grammar.transliterate_to_russian(name)
        print(f"{name} → {russian_name}")
    
    # Тест определения рода и склонения
    print("\n=== Склонение имен ===")
    test_names = ["Мика", "Александр", "Анна"]
    
    for name in test_names:
        gender = grammar.detect_gender(name)
        print(f"\nИмя: {name} (род: {gender})")
        
        forms = grammar.get_all_forms(name)
        for case, form in forms.items():
            print(f"  {case}: {form}")
    
    # Тест спряжения глаголов
    print("\n=== Спряжение глаголов ===")
    verbs = ["танцевать", "читать", "работать"]
    subjects = ["Мария", "Иван", "Саша"]
    
    for verb in verbs:
        for subject in subjects:
            conjugated = grammar.conjugate(verb, "past", subject)
            print(f"{subject} {conjugated}")
    
    # Тест создания предложений
    print("\n=== Создание предложений ===")
    sentences = [
        ("Иван", "читать", "Анна"),
        ("Мария", "изучать", "Python"),
        ("Саша", "готовить", "обед")
    ]
    
    for subj, verb, obj in sentences:
        sentence1 = grammar.make_sentence(subj, verb, obj)
        sentence2 = grammar.make_sentence_for(subj, verb, obj)
        print(f"Обычное: {sentence1}")
        print(f"С 'для': {sentence2}")
        print()

if __name__ == "__main__":
    demo()

База данных

Библиотека включает мелкую базу данных + автоматически обрабатывает:

• Имена: более 50 популярных русских имен с полными падежными формами
• Глаголы: 20+ глаголов с формами прошедшего и настоящего времени
• Специальные имена: англо-русские соответствия для популярных имен
• Транслитерация: полная карта транслитерации английских букв и сочетаний

Особенности

Автоматическое склонение

Для имен, отсутствующих в базе данных, библиотека применяет морфологические правила русского языка.

Обработка кастомных имен

Имена с нестандартными символами (например, стилизованными Unicode-символами) сохраняются без изменений.

Умное спряжение

Глаголы автоматически спрягаются даже если отсутствуют в базе данных, используя стандартные правила русского языка.

Сохранение пробелов

При очистке имен пробелы удаляются только в начале и в конце строки, сохраняя внутренние пробелы для составных имен.

Версия и автор

Версия: 0.1.8b3

Автор: Dev-Marmel
Email: [e-mail]
Telegram: @dev_marmel

Changelog

0.1.8b3

• Исправлена проблема со склонением в винительном/родительном падеже
• Удалена функция обратной транслитерации
• Улучшена обработка кастомных имен
• Обновлены правила очистки имен
• Расширена база данных глаголов