mofid-normalizer 1.0.81

first version of Mofid Normalizer

Pipeline-Normalizer

Installation:

• pip install -U spacy
• python -m spacy download en_core_web_sm
• pip install mofid-normalizer==1.0.81

Requirement:

• hazm == 0.7.0
• nltk == 3.3
• num2fawords == 1.1
• spacy >= 3.0.6
• googledrivedownloader

Version:

import mofid_normalizer
print(mofid_normalizer.__version__)

Pipelines

• char_normalizer
• spell_checker
• date2str
• time2str
• num2str
• abbreviation2word
• affix2norm
• word_mapper
• punctuation_remover
• word_level_tokenizer

Usage

>>> from spacy_loader import nlp
>>> with nlp.select_pipes(enable=["char_normalizer"]):
    print(nlp("اﯙ ایراني ٲست"))
>>>او ایرانی است

>>> with nlp.select_pipes(enable=["num2str"]):
        print(nlp("من مقدار 35.75 تومان پول دارم."))
>>> من مقدار سی و پنج ممیز هفتاد و چهار تومان پول دارم.

>>> with nlp.select_pipes(enable=["time2str"]):
        print(nlp("ساعت 20:27 است."))
>>> ساعت بیست و  بیست و هفت دقیقه است.

>>> with nlp.select_pipes(enable=["date2str"]):
        print(nlp("من در تاریخ 30-2-1375 به دنیا آمدم."))
        
(***Select one of the following randomly.***)
>>> ['من در تاریخ سیم اردیبهشت ماه  یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت ماه  یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی دو یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی دو یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'ن در تاریخ سی اردیبهشت سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم دو سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم دو یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت ماه  سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت ماه  یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت ماه  یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت ماه  سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم اردیبهشت ماه  سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی دو سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم دو سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی اردیبهشت ماه  سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سیم دو یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.',
     'من در تاریخ سی دو سال یک هزار و سیصد و هفتاد و پنج شمسی به دنیا آمدم.']

>>> with nlp.select_pipes(enable=["abbreviation2word"]):
        print(nlp("امام علی ع در 1 ه.ق به دنیا آمدند."))
>>> امام علی علیه السلام در 1 هجری قمری به دنیا آمدند.

>>> with nlp.select_pipes(enable=["affix2norm"]):
        print(nlp("شما رفته بودهباشید))
>>> شما رفته بوده باشید

>>> with nlp.select_pipes(enable=["punctuation_remover"]):
        print(nlp("شما! به علایم نگارشی، تماشا+- نمیکنید. شما هیچ علایم نگارشی ( نخواهید دید./")

>>> شما به علایم نگارشی تماشا نمیکنید شما هیچ علایم نگارشی  نخواهید دید
  
>>> with nlp.select_pipes(enable=["word_level_tokenizer"]):
        print(nlp("من در تاریخ 30-2-1375 در راس ساعت 20:30 به منزل رفتم. آنها در این تاریخ بیست سال از ه.ق عقبلتر هستند."))
>>> ['من', 'در', 'تاریخ', '30-2-1375', 'در', 'راس', 'ساعت', '20:30', 'به', 'منزل', 'رفتم.', 'آنها', 'در', 'این', 'تاریخ', 'بیست', 'سال', 'از', 'ه.ق', 'عقبلتر', 'هستند.']

>>> print(nlp("این یک نمونه کامل از مثالهای نرمالایزر موجود خواهدبود. این نرمالایزر در ساعت 20:47 ساخته شدهاست. شما هیچ گونه علایم نگارشی ﺆ کاراکتر غیر عادی نخواهیدخواند. هدف ما نرمالسازی تمامی کتابها است."))

>>> ['این', 'یک', 'نمونه', 'کامل', 'از', 'مثال', 'های', 'نرمالایزر', 'موجود', 'خواهد', 'بود', 'این', 'نرمالایزر', 'در', 'ساعت', 'بیست', 'و', 'چهل', 'و', 'هفت', 'دقیقه', 'ساخته', 'شده', 'است', 'شما', 'هیچ', 'گونه', 'علا', 'یم', 'نگارشی', 'و', 'کاراکتر', 'غیر', 'عادی', 'نخواهید', 'خواند', 'هدف', 'ما', 'نرمالسازی', 'تمامی', 'کتاب', 'ها', 'است']

>>> with nlp.select_pipes(enable=["word_mapper"]):
        print(nlp(اینگونه))
>>> "این\u200cگونه"

Multiprocessing

Multiprocessing with 4 processes

>>> docs = nlp.pipe(texts, n_process=4)

With as many processes as CPUs (use with caution!)

>>> docs = nlp.pipe(texts, n_process=-1)

Default batch size is nlp.batch_size (typically 1000)

>>> docs = nlp.pipe(texts, n_process=2, batch_size=2000)

Disabling

>>> with nlp.select_pipes(disable=["affix2norm", "date2str"]):
        print(nlp(texts))

Enabling multiple pipe

>>> with nlp.select_pipes(enable=["char_normalizer","spell_checker"]):
        print(nlp(texts))

Remove pipe

>>> nlp.remove_pipe("spell_checker")

Customize pipe

>>> nlp.remove_pipe("word_mapper")
>>> nlp.add_pipe("word_mapper", after="affix2norm", config={"config_file": os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + "/" +
                 'mappings.json',"half_space_char":'\u200c'})

Default modules format in library

nlp.add_pipe("char_normalizer", first=True,
             config={"config_file": conf_path + 'character_mappings.json'})
nlp.add_pipe("spell_checker", after="char_normalizer", config={})
nlp.add_pipe("date2str", after="spell_checker", config={})
nlp.add_pipe("time2str", after="date2str", config={})
nlp.add_pipe("num2str", after="time2str", config={})
nlp.add_pipe("abbreviation2word", after="num2str", config={})
nlp.add_pipe("affix2norm", after="abbreviation2word",
             config={"config_file": conf_path + 'affix.json', "double_postfix_joint": True})
nlp.add_pipe("word_mapper", after="affix2norm",
             config={"config_file": conf_path + 'word_mappings.json', "half_space_char": "  "})

nlp.add_pipe("punctuation_remover", after="abbreviation2word", config={})
nlp.add_pipe("word_level_tokenizer")

Blank pipes

this class is completely blank, you can customize it.

from spacy_loader import nlp_blank
nlp.add_pipe()

Config files templates

you can modify some modules, new config files should be in the following format.

affix.json

{
e.g: می‌کند <--  می کند
"space_jointer_to_next": [
"بی",
"می",
"نمی"],
e.g: کتاب‌ها <--  کتاب ها
"space_jointer_to_previous": [
"هایی",
"ها",
"های",
....
  ],
e.g: رفته‌شده‌است <--  رفته شده است
"space_jointer_to_next_previous": [
    "شده",
    "نشده"
  ],
e.g: اطلاح‌طلبان <--  اصلاح طلبان
"space_jointer_to_previous_plus": [
    "طلبان",
    "طلب",
    ....
  ],
e.g: کتاب‌تان <--  کتابتان
"prop_postfix_all": [
    "یم",
    "یت",
    "یش",
    ....
  ],
e.g: کتاب‌ها <--  کتابها
"plural_postfix_all": [
    "ها",
    "ات",
    "های",
    ....
  ],
Words in this list will not be splitted
"postfix_joint": [
    "یم",
    "یت",
    "یش",
    "ش",
    ....
  ],
e.g: علاقه‌مند <--  علاقهمند
"irregular_postfix_all": [
    "نده",
    "گانه",
    "دان",
    "ستان",
    "چی",
    ....
  ],
irregular Words in this list will not be splitted.
"irregular_postfix_joint": [
    "نده",
    "دان",
    "ستان",
    "چی",
    ....
  ],
e.g: پاد‌زهر <--  پادزهر
"prefix_all": [
    "نا",
    "پاد",
    "باز",
    ....
  ],
prefix Words in this list will not be splitted.
"prefix_joint": [],
e.g: فرو‌رفت <--  فرورفت
"verb_prefix": [
    "در",
    "بر",
    "پر",
    ....
  ],
prefix verbs in this list will not be splitted.
"verb_prefix_joint": [],
  "slang_verbs_prefix": [
    "می",
    "نمی"
  ]
}

character_mapping.json

Note that only the modules in the Mapper will be applied, and the modules in the Mapper_ignore will not be applied.

{
  "Mapper": {
    "NUMBERS_MAP_EN": {
      "0": "0",
 
  "\u0660": "0",
  "۰": "0",
  ....
},
"FA_ALPHABET_MAP": {
  "\u0627": "\u0627",
  "ٿ": "ت",
  ....

},
"DIACRITICS_MAP": {
  "\u064b": "",
  "\u064c": "",
  "\u064d": "",
    .....
},
"EN_ALPHABET_MAP": {
  "a": "a",
  "\uff41": "a",
  "\uff42": "b",
    ....

},
"VALID_SYMBOL_MAP": {
  ",": ",",
  "，": ",",
    ....
},
"INVALID_SYMBOL_MAP": {
  "\u00a8": "",
  "\u06c1": " ",
  "\u2063": " ",
  ....
},
"HALF_SPACE": {
  "\u200e": "\u200c",
  "\u200c": "\u200c",
    ....
}
  },
  "Mapper_ignore": {
    "FA_Numbers": {
      "0": "\u06F0",
      "1": "\u06F1",
        ....
    },
    "SPACE": {
      "\u2005": " ",
      "\u2009": " ",
        ....
    },
    "english_upper": {
      "A": "a",
      "B": "b",
      .....
    },
    "NUMBERS_MAP_FA": {
      "\u0660": "\u06F0",
      "\u0661": "\u06F1",
       ....
    }
  }
}

word_mapping.json

{
  "\ufeffبیخبر": "بی\u200cخبر",
  "بیتوجهی": "بی توجهی",
  "بیطرفانه": "بی\u200cطرفانه",
  "آنها": "آن\u200cها",
    ....
}