Skip to main content

Qalsadi Arabic Morphological Analyzer and lemmatizer for Python

Project description

Qalsadi Arabic Morphological Analyzer for Python

Developpers: Taha Zerrouki: http://tahadz.com taha dot zerrouki at gmail dot com

Feature s value
Authors Authors.md
Release 0.3.6
License GPL
Tracker linuxscout/qalsadi/Issues
Website https://pypi.python.org/pypi/qalsadi
Doc package Documentaion
Source Github
Downloa d sourceforge
Feedbac ks Comments
Account s [@Twitter](https://twitter.com/linuxscout) [@Sourceforge](http://sourceforge.net/projects/qalsadi/)

Citation

If you would cite it in academic work, can you use this citation

T. Zerrouki‏, Qalsadi, Arabic mophological analyzer Library for python.,  https://pypi.python.org/pypi/qalsadi/

Features مزايا

Applications

  • Stemming texts
  • Text Classification and categorization
  • Sentiment Analysis
  • Named Entities Recognition

Installation

pip install qalsadi

Requirements

pip install -r requirements.txt

Usage

Example

>>> import qalsadi.lemmatizer
    >>> text = u"""هل تحتاج إلى ترجمة كي تفهم خطاب الملك؟ اللغة "الكلاسيكية" (الفصحى) موجودة في كل اللغات وكذلك اللغة "الدارجة" .. الفرنسية التي ندرس في المدرسة ليست الفرنسية التي يستخدمها الناس في شوارع باريس .. وملكة بريطانيا لا تخطب بلغة شوارع لندن .. لكل مقام مقال"""
    >>> lemmer = qalsadi.lemmatizer.Lemmatizer()
    >>> # lemmatize a word
    ... lemmer.lemmatize("يحتاج")
    'احتاج'
    >>> # lemmatize a word with a specific pos
    >>> lemmer.lemmatize("وفي")
    'في'
    >>> lemmer.lemmatize("وفي", pos="v")
    'وفى'

    >>>
    >>> lemmas = lemmer.lemmatize_text(text)
    >>> print(lemmas)
    ['هل', 'احتاج', 'إلى', 'ترجمة', 'كي', 'تفهم', 'خطاب', 'ملك', '؟', 'لغة', '"', 'كلاسيكي', '"(', 'فصحى', ')', 'موجود', 'في', 'كل', 'لغة', 'ذلك', 'لغة', '"', 'دارج', '"..', 'فرنسي', 'التي', 'درس', 'في', 'مدرسة', 'ليست', 'فرنسي', 'التي', 'استخدم', 'ناس', 'في', 'شوارع', 'باريس', '..', 'ملك', 'بريطانيا', 'لا', 'خطب', 'بلغة', 'شوارع', 'دنو', '..', 'كل', 'مقام', 'مقالي']
    >>> # lemmatize a text and return lemma pos
    ... lemmas = lemmer.lemmatize_text(text, return_pos=True)
    >>> print(lemmas)
    [('هل', 'stopword'), ('احتاج', 'verb'), ('إلى', 'stopword'), ('ترجمة', 'noun'), ('كي', 'stopword'), ('تفهم', 'noun'), ('خطاب', 'noun'), ('ملك', 'noun'), '؟', ('لغة', 'noun'), '"', ('كلاسيكي', 'noun'), '"(', ('فصحى', 'noun'), ')', ('موجود', 'noun'), ('في', 'stopword'), ('كل', 'stopword'), ('لغة', 'noun'), ('ذلك', 'stopword'), ('لغة', 'noun'), '"', ('دارج', 'noun'), '"..', ('فرنسي', 'noun'), ('التي', 'stopword'), ('درس', 'verb'), ('في', 'stopword'), ('مدرسة', 'noun'), ('ليست', 'stopword'), ('فرنسي', 'noun'), ('التي', 'stopword'), ('استخدم', 'verb'), ('ناس', 'noun'), ('في', 'stopword'), ('شوارع', 'noun'), ('باريس', 'all'), '..', ('ملك', 'noun'), ('بريطانيا', 'noun'), ('لا', 'stopword'), ('خطب', 'verb'), ('بلغة', 'noun'), ('شوارع', 'noun'), ('دنو', 'verb'), '..', ('كل', 'stopword'), ('مقام', 'noun'), ('مقالي', 'noun')]

    >>>
filename="samples/text.txt"
import qalsadi.analex as qa
try:
    myfile=open(filename)
    text=(myfile.read()).decode('utf8');

    if text == None:
        text=u"السلام عليكم"
except:
    text=u"أسلم"
    print " given text"

debug=False;
limit=500
analyzer = qa.Analex()
analyzer.set_debug(debug);
result = analyzer.check_text(text);
print '----------------python format result-------'
print result
for i in range(len(result)):
#       print "--------تحليل كلمة  ------------", word.encode('utf8');
    print "-------------One word detailed case------";
    for analyzed in  result[i]:
        print "-------------one case for word------";
        print repr(analyzed);

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Files for qalsadi, version 0.4.4
Filename, size File type Python version Upload date Hashes
Filename, size qalsadi-0.4.4-py3-none-any.whl (257.2 kB) File type Wheel Python version py3 Upload date Hashes View

Supported by

AWS AWS Cloud computing Datadog Datadog Monitoring Facebook / Instagram Facebook / Instagram PSF Sponsor Fastly Fastly CDN Google Google Object Storage and Download Analytics Huawei Huawei PSF Sponsor Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Salesforce Salesforce PSF Sponsor Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page