slovnet 0.4.0

Deep-learning based NLP modeling for Russian language

SlovNet is a Python library for deep-learning based NLP modeling for Russian language. Library is integrated with other Natasha projects: Nerus — large automatically annotated corpus, Razdel — sentence segmenter, tokenizer and Navec — compact Russian embeddings. SlovNet provides high quality practical models for Russian NER, morphology and syntax. See evaluation section for more:

• NER is 1-2% worse than current BERT SOTA by DeepPavlov but 60 times smaller in size (~30 MB) and works fast on CPU (~25 news articles/sec).
• Morphology tagger and syntax parser have comparable accuracy on news dataset with large SOTA BERT models, take 50 times less space (~30 MB), work faster on CPU (~500 sentences/sec).

Downloads

Model	Size	Description
slovnet_ner_news_v1.tar	2MB	Russian NER, standart PER, LOC, ORG annotation, trained on news articles.
slovnet_morph_news_v1.tar	2MB	Russian morphology tagger optimized for news articles.
slovnet_syntax_news_v1.tar	3MB	Russian syntax parser optimized for news articles.

Install

During inference Slovnet depends only on Numpy. Library supports Python 3.5+, PyPy 3.

$ pip install slovnet

Usage

Download model weights and vocabs package, use links from downloads section and Navec download section. Optionally install Ipymarkup to visualize NER markup.

Slovnet annotator map method has list of items as input and same size iterator over markups as output. Internally items are processed in batches of size batch_size. Default size is 8, larger batch — more RAM, better CPU utilization. __call__ method just calls map with a list of 1 item.

NER

>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import NER
>>> from ipymarkup import show_span_ascii_markup as show_markup

>>> text = 'Европейский союз добавил в санкционный список девять политических деятелей из самопровозглашенных республик Донбасса — Донецкой народной республики (ДНР) и Луганской народной республики (ЛНР) — в связи с прошедшими там выборами. Об этом говорится в документе, опубликованном в официальном журнале Евросоюза. В новом списке фигурирует Леонид Пасечник, который по итогам выборов стал главой ЛНР. Помимо него там присутствуют Владимир Бидевка и Денис Мирошниченко, председатели законодательных органов ДНР и ЛНР, а также Ольга Позднякова и Елена Кравченко, председатели ЦИК обеих республик. Выборы прошли в непризнанных республиках Донбасса 11 ноября. На них удержали лидерство действующие руководители и партии — Денис Пушилин и «Донецкая республика» в ДНР и Леонид Пасечник с движением «Мир Луганщине» в ЛНР. Президент Франции Эмманюэль Макрон и канцлер ФРГ Ангела Меркель после встречи с украинским лидером Петром Порошенко осудили проведение выборов, заявив, что они нелегитимны и «подрывают территориальную целостность и суверенитет Украины». Позже к осуждению присоединились США с обещаниями новых санкций для России.'

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> ner = NER.load('slovnet_ner_news_v1.tar')
>>> ner.navec(navec)

>>> markup = ner(text)
>>> show_markup(markup.text, markup.spans)
Европейский союз добавил в санкционный список девять политических 
LOC─────────────                                                  
деятелей из самопровозглашенных республик Донбасса — Донецкой народной
                                          LOC─────   LOC──────────────
 республики (ДНР) и Луганской народной республики (ЛНР) — в связи с 
─────────────────   LOC────────────────────────────────             
прошедшими там выборами. Об этом говорится в документе, опубликованном
 в официальном журнале Евросоюза. В новом списке фигурирует Леонид 
                       LOC──────                            PER────
Пасечник, который по итогам выборов стал главой ЛНР. Помимо него там 
────────                                        LOC                  
присутствуют Владимир Бидевка и Денис Мирошниченко, председатели 
             PER─────────────   PER───────────────               
законодательных органов ДНР и ЛНР, а также Ольга Позднякова и Елена 
                        LOC   LOC          PER─────────────   PER───
Кравченко, председатели ЦИК обеих республик. Выборы прошли в 
─────────               ORG                                  
непризнанных республиках Донбасса 11 ноября. На них удержали лидерство
                         LOC─────                                     
 действующие руководители и партии — Денис Пушилин и «Донецкая 
                                     PER──────────    ORG──────
республика» в ДНР и Леонид Пасечник с движением «Мир Луганщине» в ЛНР.
──────────    LOC   PER────────────              ORG──────────    LOC 
 Президент Франции Эмманюэль Макрон и канцлер ФРГ Ангела Меркель после
           LOC──── PER─────────────           LOC PER───────────      
 встречи с украинским лидером Петром Порошенко осудили проведение 
                              PER─────────────                    
выборов, заявив, что они нелегитимны и «подрывают территориальную 
целостность и суверенитет Украины». Позже к осуждению присоединились 
                          LOC────                                    
США с обещаниями новых санкций для России.
LOC                                LOC─── 

Morphology

Morphology annotator processes tokenized text. To split the input into sentencies and tokens use Razdel.

>>> from razdel import sentenize, tokenize
>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import Morph

>>> chunk = []
>>> for sent in sentenize(text):
>>>     tokens = [_.text for _ in tokenize(sent.text)]
>>>     chunk.append(tokens)
>>> chunk[:1]
[['Европейский', 'союз', 'добавил', 'в', 'санкционный', 'список', 'девять', 'политических', 'деятелей', 'из', 'самопровозглашенных', 'республик', 'Донбасса', '—', 'Донецкой', 'народной', 'республики', '(', 'ДНР', ')', 'и', 'Луганской', 'народной', 'республики', '(', 'ЛНР', ')', '—', 'в', 'связи', 'с', 'прошедшими', 'там', 'выборами', '.']]

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> morph = Morph.load('slovnet_morph_news_v1.tar', batch_size=4)
>>> morph.navec(navec)

>>> markup = next(morph.map(chunk))
>>> for token in markup.tokens:
>>>     print(f'{token.text:>20} {token.tag}')
         Европейский ADJ|Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing
                союз NOUN|Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing
             добавил VERB|Aspect=Perf|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act
                   в ADP
         санкционный ADJ|Animacy=Inan|Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing
              список NOUN|Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing
              девять NUM|Case=Nom
        политических ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Number=Plur
            деятелей NOUN|Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur
                  из ADP
 самопровозглашенных ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Number=Plur
           республик NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur
            Донбасса PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing
                   — PUNCT
            Донецкой ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
            народной ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
          республики NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ( PUNCT
                 ДНР PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ) PUNCT
                   и CCONJ
           Луганской ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
            народной ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
          республики NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ( PUNCT
                 ЛНР PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ) PUNCT
                   — PUNCT
                   в ADP
               связи NOUN|Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing
                   с ADP
          прошедшими VERB|Aspect=Perf|Case=Ins|Number=Plur|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act
                 там ADV|Degree=Pos
            выборами NOUN|Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Masc|Number=Plur
                   . PUNCT

Syntax

Syntax parser processes sentencies split into tokens. Use Razdel for segmentation.

>>> from ipymarkup import show_dep_ascii_markup as show_markup
>>> from razdel import sentenize, tokenize
>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import Syntax

>>> chunk = []
>>> for sent in sentenize(text):
>>>     tokens = [_.text for _ in tokenize(sent.text)]
>>>     chunk.append(tokens)
>>> chunk[:1]
[['Европейский', 'союз', 'добавил', 'в', 'санкционный', 'список', 'девять', 'политических', 'деятелей', 'из', 'самопровозглашенных', 'республик', 'Донбасса', '—', 'Донецкой', 'народной', 'республики', '(', 'ДНР', ')', 'и', 'Луганской', 'народной', 'республики', '(', 'ЛНР', ')', '—', 'в', 'связи', 'с', 'прошедшими', 'там', 'выборами', '.']]

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> syntax = Syntax.load('slovnet_syntax_news_v1.tar')
>>> syntax.navec(navec)

>>> markup = next(syntax.map(chunk))

# Convert CoNLL-style format to source, target indices
>>> words, deps = [], []
>>> for token in markup.tokens:
>>>     words.append(token.text)
>>>     source = int(token.head_id) - 1
>>>     target = int(token.id) - 1
>>>     if source > 0 and source != target:  # skip root, loops
>>>         deps.append([source, target, token.rel])
>>> show_markup(words, deps)
              ┌► Европейский         amod
            ┌►└─ союз                nsubj
┌───────┌─┌─└─── добавил             
│       │ │ ┌──► в                   case
│       │ │ │ ┌► санкционный         amod
│       │ └►└─└─ список              obl
│       │   ┌──► девять              nummod:gov
│       │   │ ┌► политических        amod
│ ┌─────└►┌─└─└─ деятелей            obj
│ │       │ ┌──► из                  case
│ │       │ │ ┌► самопровозглашенных amod
│ │       └►└─└─ республик           nmod
│ │         └──► Донбасса            nmod
│ │ ┌──────────► —                   punct
│ │ │       ┌──► Донецкой            amod
│ │ │       │ ┌► народной            amod
│ │ │ ┌─┌─┌─└─└─ республики          
│ │ │ │ │ │   ┌► (                   punct
│ │ │ │ │ └►┌─└─ ДНР                 parataxis
│ │ │ │ │   └──► )                   punct
│ │ │ │ │ ┌────► и                   cc
│ │ │ │ │ │ ┌──► Луганской           amod
│ │ │ │ │ │ │ ┌► народной            amod
│ │ └─│ └►└─└─└─ республики          conj
│ │   │       ┌► (                   punct
│ │   └────►┌─└─ ЛНР                 parataxis
│ │         └──► )                   punct
│ │     ┌──────► —                   punct
│ │     │ ┌►┌─┌─ в                   case
│ │     │ │ │ └► связи               fixed
│ │     │ │ └──► с                   fixed
│ │     │ │ ┌►┌─ прошедшими          acl
│ │     │ │ │ └► там                 advmod
│ └────►└─└─└─── выборами            nmod
└──────────────► .                   punct

Evaluation

In addition to quality metrics we measure speed and models size, parameters that are important in production:

• init — time between system launch and first response. It is convenient for testing and devops to have model that starts quickly.
• disk — file size of artefacts one needs to download before using the system: model weights, embeddings, binaries, vocabs. It is convenient to deploy compact models in production.
• ram — average CPU/GPU RAM usage.
• speed — number of input items processed per second: news articles, tokenized sentencies.

NER

4 datasets are used for evaluation, see Corus registry for more info: factru, gareev, ne5 and bsnlp. slovnet is compared to:

• deeppavlov — BiLSTM-CRF by DeepPavlov, see their 2017 paper for more.
• deeppavlov_bert — BERT based NER, current SOTA for Russian language, see video presentation describing the approach.
• pullenti — first place on factRuEval-2016, super sophisticated ruled based system.
• spacy — spaCy with Russian models trained by @buriy.
• texterra — multifunctional NLP solution by ISP RAS, NER is one of the features.
• tomita — GLR-parser by Yandex, only implementation for PER is publicly available.
• mitie — engine developed at MIT + third party model for Russian language.

For every column top 3 results are highlighted. In each case slovnet and deeppavlov_bert are 5-10% better then other systems:

	factru	gareev	ne5	bsnlp
f1	PER	LOC	ORG	PER	ORG	PER	LOC	ORG	PER	LOC	ORG
slovnet	0.959	0.915	0.825	0.977	0.899	0.984	0.973	0.951	0.944	0.834	0.718
slovnet_bert	0.973	0.928	0.831	0.991	0.911	0.996	0.989	0.976	0.960	0.838	0.733
deeppavlov	0.910	0.886	0.742	0.944	0.798	0.942	0.919	0.881	0.866	0.767	0.624
deeppavlov_bert	0.971	0.928	0.825	0.980	0.916	0.997	0.990	0.976	0.954	0.840	0.741
pullenti	0.905	0.814	0.686	0.939	0.639	0.952	0.862	0.683	0.900	0.769	0.566
spacy	0.955	0.914	0.803	0.980	0.894	0.990	0.973	0.951	0.938	0.828	0.703
texterra	0.900	0.800	0.597	0.888	0.561	0.901	0.777	0.594	0.858	0.783	0.548
tomita	0.929			0.921		0.945			0.881
mitie	0.888	0.861	0.532	0.849	0.452	0.753	0.642	0.432	0.736	0.801	0.524

it/s — news articles per second, 1 article ≈ 1KB.

	init, s	disk, mb	ram, mb	speed, it/s
slovnet	1.0	27	205	25.3
slovnet_bert	5.0	473	9500	40.0 (gpu)
deeppavlov	5.9	1024	3072	24.3 (gpu)
deeppavlov_bert	34.5	2048	6144	13.1 (gpu)
pullenti	2.9	16	253	6.0
spacy	8.0	89	625	8.0
texterra	47.6	193	3379	4.0
tomita	2.0	64	63	29.8
mitie	28.3	327	261	32.8

Morphology

Datasets from GramEval2020 are used for evaluation:

• news — sample from Lenta.ru.
• wiki — UD GSD.
• fiction — SynTagRus + JZ.
• social, poetry — social, poetry subset of Taiga.

slovnet is compated to a number of existing morphology taggers:

• deeppavlov and deeppavlov_bert — CharBiLSTM and BERT based models, see Deeppavlov docs.
• rupostagger — CRF tagger, part of Solarix project.
• rnnmorph — first place solution on morphoRuEval-2017, see post on Habr.
• maru — CharFF-WordBiLST-CRF.
• udpipe — UDPipe 1.2 with model trained on SynTagRus.
• spacy — spaCy with Russian models trained by @buriy.

For every column top 3 results are highlighted. slovnet was trained only on news dataset:

	news	wiki	fiction	social	poetry
slovnet	0.961	0.815	0.905	0.807	0.664
slovnet_bert	0.982	0.884	0.990	0.890	0.856
deeppavlov	0.940	0.841	0.944	0.870	0.857
deeppavlov_bert	0.951	0.868	0.964	0.892	0.865
udpipe	0.918	0.811	0.957	0.870	0.776
spacy	0.919	0.812	0.938	0.836	0.729
rnnmorph	0.896	0.812	0.890	0.860	0.838
maru	0.894	0.808	0.887	0.861	0.840
rupostagger	0.673	0.645	0.661	0.641	0.636

it/s — sentences per second.

	init, s	disk, mb	ram, mb	speed, it/s
slovnet	1.0	27	115	532.0
slovnet_bert	5.0	475	8087	285.0 (gpu)
deeppavlov	4.0	32	10240	90.0 (gpu)
deeppavlov_bert	20.0	1393	8704	85.0 (gpu)
udpipe	6.9	45	242	56.2
spacy	10.9	89	579	30.6
rnnmorph	8.7	10	289	16.6
maru	15.8	44	370	36.4
rupostagger	4.8	3	118	48.0

Syntax

• udpipe — UDPipe 1.2 + Russian SynTagRus model.
• spacy — spaCy + Russian models by @buriy.
• deeppavlov_bert — BERT + biaffine head, see Deeppavlov docs.

	news	wiki	fiction	social	poetry
	uas	las	uas	las	uas	las	uas	las	uas	las
slovnet	0.907	0.880	0.775	0.718	0.806	0.776	0.726	0.656	0.542	0.469
slovnet_bert	0.965	0.936	0.891	0.828	0.958	0.940	0.846	0.782	0.776	0.706
deeppavlov_bert	0.962	0.910	0.882	0.786	0.963	0.929	0.844	0.761	0.784	0.691
udpipe	0.873	0.823	0.622	0.531	0.910	0.876	0.700	0.624	0.625	0.534
spacy	0.876	0.818	0.770	0.665	0.880	0.833	0.757	0.666	0.657	0.544

it/s — sentences per second.

	init, s	disk, mb	ram, mb	speed, it/s
slovnet	1.0	27	125	450.0
slovnet_bert	5.0	504	3427	200.0 (gpu)
deeppavlov_bert	34.0	1427	8704	75.0 (gpu)
udpipe	6.9	45	242	56.2
spacy	10.9	89	579	31.6

Support

• Chat — https://telegram.me/natural_language_processing
• Issues — https://github.com/natasha/slovnet/issues

Development

Tests:

make test

Package:

make version
git push
git push --tags

make clean package publish

Rent GPU:

yc compute instance create \
  --name gpu \
  --zone ru-central1-a \
  --network-interface subnet-name=default,nat-ip-version=ipv4 \
  --create-boot-disk image-folder-id=standard-images,image-family=ubuntu-1804-lts-ngc,type=network-ssd,size=20 \
  --cores=8 \
  --memory=96 \
  --gpus=1 \
  --ssh-key ~/.ssh/id_rsa.pub \
  --folder-name default \
  --platform-id gpu-standard-v1 \
  --preemptible

yc compute instance delete --name gpu

Setup instance:

sudo locale-gen ru_RU.UTF-8

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
  python3-pip

# grpcio long install ~10m, not using prebuilt wheel
# "it is not compatible with this Python" 
sudo pip3 install -v \
  jupyter \
  tensorboard

mkdir runs
nohup tensorboard \
  --logdir=runs \
  --host=localhost \
  --port=6006 \
  --reload_interval=1 &

nohup jupyter notebook \
  --no-browser \
  --allow-root \
  --ip=localhost \
  --port=8888 \
  --NotebookApp.token='' \
  --NotebookApp.password='' &

ssh -Nf gpu -L 8888:localhost:8888 -L 6006:localhost:6006

scp ~/.slovnet.json gpu:~
rsync --exclude data -rv . gpu:~/slovnet
rsync -u --exclude data -rv 'gpu:~/slovnet/*' .

Intall dev:

pip3 install -r slovnet/requirements/dev.txt
pip3 install -e slovnet