soe-vinorm 0.1.2

An effective text normalization tool for Vietnamese

Soe Vinorm - Vietnamese Text Normalization Toolkit

Soe Vinorm is an effective and extensible toolkit for Vietnamese text normalization, designed for use in Text-to-Speech (TTS) and NLP pipelines. It detects and expands non-standard words (NSWs) such as numbers, dates, abbreviations, and more, converting them into their spoken forms. This project is based on the paper Non-Standard Vietnamese Word Detection and Normalization for Text-to-Speech.

Installation

Option 1: Clone the repository (for development)

# Clone the repository
git clone https://github.com/vinhdq842/soe-vinorm.git
cd soe-vinorm

# Install dependencies including development dependencies (using uv)
uv sync --dev

Option 2: Install from PyPI

# Install using uv
uv pip install soe-vinorm

# Or using pip
pip install soe-vinorm

Option 3: Install from source

# Install directly from GitHub
uv pip install git+https://github.com/vinhdq842/soe-vinorm.git

Usage

from soe_vinorm import SoeNormalizer

normalizer = SoeNormalizer()
text = 'Từ năm 2021 đến nay, đây là lần thứ 3 Bộ Công an xây dựng thông tư để quy định liên quan đến mẫu hộ chiếu, giấy thông hành.'

result = normalizer.normalize(text)
print(result)
# Output: Từ năm hai nghìn không trăm hai mươi mốt đến nay , đây là lần thứ ba Bộ Công an xây dựng thông tư để quy định liên quan đến mẫu hộ chiếu , giấy thông hành .

Quick function usage

from soe_vinorm import normalize_text

text = "1kg dâu 25 quả, giá 700.000 - Trung bình 30.000đ/quả"
result = normalize_text(text)
print(result)
# Output: một ki lô gam dâu hai mươi lăm quả , giá bảy trăm nghìn - Trung bình ba mươi nghìn đồng trên quả

Batch processing

from soe_vinorm import batch_normalize_texts

texts = [
    "Tôi có 123.456 đồng trong tài khoản",
    "ĐT Việt Nam giành HCV tại SEA Games 32",
    "Nhiệt độ hôm nay là 25°C, ngày 25/04/2014",
    "Tốc độ xe đạt 60km/h trên quãng đường 150km"
]

# Process multiple texts in parallel (4 worker processes)
results = batch_normalize_texts(texts, n_jobs=4)

for original, normalized in zip(texts, results):
    print(f"Original: {original}")
    print(f"Normalized: {normalized}")
    print("-" * 50)

Output:

Original: Tôi có 123.456 đồng trong tài khoản
Normalized: Tôi có một trăm hai mươi ba nghìn bốn trăm năm mươi sáu đồng trong tài khoản
--------------------------------------------------
Original: ĐT Việt Nam giành HCV tại SEA Games 32
Normalized: đội tuyển Việt Nam giành Huy chương vàng tại SEA Games ba mươi hai
--------------------------------------------------
Original: Nhiệt độ hôm nay là 25°C, ngày 25/04/2014
Normalized: Nhiệt độ hôm nay là hai mươi lăm độ xê , ngày hai mươi lăm tháng bốn năm hai nghìn không trăm mười bốn
--------------------------------------------------
Original: Tốc độ xe đạt 60km/h trên quãng đường 150km
Normalized: Tốc độ xe đạt sáu mươi ki lô mét trên giờ trên quãng đường một trăm năm mươi ki lô mét
--------------------------------------------------

Approach: Two-stage normalization

Preprocessing & tokenizing

• The extra spaces, ASCII arts, emojis, HTML entities, unspoken words, etc. are removed.
• A Regex-based tokenizer is then used to split the very sentence into tokens.

Stage 1: Non-standard word detection

• Use a sequence tagger to extract non-standard words (NSWs) and categorize them into different types (18 in total).
• Later, these NSWs can be verbalized properly according to their types.
• The sequence tagger can be any kind of sequence labeling models. This implementation uses Conditional Random Field due to the shortage of data.

Stage 2: Non-standard word normalization

• With the NSWs detected in Stage 1 and their respective types, Regex-based expanders are applied to get the normalized results.
• Each NSW type has its own dedicated expander.
• The normalized results are then inserted into the original sentence, resulting in the desired normalized sentence.

Minor details

• Foreign NSWs are kept as is at the moment.
• To expand Abbreviation NSWs, a language model is used (i.e. BERT), incorporated with a Vietnamese abbreviation dictionary.
• ...

Testing

Run all tests with:

pytest tests

Author

• Vinh Dang ([e-mail])

License

MIT License