ukr-itn 0.1.5

WFST for Ukrainian Inverse Text Normalization (ITN) based on NVIDIA NeMo and Pynini

WFST for Ukrainian ITN

Simple WFST for Ukrainian ITN based on NVIDIA NeMo and Pynini

Installation

pip install ukr-itn

Usage

from ukr.wfst import graph, apply_fst_text

apply_fst_text("це трапилося дві тисячі дев'ятнадцятого числа", graph)  # це трапилося 2019 числа
apply_fst_text("мінус пять цілих одна десята відсотка", graph)  # -5.1 %
apply_fst_text("двадцять дві тисячі сто один", graph)  # 22101

JSON output

For more advanced usage you can get json output

from ukr.wfst import json_graph, apply_fst_text

apply_fst_text("це трапилося дві тисячі дев'ятнадцятого числа", json_graph)
# >>> '[{"word": "це"}, {"word": "трапилося"}, {"ordinal": "2019"}, {"word": "числа"}]' 

How it works

We have two king of FST: taggers and verbalizers

This is a tagger:

from ukr.wfst import classifyFst, apply_fst_text

apply_fst_text("мінус пять цілих одна десята відсотка", classifyFst.fst)  

will return "measure { decimal { negative: "true" integer_part: "5" fractional_part: "1" } units: "%" }"

And this is a verbalizers

from ukr.wfst import verbalizeFinalFst, apply_fst_text

apply_fst_text('measure { decimal { negative: "true" integer_part: "5" fractional_part: "1" } units: "%" }', verbalizeFinalFst.fst)  

will return -5.1 %