Skip to content

Latest commit

 

History

History
98 lines (67 loc) · 11.1 KB

README.md

File metadata and controls

98 lines (67 loc) · 11.1 KB
Raw

Az – JS-библиотека для морфологического анализа, токенизации и прочих NLP-задач для русского языка.

Основана на библиотеке pymorphy2 для Python.

Состоит из следующих модулей:

  • Az.Tokens (az.tokens.js). Токенизация. Умеет корректно разбивать текст (в виде строки) на токены. Понимает разные виды токенов — гиперссылки (в том числе без "http://" или "www." в начале), хэштеги, электронные адреса. Кроме того, умеет разбирать HTML-, вики- и Markdown-разметку.
  • Az.Morph (az.morph.js). Морфология. Определяет части речи и прочие грамматические признаки русских слов, как существующих в словаре, так и отсутствующих в нём, в том числе из-за опечаток. Словари имеют формат, очень близкий к формату словарей pymorphy2, но отличаются в некоторых деталях ради компактности. В данный момент словари доступны как часть библиотеки (в папке dicts/), в дальнейшем планируется возможность собирать их самостоятельно (из базы OpenCorpora).
  • Az.Syntax (az.syntax.js). Синтаксис. (в планах)

Поддержать автора

Данная библиотека является бесплатным программным обеспечением и вы можете её свободно использовать в соответствии с лицензией MIT.

Если вы захотите поддержать автора — это можно сделать на сайте Patreon. Я буду вам благодарен.

Установка

Через npm:

$ npm install az --save

var Az = require('az');

Через bower:

$ bower install az --save

<script src="bower_components/az/dist/az.min.js"></script>

Полезные ссылки

Токенизация

Пример:

var tokens = Az.Tokens('Мама мыла раму').done();
// => 3 слова, 2 пробельных токена

Конструктор Az.Tokens принимает на вход строку и разбивает её на токены. Например, каждое слово, последовательность пробелов, пунктуация — считаются отдельными токенами. Никакого дополнительного анализа над токенами не производится.

При этом разбивка производится относительно «умным» способом, который позволяет выделять в отдельные токены ссылки, хэштеги и адреса электронной почты. Кроме «чистого» текста поддерживается HTML-, вики- и Markdown-разметка (никакой особой структуры при этом не строится, но сущности разметки — например, HTML-теги — выделяются в отдельные токены).

Кроме того, токенизатор написан таким образом, чтобы в него можно было подавать текст кусками, и он при этом корректно обрабатывает токены на стыках кусков:

var tokens = Az.Tokens('Длинный те')
  .append('кст, разбиты')
  .append('й на несколько частей')
  .done(); // => 6 слов, 5 пробельных токенов, 1 знак препинания

Например, можно читать большой документ, постепенно «скармливая» его токенизатору.

Пробелы (и прочие служебные символы) всегда превращаются в токены наравне с остальным контентом. Это позволяет, например, склеить текст в точности в том виде, в котором он был до токенизации. Однако это может быть не очень удобно при обработке токенов. Для упрощения работы «доставать» токены можно с фильтрацией: то есть игнорировать токены определенных типов (или, наоборот, извлекать токены определенных типов).

В плане публичного API токенизатор вдохновлен классом StringTokenizer в Java.

Подробная документация: Az.Tokens.

Морфология

Пример:

Az.Morph.init('bower_components/az/dicts', function() {
  var parses = Az.Morph('стали');
  console.log(parses); // => 6 вариантов разбора
  console.log(parses[0].tag.toString()); // => 'VERB,perf,intr plur,past,indc'
  console.log(parses[1].tag.toString()); // => 'NOUN,inan,femn plur,nomn'
});

Морфологический анализатор принимает на вход единственное слово (например, полученное после токенизации) и возвращает массив возможных вариантов его разбора: часть речи, падеж, род и т.д. Варианты сортируются по убыванию «правдоподобия», поэтому предполагается, что первый вариант должен быть ближе всего к истине.

Для разбора используются словари в специальном формате DAWG, поэтому перед работой с морфологическим модулем их следует загрузить: вызвать метод Az.Morph.init([path], callback) и дождаться их загрузки (вызова callback). По умолчанию они грузятся из подпапки dicts, но её можно указать вручную первым параметром.

Как и в pymorphy2, в Az для неизвестных слов работают предсказатели (только в pymorphy2 они называются анализаторами, а тут — парсерами). Список применяемых парсеров можно посмотреть в исходниках и при желании переопределить с помощью опции parsers в конфиге. Кроме того, можно писать свои парсеры и складывать в объект Az.Morph.Parsers – они также будут доступны для анализа.

В дополнение к предсказателям, при словарном разборе можно разрешить исправление опечаток и т.н. «заикания» (это когда в слове преднамеренно растягивают буквы: «го-о-ол», «нееет»). Это, очевидно, несколько ухудшает производительность (особенно это касается именно опечаток), поэтому использоваться должно осознанно. В целом же библиотека писалась с упором на хорошую работу не только в «тепличных условиях» (когда предполагается идеальная корректность текста на входе), но в «дикой природе».

Каждый вариант разбора представляет из себя, грубо говоря, предполагаемую форму слова (т.н. «тег») и описание того, как слово нужно склонять. Просклонять его можно методом inflect, привести в начальную форму — методом normalize. Метод pluralize согласует слово с числом.

Тег — некий набор атрибутов слова (граммем), часть которых являются изменяемыми, часть — неизменяемыми. Некоторые граммемы являются «булевыми» (то есть они либо есть, либо нет) — например, наличие граммемы Arch означает, что слово является устаревшим. В таком случае присутствие такой граммемы проверяется так: if (parses[0].tag.Arch) ... (или if ('Arch' in parses[0].tag) ...). Другие граммемы объединяют в себя список «дочерних» граммем: например, граммема CAse обозначает падеж, и может принимать значения nomn, gent и т.д. В таком случае поле parses[0].tag.CAse содержит строку (допустим, 'gent') + присутствует и дочерняя граммема сама по себе: parses[0].tag.gent == true. Полный список возможных граммем доступен на сайте OpenCorpora.

Подробная документация: Az.Morph.

Синтаксис

В дальнейших планах предполагается работа над синтаксическим анализом предложений (построением синтаксических деревьев) и извлечением смыслов.