GLRParser
Описание в блоге: http://vas3k.ru/blog/358/
Инструмент извлечения структурированных данных (фактов) из текста на естественном (русском) языке на Python 2.x. Построен с использованием любимого всеми морфологического анализатора pymorphy2 и никому неизвестного GLR-парсера jupyLR (был взят как самый простой для переписывания). Чем-то похож на Томита-парсер Яндекса (http://api.yandex.ru/tomita/), хотя чего греха таить, общем-то проект и был начат из-за сложной применимости Томита-парсера простыми смертными в силу особеностей его распространения и небогатой документации. По которой, в прочем, вполне очевидно, что сам парсер был открыт Яндексом лишь частично, а цель помочь простым смертным при этом была далеко не на первом месте (иначе бы Яндекс распространял его не скудным бинарником, а оформил как остальные свои проекты в библиотеку или демон).
Проект практически повторяет открытую функциональность Томита-парсера, однако написан на чистом python и открыт, что позволяет использовать его в реальных проектах и модифицировать. А еще не болен протобафом головного мозга, а использует понятные и простые питонячие структуры данных. Возможно когда-нибудь Яндекс таки дооткроет Томита-парсер и настанут светлые времена, а пока таким вот отщепенцам как я приходится выживать как могут.
Подробнее про работу GLR-парсеров и алгоритма Томиты можно почитать на википедии или нагуглить. http://ru.wikipedia.org/wiki/GLR-%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B5%D1%80
Для примера можно смотреть example.py.
from glr import GLRParser
dictionaries = {
u"CLOTHES": [u"куртка", u"пальто", u"шубы"]
}
grammar = u"""
S = adj<agr-gnc=1> CLOTHES
"""
glr = GLRParser(grammar, dictionaries=dictionaries)
text = u"на вешалке висят пять красивых курток и вонючая шуба"
for parsed in glr.parse(text):
print "FOUND:", parsed
# FOUND: красивых курток
# FOUND: вонючая шуба
Примерное описание работы
- Входной текст разбивается на предложения по символам [!?;.]+, а так же очищается от лишних символов. Если такое поведение не устраивает, модифицируйте splitter.py.
- Каждое предложение разбивается на токены согласно регулярным выражениям в glr.py (константа DEFAULT_PARSER). Модифицируя этот список, можно вводить свои терминальные символы в грамматику (токены новых типов, например, можно ввести отдельный тип для чисел).
- Каждый токен нормализуется и к нему добавляются его морфологические характеристики. Морфологическая неоднозначность снимается... никак. Берется просто первая форма, которую вернул pymorphy2. Если такое поведение не устраивает - милости прошу в normalizer.py и в пулл реквесты.
- Дальше стандартный GLR-парсинг входной строки. Если строка не разбирается, то отбрасывается первый токен и все повторяется заново. Все совпадения откладываются и в конце возвращается список.
Синтаксис грамматик
Начальный символ — S (можно менять параметром root в конструкторе GLRParser);
Нетерминал - зарезервированное слово в нижнем регистре (adj, verb, noun, см. начало GLRParser чтобы научиться вводить свои);
Терминал — слово с большой буквы (зарезервированное Word или любое введенное прям в грамматике AsYouWish);
Словари - слово капсом, означающее название словаря (например CITIES), сами словари задаются как { "CITIES": ["val1", "val2", ...]} и передаются в конструктор GLRParser;
Одно слово - слово в 'одинарных' 'кавычках', будет искаться во всех своих формах (например 'шуба') (hint: в грамматике слово нужно указывать в начальной форме, а то не найдется);
Лейблы - список через запятую в <угловых скобочках> после терминала/нетерминала.
S = SomeClothes
SomeClothes = adj 'шуба'
SomeClothes = adj 'валенок'
Словари
Словарь задается простым питоновским словарем (каламбурчик). Ключи - названия словарей, их принято писать капсом. А еще лучше везде использовать юникод-строки, а то мало ли. Например:
dictionaries = {
u"НАЗВАНИЕ_СЛОВАРЯ": [u"значение1", u"значение2", ...]
}
Пример использования есть выше.
Список зарезервированных терминалов и нетерминалов
| Символ | Значение |
|---|---|
| Word | Любое слово |
| noun | Существительное |
| adj | Прилагательное |
| verb | Глагол |
| pr | Причастие |
| dpr | Деепричастие |
| num | Числительное (или число) |
| adv | Наречие |
| pnoun | Местоимение |
| prep | Предлог |
| conj | Союз |
| prcl | Частица |
| lat | Слово на латинице |
Список лейблов
Лейблами можно задавать ограничения или сочетаемость слов. Заметьте, что лейблы могут сильно повлиять на производительность, если применять их к слишком широким по значению (не)терминалам. Не увлекайтесь. Лейблы всегда проверяются только на этапе свертки, если вы понимаете о чем я.
| Символ | Значение |
|---|---|
| gram | Слово имеет какое-то грамматическое свойство, например определенный падеж. Пример: adj<gram=gent> — прилагательное в родительном падеже. |
| reg-l-all | Все буквы в слове нижнего регистра. Пример: noun<reg-l-all> - существительное, все буквы маленькие. |
| reg-h-first | Первая буква - заглавная. Пример: noun<reg-h-first> - существительное с заглавной буквы. |
| reg-h-all | Все буквы заглавные (капс). Пример аналогичен предыдущим. |
| agr-gnc | Согласование по роду, числу, падежу (gender, number, case). Пример: adj<arg-gnc=1> noun - прилагательное согласуется со следующим за ним существительным по роду, числу, падежу. Обратите внимание, цифра указывает с каким по счету словом от этого сравнивать (возможно и отрицательное значение). |
| agr-nc | По числу и падежу (number, case). Пример аналогичен. |
| agr-c | По падежу (case). |
| agr-gn | По роду и числу (gender, number). |
| agr-gc | По роду и падежу (gender, case). |
| regex | Слово удовлетворяет регулярному выражению. Пример: word<regex=[0-9]+>. |
Можно указывать сразу по нескольку лейблов через запятую. Например noun<reg-l-all, gram=nomn> — существительное в именительном падеже, все буквы которого в нижнем регистре.
Если нужно указать несколько значений одного лейбла, это можно делать так: <gram=nomn, gram=masc> (слово мужского рода в именительном падеже).
Список грамматических категорий см. в доке pymorphy2: https://pymorphy2.readthedocs.org/en/latest/user/grammemes.html