yargy

Yargy는 규칙과 사전을 사용하여 러시아 텍스트에서 구조화 된 정보를 추출합니다. Yargy는 Tomita Parser와 유사합니다.

설치하다

Yargy는 Python 3.7+를 지원하고 Pypy 3은 Pymorphy2에만 의존합니다.

$ pip install yargy

용법

 from yargy import Parser , rule , and_ , not_
from yargy . interpretation import fact
from yargy . predicates import gram
from yargy . relations import gnc_relation
from yargy . pipelines import morph_pipeline


Name = fact (
    'Name' ,
    [ 'first' , 'last' ],
)
Person = fact (
    'Person' ,
    [ 'position' , 'name' ]
)

LAST = and_ (
    gram ( 'Surn' ),
    not_ ( gram ( 'Abbr' )),
)
FIRST = and_ (
    gram ( 'Name' ),
    not_ ( gram ( 'Abbr' )),
)

POSITION = morph_pipeline ([
    'управляющий директор' ,
    'вице-мэр'
])

gnc = gnc_relation ()
NAME = rule (
    FIRST . interpretation (
        Name . first
    ). match ( gnc ),
    LAST . interpretation (
        Name . last
    ). match ( gnc )
). interpretation (
    Name
)

PERSON = rule (
    POSITION . interpretation (
        Person . position
    ). match ( gnc ),
    NAME . interpretation (
        Person . name
    )
). interpretation (
    Person
)

parser = Parser ( PERSON )

match = parser . match ( 'управляющий директор Иван Ульянов' )
print ( match )

Person (
    position = 'управляющий директор' ,
    name = Name (
        first = 'Иван' ,
        last = 'Ульянов'
    )
)

선적 서류 비치

모든 자료는 러시아어로 사용됩니다.

• 개요
• 워크숍에서 비디오
• 시작하기
• 참조
• 자세한 해설서
• 예
• 코드 스 니펫

지원하다

• 채팅 - https://t.me/natural_language_processing
• 문제 - https://github.com/natasha/yargy/issues
• 상업적 지원 - https://lab.alexkuk.ru

개발

Dev Env

brew install graphviz

python -m venv ~ /.venvs/natasha-yargy
source ~ /.venvs/natasha-yargy/bin/activate

pip install -r requirements/dev.txt
pip install -e .

python -m ipykernel install --user --name natasha-yargy

테스트 + 보풀

make test

문서를 업데이트하십시오

make exec-docs

# Manually check git diff docs/, commit

풀어 주다

 # Update setup.py version

git commit -am ' Up version '
git tag v0.16.0

git push
git push --tags

# Github Action builds dist and publishes to PyPi