spaCy/spacy/lang/lb/lex_attrs.py

42 lines
1.3 KiB
Python
Raw Normal View History

from ...attrs import LIKE_NUM
2019-10-18 12:27:38 +03:00
_num_words = set(
"""
null eent zwee dräi véier fënnef sechs ziwen aacht néng zéng eelef zwielef dräizéng
véierzéng foffzéng siechzéng siwwenzéng uechtzeng uechzeng nonnzéng nongzéng zwanzeg drësseg véierzeg foffzeg sechzeg siechzeg siwenzeg achtzeg achzeg uechtzeg uechzeg nonnzeg
honnert dausend millioun milliard billioun billiard trillioun triliard
2019-10-18 12:27:38 +03:00
""".split()
)
2019-10-18 12:27:38 +03:00
_ordinal_words = set(
"""
éischten zweeten drëtten véierten fënneften sechsten siwenten aachten néngten zéngten eeleften
zwieleften dräizéngten véierzéngten foffzéngten siechzéngten uechtzéngen uechzéngten nonnzéngten nongzéngten zwanzegsten
drëssegsten véierzegsten foffzegsten siechzegsten siwenzegsten uechzegsten nonnzegsten
honnertsten dausendsten milliounsten
milliardsten billiounsten billiardsten trilliounsten trilliardsten
2019-10-18 12:27:38 +03:00
""".split()
)
def like_num(text):
"""
check if text resembles a number
"""
2019-10-18 12:27:38 +03:00
text = text.replace(",", "").replace(".", "")
if text.isdigit():
return True
2019-10-18 12:27:38 +03:00
if text.count("/") == 1:
num, denom = text.split("/")
if num.isdigit() and denom.isdigit():
return True
if text in _num_words:
return True
if text in _ordinal_words:
return True
return False
2019-10-18 12:27:38 +03:00
LEX_ATTRS = {LIKE_NUM: like_num}