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ines 2017-05-08 15:51:22 +02:00
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28
spacy/nb/__init__.py
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@ -1,28 +1,26 @@
# encoding: utf8
from __future__ import unicode_literals, print_function
# coding: utf8
from __future__ import unicode_literals
from os import path
from .tokenizer_exceptions import TOKENIZER_EXCEPTIONS
from .stop_words import STOP_WORDS
from .morph_rules import MORPH_RULES
from ..language_data import BASE_EXCEPTIONS
from ..language import Language
from ..attrs import LANG
from ..util import update_exc
# Import language-specific data
from .language_data import *
# create Language subclass
class Norwegian(Language):
lang = 'nb' # ISO code
lang = 'nb'
class Defaults(Language.Defaults):
lex_attr_getters = dict(Language.Defaults.lex_attr_getters)
lex_attr_getters[LANG] = lambda text: 'nb'
# override defaults
tokenizer_exceptions = TOKENIZER_EXCEPTIONS
#tag_map = TAG_MAP
stop_words = STOP_WORDS
tokenizer_exceptions = update_exc(BASE_EXCEPTIONS, TOKENIZER_EXCEPTIONS)
stop_words = set(STOP_WORDS)
morph_rules = dict(MORPH_RULES)
EXPORT = Norwegian
__all__ = ['Norwegian']

22
spacy/nb/morph_rules.py
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@ -1,18 +1,18 @@
# encoding: utf8
# norwegian bokmål
from __future__ import unicode_literals
from ..symbols import *
from ..language_data import PRON_LEMMA
from ..symbols import LEMMA
from ..deprecated import PRON_LEMMA
# Used the table of pronouns at https://no.wiktionary.org/wiki/Tillegg:Pronomen_i_norsk
MORPH_RULES = {
"PRP": {
"jeg": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Case": "Nom"},
"meg": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Case": "Acc"},
"du": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Two", "Number": "Sing", "Case": "Nom"},
"deg": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Two", "Number": "Sing", "Case": "Acc"},
"deg": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Two", "Number": "Sing", "Case": "Acc"},
"han": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Sing", "Gender": "Masc", "Case": "Nom"},
"ham": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Sing", "Gender": "Masc", "Case": "Acc"},
"han": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Sing", "Gender": "Masc", "Case": "Acc"},
@ -27,7 +27,7 @@ MORPH_RULES = {
"de": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Plur", "Case": "Nom"},
"dem": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Plur", "Case": "Acc"},
"seg": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "Three", "Number": "Plur", "Reflex": "Yes"},
"min": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Poss": "Yes", "Gender": "Masc"},
"mi": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Poss": "Yes", "Gender": "Fem"},
"mitt": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Poss": "Yes", "Gender": "Neu"},
@ -49,17 +49,17 @@ MORPH_RULES = {
"sitt": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Sing", "Poss": "Yes", "Gender":"Neu", "Reflex":"Yes"},
"sine": {LEMMA: PRON_LEMMA, "PronType": "Prs", "Person": "One", "Number": "Plur", "Poss": "Yes", "Reflex":"Yes"},
},
"VBZ": {
"er": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Person": "One", "Tense": "Pres", "Mood": "Ind"},
"er": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Person": "Two", "Tense": "Pres", "Mood": "Ind"},
"er": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Person": "Three", "Tense": "Pres", "Mood": "Ind"},
},
"VBP": {
"er": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Tense": "Pres", "Mood": "Ind"}
},
"VBD": {
"var": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Tense": "Past", "Number": "Sing"},
"vært": {LEMMA: "be", "VerbForm": "Fin", "Tense": "Past", "Number": "Plur"}

28
spacy/nb/stop_words.py
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@ -4,27 +4,31 @@ from __future__ import unicode_literals
STOP_WORDS = set("""
alle allerede alt and andre annen annet at av
bak bare bedre beste blant ble bli blir blitt bris by både
bak bare bedre beste blant ble bli blir blitt bris by både
da dag de del dem den denne der dermed det dette disse drept du
eller en enn er et ett etter
eller en enn er et ett etter
fem fikk fire fjor flere folk for fortsatt fotball fra fram frankrike fredag funnet få får fått før først første
fem fikk fire fjor flere folk for fortsatt fotball fra fram frankrike fredag
funnet få får fått før først første
gang gi gikk gjennom gjorde gjort gjør gjøre god godt grunn gå går
gang gi gikk gjennom gjorde gjort gjør gjøre god godt grunn gå går
ha hadde ham han hans har hele helt henne hennes her hun hva hvor hvordan hvorfor
ha hadde ham han hans har hele helt henne hennes her hun hva hvor hvordan
hvorfor
i ifølge igjen ikke ingen inn
ja jeg
kamp kampen kan kl klart kom komme kommer kontakt kort kroner kunne kveld kvinner
kamp kampen kan kl klart kom komme kommer kontakt kort kroner kunne kveld
kvinner
la laget land landet langt leder ligger like litt løpet lørdag
man mandag mange mannen mars med meg mellom men mener menn mennesker mens mer millioner minutter mot msci mye må mål måtte
man mandag mange mannen mars med meg mellom men mener menn mennesker mens mer
millioner minutter mot msci mye må mål måtte
ned neste noe noen nok norge norsk norske ntb ny nye nå når
@ -34,16 +38,18 @@ personer plass poeng politidistrikt politiet president prosent på
regjeringen runde rundt russland
sa saken samme sammen samtidig satt se seg seks selv senere september ser sett siden sier sin sine siste sitt skal skriver skulle slik som sted stedet stor store står sverige svært så søndag
sa saken samme sammen samtidig satt se seg seks selv senere september ser sett
siden sier sin sine siste sitt skal skriver skulle slik som sted stedet stor
store står sverige svært så søndag
ta tatt tid tidligere til tilbake tillegg tirsdag to tok torsdag tre tror tyskland
ta tatt tid tidligere til tilbake tillegg tirsdag to tok torsdag tre tror
tyskland
under usa ut uten utenfor
under usa ut uten utenfor
vant var ved veldig vi videre viktig vil ville viser vår være vært
å år
ønsker
""".split())

209
spacy/nb/tokenizer_exceptions.py
View File

@ -1,175 +1,38 @@
# encoding: utf8
# Norwegian bokmaål
from __future__ import unicode_literals
from ..symbols import *
from ..language_data import PRON_LEMMA
TOKENIZER_EXCEPTIONS = {
"jan.": [
{ORTH: "jan.", LEMMA: "januar"}
],
"feb.": [
{ORTH: "feb.", LEMMA: "februar"}
],
"jul.": [
{ORTH: "jul.", LEMMA: "juli"}
]
}
ORTH_ONLY = ["adm.dir.",
"a.m.",
"Aq.",
"b.c.",
"bl.a.",
"bla.",
"bm.",
"bto.",
"ca.",
"cand.mag.",
"c.c.",
"co.",
"d.d.",
"dept.",
"d.m.",
"dr.philos.",
"dvs.",
"d.y.",
"E. coli",
"eg.",
"ekskl.",
"e.Kr.",
"el.",
"e.l.",
"et.",
"etg.",
"ev.",
"evt.",
"f.",
"f.eks.",
"fhv.",
"fk.",
"f.Kr.",
"f.o.m.",
"foreg.",
"fork.",
"fv.",
"fvt.",
"g.",
"gt.",
"gl.",
"gno.",
"gnr.",
"grl.",
"hhv.",
"hoh.",
"hr.",
"h.r.adv.",
"ifb.",
"ifm.",
"iht.",
"inkl.",
"istf.",
"jf.",
"jr.",
"jun.",
"kfr.",
"kgl.res.",
"kl.",
"komm.",
"kst.",
"lø.",
"ma.",
"mag.art.",
"m.a.o.",
"md.",
"mfl.",
"mill.",
"min.",
"m.m.",
"mnd.",
"moh.",
"Mr.",
"muh.",
"mv.",
"mva.",
"ndf.",
"no.",
"nov.",
"nr.",
"nto.",
"nyno.",
"n.å.",
"o.a.",
"off.",
"ofl.",
"okt.",
"o.l.",
"on.",
"op.",
"osv.",
"ovf.",
"p.",
"p.a.",
"Pb.",
"pga.",
"ph.d.",
"pkt.",
"p.m.",
"pr.",
"pst.",
"p.t.",
"red.anm.",
"ref.",
"res.",
"res.kap.",
"resp.",
"rv.",
"s.",
"s.d.",
"sen.",
"sep.",
"siviling.",
"sms.",
"spm.",
"sr.",
"sst.",
"st.",
"stip.",
"stk.",
"st.meld.",
"st.prp.",
"stud.",
"s.u.",
"sv.",
"sø.",
"s.å.",
"såk.",
"temp.",
"ti.",
"tils.",
"tilsv.",
"tl;dr",
"tlf.",
"to.",
"t.o.m.",
"ult.",
"utg.",
"v.",
"vedk.",
"vedr.",
"vg.",
"vgs.",
"vha.",
"vit.ass.",
"vn.",
"vol.",
"vs.",
"vsa.",
"årg.",
"årh."
]
from ..symbols import ORTH, LEMMA
_exc = {}
for exc_data in [
{ORTH: "jan.", LEMMA: "januar"},
{ORTH: "feb.", LEMMA: "februar"},
{ORTH: "jul.", LEMMA: "juli"}]:
_exc[exc_data[ORTH]] = [dict(exc_data)]
for orth in [
"adm.dir.", "a.m.", "Aq.", "b.c.", "bl.a.", "bla.", "bm.", "bto.", "ca.",
"cand.mag.", "c.c.", "co.", "d.d.", "dept.", "d.m.", "dr.philos.", "dvs.",
"d.y.", "E. coli", "eg.", "ekskl.", "e.Kr.", "el.", "e.l.", "et.", "etg.",
"ev.", "evt.", "f.", "f.eks.", "fhv.", "fk.", "f.Kr.", "f.o.m.", "foreg.",
"fork.", "fv.", "fvt.", "g.", "gt.", "gl.", "gno.", "gnr.", "grl.", "hhv.",
"hoh.", "hr.", "h.r.adv.", "ifb.", "ifm.", "iht.", "inkl.", "istf.", "jf.",
"jr.", "jun.", "kfr.", "kgl.res.", "kl.", "komm.", "kst.", "lø.", "ma.",
"mag.art.", "m.a.o.", "md.", "mfl.", "mill.", "min.", "m.m.", "mnd.",
"moh.", "Mr.", "muh.", "mv.", "mva.", "ndf.", "no.", "nov.", "nr.", "nto.",
"nyno.", "n.å.", "o.a.", "off.", "ofl.", "okt.", "o.l.", "on.", "op.",
"osv.", "ovf.", "p.", "p.a.", "Pb.", "pga.", "ph.d.", "pkt.", "p.m.", "pr.",
"pst.", "p.t.", "red.anm.", "ref.", "res.", "res.kap.", "resp.", "rv.",
"s.", "s.d.", "sen.", "sep.", "siviling.", "sms.", "spm.", "sr.", "sst.",
"st.", "stip.", "stk.", "st.meld.", "st.prp.", "stud.", "s.u.", "sv.",
"sø.", "s.å.", "såk.", "temp.", "ti.", "tils.", "tilsv.", "tl;dr", "tlf.",
"to.", "t.o.m.", "ult.", "utg.", "v.", "vedk.", "vedr.", "vg.", "vgs.",
"vha.", "vit.ass.", "vn.", "vol.", "vs.", "vsa.", "årg.", "årh."]:
_exc[orth] = [{ORTH: orth}]
TOKENIZER_EXCEPTIONS = dict(_exc)