feature(model): Add support for creating the Spanish model, including rich tagset, configuration, and basich tests

spacy/es/__init__.py

@@ -17,4 +17,5 @@ class Spanish(Language):
         lex_attr_getters[LANG] = lambda text: 'es'
 
         tokenizer_exceptions = TOKENIZER_EXCEPTIONS
+        tag_map = TAG_MAP
         stop_words = STOP_WORDS

spacy/es/language_data.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from .. import language_data as base
 from ..language_data import update_exc, strings_to_exc
 from ..symbols import ORTH, LEMMA
 
+from .tag_map import TAG_MAP
 from .stop_words import STOP_WORDS
 from .tokenizer_exceptions import TOKENIZER_EXCEPTIONS, ORTH_ONLY
 
@@ -39,7 +40,7 @@ def get_time_exc(hours):
         ]
     return exc
 
-
+TAG_MAP = dict(TAG_MAP)
 STOP_WORDS = set(STOP_WORDS)
 
 
@@ -51,4 +52,4 @@ update_exc(TOKENIZER_EXCEPTIONS, strings_to_exc(base.EMOTICONS))
 update_exc(TOKENIZER_EXCEPTIONS, strings_to_exc(base.ABBREVIATIONS))
 
 
-__all__ = ["TOKENIZER_EXCEPTIONS", "STOP_WORDS"]
+__all__ = ["TOKENIZER_EXCEPTIONS", "TAG_MAP", "STOP_WORDS"]

spacy/tests/conftest.py

@@ -49,6 +49,10 @@ def en_vocab():
 def en_parser():
     return English.Defaults.create_parser()
 
+@pytest.fixture
+def es_tokenizer():
+    return Spanish.Defaults.create_tokenizer()
+
 
 @pytest.fixture
 def de_tokenizer():
@@ -79,8 +83,8 @@ def sv_tokenizer():
 def bn_tokenizer():
     return Bengali.Defaults.create_tokenizer()
 
-  
-@pytest.fixture  
+
+@pytest.fixture
 def he_tokenizer():
     return Hebrew.Defaults.create_tokenizer()
 

spacy/tests/es/test_exception.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+# coding: utf-8
+
+from __future__ import unicode_literals
+
+import pytest
+
+
+@pytest.mark.parametrize('text,lemma', [("aprox.", "aproximadamente"),
+                                        ("esq.", "esquina"),
+                                        ("pág.", "página"),
+                                        ("p.ej.", "por ejemplo")
+                                        ])
+def test_tokenizer_handles_abbr(es_tokenizer, text, lemma):
+    tokens = es_tokenizer(text)
+    assert len(tokens) == 1
+    assert tokens[0].lemma_ == lemma
+
+
+def test_tokenizer_handles_exc_in_text(es_tokenizer):
+    text = "Mariano Rajoy ha corrido aprox. medio kilómetro"
+    tokens = es_tokenizer(text)
+    assert len(tokens) == 7
+    assert tokens[4].text == "aprox."
+    assert tokens[4].lemma_ == "aproximadamente"

spacy/tests/es/test_text.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+# coding: utf-8
+
+"""Test that longer and mixed texts are tokenized correctly."""
+
+
+from __future__ import unicode_literals
+
+import pytest
+
+
+def test_tokenizer_handles_long_text(es_tokenizer):
+    text = """Cuando a José Mujica lo invitaron a dar una conferencia
+
+en Oxford este verano, su cabeza hizo "crac". La "más antigua" universidad de habla
+
+inglesa, esa que cobra decenas de miles de euros de matrícula a sus alumnos
+
+y en cuyos salones han disertado desde Margaret Thatcher hasta Stephen Hawking,
+
+reclamaba los servicios de este viejo de 81 años, formado en un colegio público
+
+en Montevideo y que pregona las bondades de la vida austera."""
+    tokens = es_tokenizer(text)
+    assert len(tokens) == 90
+
+
+@pytest.mark.parametrize('text,length', [
+    ("¿Por qué José Mujica?", 6),
+    ("“¿Oh no?”", 6),
+    ("""¡Sí! "Vámonos", contestó José Arcadio Buendía""", 11),
+    ("Corrieron aprox. 10km.", 5),
+    ("Y entonces por qué...", 5)])
+def test_tokenizer_handles_cnts(es_tokenizer, text, length):
+    tokens = es_tokenizer(text)
+    assert len(tokens) == length