b-labs-models Build Status

Готовые к использованию статистические модели для русского языка
В качестве обучающего корпуса использовался словарь OpenCorpora (4,000+ документов на конец мая 2017 года, в основном - новости и художественная литература)

Установка

$ pip install b-labs-models

Определение границ предложений

Результат по F1-мере при кросс-валидации (1/3 данных использовались как тестовые): 0.99

from b_labs_models import SentenceSegmentator

text = '''
Разница цепей Маркова от сетей Маркова заключается в том, что первые генеративны (т.е. предсказывают вероятность следующего шага), а вторые — дискриминатины, т.е. рассчитывают вероятность текущего состояния.
Использовать тот или иной алгоритм зависит от решаемой задачи. А второе, и наиболее важное отличие — это то, что сети Маркова учитывают не только шаг (два и т.д.) вправо-влево по какому-либо из параметров, а по пучку взаимосвязанных параметров.
Скажем, для перевода это не только все его варианты, а и тематический контекст перевода, синтаксис и пр.
'''

segmentator = SentenceSegmentator()
sentences = segmentator.split(text)

assert len(list(sentences)) == 4

Токенизация

Результат по F1-мере при кросс-валидации (условия те же): 0.98
Здесь стоит отметить то, что у проекта OpenCorpora свой взгляд на токенизацию: например, токены могут содержать внутри себя точки (как Яндекс.Деньги) или одно слово может быть разбито на несколько токенов (например, Жан-Поль - это три токена)

from b_labs_models import Tokenizer

text = 'Плита дорожная железобетонная ПДН.м Серия 3.503.1-91, выпуск 1'
tokenizer = Tokenizer()

tokens = tokenizer.split(text)

assert list(tokens) == [
    'Плита',
    'дорожная',
    'железобетонная',
    'ПДН',
    '.м',
    'Серия',
    '3.503.1-91',
    ',',
    'выпуск',
    '1',
]

Частеречная разметка (part of speech tagging)

from b_labs_models import POSTagger

tagger = POSTagger()

tokens = ['Весело', 'стучали', 'храбрые', 'сердца']
labels = tagger.tag(tokens)

assert list(zip(tokens, labels)) == [
    ('Весело', 'ADJS'),
    ('стучали', 'VERB'),
    ('храбрые', 'ADJF'),
    ('сердца', 'NOUN'),
]

Обучение

TBD

License

Source code licensed under MIT license, but source data (OpenCorpora annotated corpus, for example) may have different license.

Models

Pre-trained models for tokenization, sentence segmentation and so on

Models Info

⭐ Stars 14
🔗 Source Code github.com
🕒 Last Update a year ago
🕒 Created 5 years ago
🐞 Open Issues 0
➗ Star-Issue Ratio Infinity
😎 Author bureaucratic-labs