Как стать автором
Обновить
41.98
Рейтинг
Joom
Международный мобильный маркетплейс

Генератор абсурда за пять минут с NLTK и TreeTagger

Блог компании Joom Python *Программирование *Natural Language Processing *


Этот текст, при его очевидной абсурдности и лишённости смысла, мог показаться вам смутно знакомым. Это начало поэмы «Москва – Петушки», в котором слова, принадлежащие одной части речи, перемешаны между собой в случайном порядке.

Насколько сложно в наш век всеобщего проникновения машинного обучения и NLP набросать такую игрушку? О, это очень легко.

Начнём с лёгкой (хехе) части — архитектурной. Для простоты напишем наш рандомизатор в виде консольной утилиты, принимающей оригинальный текст в stdin и печатающей результат в stdout. Вся логика нашей программы легко бьётся на четыре основных этапа:

  • токенизация — нужно разбить входной текст на слова и знаки препинания, иными словами — токены;
  • тегирование — нужно для каждого токена сообразить, к какой части речи он относится;
  • перемешивание — нужно перемешать между собой токены каждого типа;
  • детокенизация — нужно собрать красивый текст из итоговых токенов.

Давайте сразу подготовим из этого каркас программы.

from dataclasses import dataclass
import sys
from typing import List


Tag = str


@dataclass
class TaggedToken:
    text: str
    tag: Tag


def tokenize_text(text: str) -> List[str]:
    ...


def tag_tokens(tokens: List[str]) -> List[TaggedToken]:
    ...


def shuffle_tokens(tokens: List[TaggedToken]) -> List[TaggedToken]:
    ...


def detokenize_tokens(tokens: List[TaggedToken]) -> str:
    ...


if __name__ == "__main__":
    input_text = "".join(sys.stdin)
    tokens = tokenize_text(input_text)
    tagged_tokens = tag_tokens(tokens)
    sys.stderr.write(f"Tagged tokens:\n{tagged_tokens!r}")
    shuffled_tokens = shuffle_tokens(tagged_tokens)
    result_text = detokenize_tokens(shuffled_tokens)
    print(result_text)

Хорошая структура – залог успеха.
 

Берём NLTK


Лёгким росчерком клавиатуры ставим в наш virtualenv NLTK — одну из самых популярных библиотек на Python для работы с естественными языками.

python3 -m pip install nltk

Токенизация текста — одна из самых простых задач NLP, так что заморачиваться нам здесь сильно не придётся:

import nltk


def tokenize_text(text: str) -> List[str]:
    return nltk.word_tokenize(text)

Давайте добавим тест и проверим, что вышло:

# tests/tokenizer_test.py

from mixer import tokenize_text


def test_tokenizer():
    assert tokenize_text("hello world") == ["hello", "world"]

Можно запустить прямо в интерфейсе PyCharm (переключите тестовый фреймворк на pytest) и увидеть, что всё работает как ожидается.

Тегировать токены в NLTK тоже крайне просто:

def tag_tokens(tokens: List[str]) -> List[TaggedToken]:
    return [
        TaggedToken(text=token, tag=tag)
        for token, tag in nltk.pos_tag(tokens)  # тут вся магия
    ]

 

Пишем алгоритм


Алгоритмическая часть самая интересная, верно? Нам надо перемешать друг с другом токены с одинаковым тегом. Давайте построим отдельный список токенов по каждому тегу, перемешаем его, а потом соберём все токены обратно в одну последовательность за счёт запоминания, в какой позиции какой тег должен стоять.

Спойлер: некоторые слова лучше не перемешивать. Давайте заведём для них виртуальный тег и перемешивать принадлежащие ему токены не будем.

DONT_MIX_WORDS = {
    "a", "an", "the",
    "am", "is", "are", "been", "was", "were",
    "have", "had",
}
DONT_MIX_MARKER = "DONT_MIX"


def shuffle_tokens(tokens: List[TaggedToken]) -> List[TaggedToken]:
    tokens = [
        token if token.text not in DONT_MIX_WORDS else TaggedToken(text=token.text, tag=DONT_MIX_MARKER)
        for token in tokens
    ]
    tokens_by_tag: MutableMapping[Tag, List[TaggedToken]] = defaultdict(list)
    index_to_tag: MutableMapping[int, Tag] = {}
    index_to_subindex: MutableMapping[int, int] = {}
    for idx, token in enumerate(tokens):
        index_to_tag[idx] = token.tag
        index_to_subindex[idx] = len(tokens_by_tag[token.tag])
        tokens_by_tag[token.tag].append(token)
    for tag, curr_tokens in tokens_by_tag.items():
        if tag != DONT_MIX_MARKER:
            random.shuffle(curr_tokens)
    return [
        tokens_by_tag[index_to_tag[idx]][index_to_subindex[idx]]
        for idx in range(len(tokens))
    ]

Тест тут сочинить уже сложнее, но я на скорую руку придумал вот такой:

def test_shuffle():
    tokens = [TaggedToken(str(i), "TAG_1") for i in range(100)] + \
             [TaggedToken(str(i), "TAG_2") for i in range(100)]
    shuffled_tokens = shuffle_tokens(tokens)
    assert tokens != shuffled_tokens
    assert sorted(tokens[:100], key=repr) + sorted(tokens[100:], key=repr) == \
           sorted(shuffled_tokens[:100], key=repr) + sorted(shuffled_tokens[100:], key=repr)

С вероятностью порядка 2E-158 он упадёт. Потомки ругнутся на нас и наши чёртовы флапающие тесты, колонизируя туманность Андромеды.

Здесь, конечно, ещё надо потестировать обработку наших особенных слов и всякое корнеркейсы, но тестов мне и на работе достаточно пишется, пойдём дальше к делу.
 

Детокенизируем


Здесь мы возвращаемся к NLTK — собирать текст из токенов он тоже умеет!

from nltk.tokenize.treebank import TreebankWordDetokenizer


def detokenize_tokens(tokens: List[TaggedToken]) -> str:
    return TreebankWordDetokenizer().detokenize([token.text for token in tokens])

Наконец программу можно запустить! Я добавил в test_en.txt первый абзац статьи Википедии про одну восточноевропейскую сверхдержаву.

$ python3 mixer.py < test_en.txt
Europe, and the sixteen Europe, is a time spanning Earth Saint or Asia Europe . It is the largest language in the country, encompassing in million 146.2 inhabited kilometres, and covering more in million while Federation's Russian country world . Petersburg has of cultural nation nations, and has the most zones across any world with the land, in spoken native borders . they extends a capital than 17 one-eighth; and is the most sovereign nation of Northern, and the ninth-most Russian world in the language . Slavic, the country, is the largest city in Russia, over Moscow Russia is the country's populous country and populous centre . Russians are the largest Europe and European population; It speak square, the most eleven Eastern area, and the most second-largest spoken city of Slavic.

Уже хорошо. Есть, конечно, косяки – пробел перед точкой, да и надо немного поправить регистр. Пробел перед точкой я вырежу str.replaceом, а для учёта регистра сделаю простой фокус — скажу, что все слова, начинающиеся с большой буквы не после точки (в исходном тексте) — имена собственные, а с маленькой — нарицательные. Дальше поправлю регистр в соответствии с этим правилом.

def detokenize_tokens(tokens: List[TaggedToken], private_nouns: Set[str]) -> str:
    cased_tokens = []
    for prev_token, token in zip([TaggedToken(".", ".")] + tokens, tokens):
        if prev_token.text == ".":
            cased_tokens.append(token.text[0].upper() + token.text[1:])
        elif token.text.lower() in private_nouns:
            cased_tokens.append(token.text[0].lower() + token.text[1:])
        else:
            cased_tokens.append(token.text)
    result = TreebankWordDetokenizer().detokenize(cased_tokens)
    result = result.replace(" .", ".")
    return result

Есть другие теггеры


Давайте двинем к самому весёлому — русскому языку. В NLTK есть токейнайзер для русского языка, но качество его работы оставляет желать лучшего. Давайте прогоним его на уже известной нам поэме (перед этим нужно скачать ресурс для NLTK: python -c "import nltk; nltk.download('averaged_perceptron_tagger_ru')").

$ python3 mixer.py < test_ru.txt
Всех говорят. Вечер: разу, про ничего я видел с него, а сам ведь начала не видел, Сколько Кремль уже, качестве люди,) выпил как на –. Был с юг из конец Ото конца (с – вокруг опыту. В Савеловском для мест. Очень что как крутился тысячу и Вот севера ни слышал Москве, ни чтоб насквозь еще не проходил, декокта или только целый раз придумали по тех стакан, и не потому а вчера пьян напившись: я, и не знаю в зубровки, попало на запада восток раз, так и на Кремля увидел, что по разу утреннего Кремль похмелюги Все лучшего опять не вышел,

Видно, что плохо. Если копнуть, вылезает много недоброго. NLTK знает довольно мало о русском языке; например, практически ничего про падежи и склонения.

Но в статьях по тегированию русского языка сравниваются не с NLTK. Там сравниваются с TreeTagger – давайте и мы его подтянем.

Поскольку это не pure Python пакет, процесс резко усложняется. Ниже пишу, как скачать на MacOS:

# Скачиваем саму утилиту и вспомогательные скрипты
wget https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/data/tree-tagger-MacOSX-3.2.3.tar.gz https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/data/tagger-scripts.tar.gz
mkdir -p treetagger && tar -xzf tree-tagger-MacOSX-3.2.3.tar.gz --directory treetagger && tar -xzf tagger-scripts.tar.gz --directory treetagger
# Скачиваем поддержку русского языка
wget https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/data/russian.par.gz
gunzip -c russian.par.gz > treetagger/lib/russian.par

Интерфейс нам предоставлен только консольный. Что поделать, будем запускать через subprocess:

def tokenize_and_tag_text(text: str) -> List[TaggedToken]:
    output = subprocess.run("cmd/tree-tagger-russian",
                            cwd="treetagger",
                            input=text.encode("utf-8"),
                            capture_output=True).stdout.decode("utf-8")
    result = []
    for line in output.strip().split("\n"):
        text, tag, _ = line.split("\t")
        result.append(TaggedToken(text=text, tag=tag))
    return result

Добавим выбор теггера в зависимости от аргументов командной строки:

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Shuffle words in text.")
    parser.add_argument("--tagger", type=str, default="nltk", choices=["nltk", "treetagger"])
    args = parser.parse_args(sys.argv)

    input_text = "".join(sys.stdin)
    if args.tagger == "nltk":
        tokens = tokenize_text(input_text)
        tagged_tokens = tag_tokens(tokens)
    elif args.tagger == "treetagger":
        tagged_tokens = tokenize_and_tag_text(input_text)
    private_nouns = calc_private_nouns_set(tagged_tokens)
    sys.stderr.write(f"Tagged tokens:\n{tagged_tokens!r}")
    shuffled_tokens = shuffle_tokens(tagged_tokens)
    result_text = detokenize_tokens(shuffled_tokens, private_nouns)
    print(result_text)

У него всё ещё есть проблемы с пунктуацией. Здесь уж я просто запретил перемешивать все пунктуационные токены.

Вот теперь хорошо.

Все говорят: Кремль, Кремль. С тех я проходил на него, чтоб сам ведь разу Вот был. Сколько раз еще (тысячу раз), напившись и вокруг похмелюги, видел по Москве для запада в конец, с севера про юг, Ото декокта на вечер, вчера и как попало – что ни разу ни слышал конца. Только или очень насквозь не выпил, – а не целый стакан крутился из всех мест, и не потому что опять пьян видел: я, как не вышел в Савеловском, увидел с начала восток зубровки, так а по опыту знаю, и на качестве утреннего Кремля люди ничего лучшего уже не придумали.

Чем дольше текст — тем веселее перемешивание (и тем правильнее регистр у слов). Have fun.

Традиционно, весь код в покоммитном изложении на Github.
Теги: nlpnltktreetaggerперемешиваниеpython
Хабы: Блог компании Joom Python Программирование Natural Language Processing
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1 +10
Комментарии 12
Комментарии Комментарии 12

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки

Информация

Дата основания
Местоположение
Латвия
Сайт
www.joom.com
Численность
201–500 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре