diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index de89c83..619e4fc 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -1,3 +1,26 @@ +## Version 1.6.0 (2017-01-05) + +- Support Czech, Persian, Ukrainian, and Croatian/Bosnian/Serbian +- Add large lists in Chinese, Finnish, Japanese, and Polish +- Data is now collected and built using Exquisite Corpus + (https://github.com/LuminosoInsight/exquisite-corpus) +- Add word frequencies from OPUS OpenSubtitles 2016 +- Add word frequencies from the MOKK Hungarian Webcorpus +- Expand Google Books Ngrams data to cover 8 languages +- Expand language detection on Reddit to cover 13 languages with large enough + Reddit communities +- Drop the Common Crawl; we have enough good sources now that we don't have + to deal with all that spam +- Add automatic transliteration of Serbian text +- Adjust tokenization of apostrophes next to vowel sounds: the French word + "l'heure" is now tokenized similarly to "l'arc" +- Numbers longer than a single digit are smashed into the same word frequency, + to remove meaningless differences and increase compatibility with word2vec. + (Internally, their digits are replaced by zeroes.) +- Another new frequency-merging strategy (drop the highest and lowest, + average the rest) + + ## Version 1.5.1 (2016-08-19) - Bug fix: Made it possible to load the Japanese or Korean dictionary when the diff --git a/README.md b/README.md index 00ce9e4..04a1b81 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -106,16 +106,16 @@ frequencies by a million (1e6) to get more readable numbers: >>> from wordfreq import word_frequency >>> word_frequency('cafe', 'en') * 1e6 - 12.88249551693135 + 11.748975549395302 >>> word_frequency('café', 'en') * 1e6 - 3.3884415613920273 + 3.981071705534969 >>> word_frequency('cafe', 'fr') * 1e6 - 2.6302679918953817 + 1.4125375446227555 >>> word_frequency('café', 'fr') * 1e6 - 87.09635899560814 + 53.70317963702532 `zipf_frequency` is a variation on `word_frequency` that aims to return the @@ -133,19 +133,19 @@ one occurrence per billion words. >>> from wordfreq import zipf_frequency >>> zipf_frequency('the', 'en') - 7.67 + 7.75 >>> zipf_frequency('word', 'en') - 5.39 + 5.32 >>> zipf_frequency('frequency', 'en') - 4.19 + 4.36 >>> zipf_frequency('zipf', 'en') 0.0 >>> zipf_frequency('zipf', 'en', wordlist='large') - 1.65 + 1.28 The parameters to `word_frequency` and `zipf_frequency` are: @@ -175,10 +175,10 @@ the list, in descending frequency order. >>> from wordfreq import top_n_list >>> top_n_list('en', 10) - ['the', 'i', 'to', 'a', 'and', 'of', 'you', 'in', 'that', 'is'] + ['the', 'to', 'of', 'and', 'a', 'in', 'i', 'is', 'that', 'for'] >>> top_n_list('es', 10) - ['de', 'que', 'la', 'y', 'a', 'en', 'el', 'no', 'los', 'es'] + ['de', 'la', 'que', 'en', 'el', 'y', 'a', 'los', 'no', 'se'] `iter_wordlist(lang, wordlist='combined')` iterates through all the words in a wordlist, in descending frequency order. @@ -205,65 +205,79 @@ limiting the selection to words that can be typed in ASCII. ## Sources and supported languages -We compiled word frequencies from seven different sources, providing us -examples of word usage on different topics at different levels of formality. -The sources (and the abbreviations we'll use for them) are: +This data comes from a Luminoso project called [Exquisite Corpus][xc], whose +goal is to download good, varied, multilingual corpus data, process it +appropriately, and combine it into unified resources such as wordfreq. -- **LeedsIC**: The Leeds Internet Corpus -- **SUBTLEX**: The SUBTLEX word frequency lists -- **OpenSub**: Data derived from OpenSubtitles but not from SUBTLEX -- **Twitter**: Messages sampled from Twitter's public stream -- **Wpedia**: The full text of Wikipedia in 2015 -- **Reddit**: The corpus of Reddit comments through May 2015 -- **CCrawl**: Text extracted from the Common Crawl and language-detected with cld2 -- **Other**: We get additional English frequencies from Google Books Syntactic - Ngrams 2013, and Chinese frequencies from the frequency dictionary that - comes with the Jieba tokenizer. +[xc]: https://github.com/LuminosoInsight/exquisite-corpus -The following 27 languages are supported, with reasonable tokenization and at +Exquisite Corpus compiles 8 different domains of text, some of which themselves +come from multiple sources: + +- **Wikipedia**, representing encyclopedic text +- **Subtitles**, from OPUS OpenSubtitles 2016 and SUBTLEX +- **News**, from NewsCrawl 2014 and GlobalVoices +- **Books**, from Google Books Ngrams 2012 +- **Web** text, from the Leeds Internet Corpus and the MOKK Hungarian Webcorpus +- **Twitter**, representing short-form social media +- **Reddit**, representing potentially longer Internet comments +- **Miscellaneous** word frequencies: in Chinese, we import a free wordlist + that comes with the Jieba word segmenter, whose provenance we don't really know + +The following languages are supported, with reasonable tokenization and at least 3 different sources of word frequencies: - Language Code Sources Large? SUBTLEX OpenSub LeedsIC Twitter Wpedia CCrawl Reddit Other - ───────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────── - Arabic ar 5 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes - - - Bulgarian bg 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - Catalan ca 3 - │ - Yes - Yes Yes - - - - Danish da 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - German de 5 Yes │ Yes - Yes Yes Yes Yes - - - Greek el 4 - │ - Yes Yes - Yes Yes - - - English en 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes - Yes Google Books - Spanish es 6 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes Yes - - Finnish fi 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - French fr 5 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes - - - Hebrew he 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Hindi hi 3 - │ - - - Yes Yes Yes - - - Hungarian hu 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - Indonesian id 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Italian it 5 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes - - - Japanese ja 4 - │ - - Yes Yes Yes Yes - - - Korean ko 3 - │ - - - Yes Yes Yes - - - Malay ms 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Norwegian nb[1] 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - Dutch nl 5 Yes │ Yes Yes - Yes Yes Yes - - - Polish pl 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Portuguese pt 5 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes - - - Romanian ro 3 - │ - Yes - - Yes Yes - - - Russian ru 5 Yes │ - Yes Yes Yes Yes Yes - - - Swedish sv 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Turkish tr 4 - │ - Yes - Yes Yes Yes - - - Chinese zh[2] 5 - │ Yes - Yes - Yes Yes - Jieba + Language Code # Large? WP Subs News Books Web Twit. Redd. Misc. + ──────────────────────────────┼──────────────────────────────────────────────── + Arabic ar 5 Yes │ Yes Yes Yes - Yes Yes - - + Bosnian bs [1] 3 │ Yes Yes - - - Yes - - + Bulgarian bg 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Catalan ca 4 - │ Yes Yes Yes - - Yes - - + Czech cs 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Danish da 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + German de 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes - + Greek el 3 - │ Yes Yes - - Yes - - - + English en 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes - + Spanish es 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes - + Persian fa 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Finnish fi 5 Yes │ Yes Yes Yes - - Yes Yes - + French fr 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes - + Hebrew he 4 - │ Yes Yes - Yes - Yes - - + Hindi hi 3 - │ Yes - - - - Yes Yes - + Croatian hr [1] 3 │ Yes Yes - - - Yes - - + Hungarian hu 3 - │ Yes Yes - - Yes - - - + Indonesian id 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Italian it 7 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes - + Japanese ja 5 Yes │ Yes Yes - - Yes Yes Yes - + Korean ko 4 - │ Yes Yes - - - Yes Yes - + Malay ms 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Norwegian nb [2] 4 - │ Yes Yes - - - Yes Yes - + Dutch nl 4 Yes │ Yes Yes Yes - - Yes - - + Polish pl 5 Yes │ Yes Yes Yes - - Yes Yes - + Portuguese pt 5 Yes │ Yes Yes Yes - Yes Yes - - + Romanian ro 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Russian ru 6 Yes │ Yes Yes Yes Yes Yes Yes - - + Serbian sr [1] 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Swedish sv 4 - │ Yes Yes - - - Yes Yes - + Turkish tr 3 - │ Yes Yes - - - Yes - - + Ukrainian uk 4 - │ Yes Yes - - - Yes Yes - + Chinese zh [3] 6 Yes │ Yes - Yes Yes Yes Yes - Jieba -[1] The Norwegian text we have is specifically written in Norwegian Bokmål, so -we give it the language code 'nb'. We would use 'nn' for Nynorsk, but there -isn't enough data to include it in wordfreq. +[1] Bosnian, Croatian, and Serbian use the same underlying word list, because +they share most of their vocabulary and grammar, they were once considered the +same language, and language detection cannot distinguish them. This word list +can also be accessed with the language code `sh`. -[2] This data represents text written in both Simplified and Traditional -Chinese. (SUBTLEX is mostly Simplified, while Wikipedia is mostly Traditional.) -The characters are mapped to one another so they can use the same word -frequency list. +[2] The Norwegian text we have is specifically written in Norwegian Bokmål, so +we give it the language code 'nb' instead of the vaguer code 'no'. We would use +'nn' for Nynorsk, but there isn't enough data to include it in wordfreq. + +[3] This data represents text written in both Simplified and Traditional +Chinese, with primarily Mandarin Chinese vocabulary. See "Multi-script +languages" below. Some languages provide 'large' wordlists, including words with a Zipf frequency -between 1.0 and 3.0. These are available in 9 languages that are covered by +between 1.0 and 3.0. These are available in 12 languages that are covered by enough data sources. @@ -298,9 +312,9 @@ also try to deal gracefully when you query it with texts that actually break into multiple tokens: >>> zipf_frequency('New York', 'en') - 5.07 + 5.35 >>> zipf_frequency('北京地铁', 'zh') # "Beijing Subway" - 3.58 + 3.56 The word frequencies are combined with the half-harmonic-mean function in order to provide an estimate of what their combined frequency would be. In Chinese, @@ -315,7 +329,56 @@ you give it an uncommon combination of tokens, it will hugely over-estimate their frequency: >>> zipf_frequency('owl-flavored', 'en') - 3.19 + 3.18 + + +## Multi-script languages + +Two of the languages we support, Serbian and Chinese, are written in multiple +scripts. To avoid spurious differences in word frequencies, we automatically +transliterate the characters in these languages when looking up their words. + +Serbian text written in Cyrillic letters is automatically converted to Latin +letters, using standard Serbian transliteration, when the requested language is +`sr` or `sh`. If you request the word list as `hr` (Croatian) or `bs` +(Bosnian), no transliteration will occur. + +Chinese text is converted internally to a representation we call +"Oversimplified Chinese", where all Traditional Chinese characters are replaced +with their Simplified Chinese equivalent, *even if* they would not be written +that way in context. This representation lets us use a straightforward mapping +that matches both Traditional and Simplified words, unifying their frequencies +when appropriate, and does not appear to create clashes between unrelated words. + +Enumerating the Chinese wordlist will produce some unfamiliar words, because +people don't actually write in Oversimplified Chinese, and because in +practice Traditional and Simplified Chinese also have different word usage. + + +## Similar, overlapping, and varying languages + +As much as we would like to give each language its own distinct code and its +own distinct word list with distinct source data, there aren't actually sharp +boundaries between languages. + +Sometimes, it's convenient to pretend that the boundaries between +languages coincide with national borders, following the maxim that "a language +is a dialect with an army and a navy" (Max Weinreich). This gets complicated +when the linguistic situation and the political situation diverge. +Moreover, some of our data sources rely on language detection, which of course +has no idea which country the writer of the text belongs to. + +So we've had to make some arbitrary decisions about how to represent the +fuzzier language boundaries, such as those within Chinese, Malay, and +Croatian/Bosnian/Serbian. See [Language Log][] for some firsthand reports of +the mutual intelligibility or unintelligibility of languages. + +[Language Log]: http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=12633 + +Smoothing over our arbitrary decisions is the fact that we use the `langcodes` +module to find the best match for a language code. If you ask for word +frequencies in `cmn-Hans` (the fully specific language code for Mandarin in +Simplified Chinese), you will get the `zh` wordlist, for example. ## License @@ -345,6 +408,10 @@ sources: - Wikipedia, the free encyclopedia (http://www.wikipedia.org) +It contains data from OPUS OpenSubtitles 2016 +(http://opus.lingfil.uu.se/OpenSubtitles2016.php), whose data originates from +the OpenSubtitles project (http://www.opensubtitles.org/). + It contains data from various SUBTLEX word lists: SUBTLEX-US, SUBTLEX-UK, SUBTLEX-CH, SUBTLEX-DE, and SUBTLEX-NL, created by Marc Brysbaert et al. (see citations below) and available at @@ -371,7 +438,8 @@ If you use wordfreq in your research, please cite it! We publish the code through Zenodo so that it can be reliably cited using a DOI. The current citation is: -> Robyn Speer, Joshua Chin, Andrew Lin, Lance Nathan, & Sara Jewett. (2016). wordfreq: v1.5.1 [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.61937 +> Robyn Speer, Joshua Chin, Andrew Lin, Lance Nathan, & Sara Jewett. (2016). +> wordfreq: v1.5.1 [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.61937 The same citation in BibTex format: @@ -393,6 +461,12 @@ The same citation in BibTex format: ## Citations to work that wordfreq is built on +- Bojar, O., Chatterjee, R., Federmann, C., Haddow, B., Huck, M., Hokamp, C., + Koehn, P., Logacheva, V., Monz, C., Negri, M., Post, M., Scarton, C., + Specia, L., & Turchi, M. (2015). Findings of the 2015 Workshop on Statistical + Machine Translation. + http://www.statmt.org/wmt15/results.html + - Brysbaert, M. & New, B. (2009). Moving beyond Kucera and Francis: A Critical Evaluation of Current Word Frequency Norms and the Introduction of a New and Improved Word Frequency Measure for American English. Behavior Research @@ -418,6 +492,11 @@ The same citation in BibTex format: - Davis, M. (2012). Unicode text segmentation. Unicode Standard Annex, 29. http://unicode.org/reports/tr29/ +- Halácsy, P., Kornai, A., Németh, L., Rung, A., Szakadát, I., & Trón, V. + (2004). Creating open language resources for Hungarian. In Proceedings of the + 4th international conference on Language Resources and Evaluation (LREC2004). + http://mokk.bme.hu/resources/webcorpus/ + - Keuleers, E., Brysbaert, M. & New, B. (2010). SUBTLEX-NL: A new frequency measure for Dutch words based on film subtitles. Behavior Research Methods, 42(3), 643-650. @@ -427,6 +506,11 @@ The same citation in BibTex format: analyzer. http://mecab.sourceforge.net/ +- Lison, P. and Tiedemann, J. (2016). OpenSubtitles2016: Extracting Large + Parallel Corpora from Movie and TV Subtitles. In Proceedings of the 10th + International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016). + http://stp.lingfil.uu.se/~joerg/paper/opensubs2016.pdf + - van Heuven, W. J., Mandera, P., Keuleers, E., & Brysbaert, M. (2014). SUBTLEX-UK: A new and improved word frequency database for British English. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 67(6), 1176-1190. diff --git a/scripts/ninja2dot.py b/scripts/ninja2dot.py deleted file mode 100644 index f73131c..0000000 --- a/scripts/ninja2dot.py +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -""" This file generates a graph of the dependencies for the ninja build.""" - -import sys -import re - - -def ninja_to_dot(): - def simplified_filename(path): - component = path.split('/')[-1] - return re.sub( - r'[0-9]+-of', 'NN-of', - re.sub(r'part[0-9]+', 'partNN', component) - ) - - print("digraph G {") - print('rankdir="LR";') - seen_edges = set() - for line in sys.stdin: - line = line.rstrip() - if line.startswith('build'): - # the output file is the first argument; strip off the colon that - # comes from ninja syntax - output_text, input_text = line.split(':') - outfiles = [simplified_filename(part) for part in output_text.split(' ')[1:]] - inputs = input_text.strip().split(' ') - infiles = [simplified_filename(part) for part in inputs[1:]] - operation = inputs[0] - for infile in infiles: - if infile == '|': - # external dependencies start here; let's not graph those - break - for outfile in outfiles: - edge = '"%s" -> "%s" [label="%s"]' % (infile, outfile, operation) - if edge not in seen_edges: - seen_edges.add(edge) - print(edge) - print("}") - - -if __name__ == '__main__': - ninja_to_dot() diff --git a/setup.py b/setup.py index 593c435..7f7b124 100755 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -34,7 +34,7 @@ if sys.version_info < (3, 4): setup( name="wordfreq", - version='1.5.1', + version='1.6', maintainer='Luminoso Technologies, Inc.', maintainer_email='info@luminoso.com', url='http://github.com/LuminosoInsight/wordfreq/', diff --git a/tests/test.py b/tests/test.py index 1b41fa2..b441a3a 100644 --- a/tests/test.py +++ b/tests/test.py @@ -22,16 +22,19 @@ def test_freq_examples(): LAUGHTER_WORDS = { 'en': 'lol', 'hi': 'lol', + 'cs': 'lol', 'ru': 'лол', 'zh': '笑', 'ja': '笑', 'ar': 'ﻪﻬﻬﻬﻫ', + 'fa': 'خخخخ', 'ca': 'jaja', 'es': 'jaja', 'fr': 'ptdr', 'pt': 'kkkk', 'he': 'חחח', - 'bg': 'xaxa', + 'bg': 'ахаха', + 'uk': 'хаха', } @@ -77,7 +80,7 @@ def test_most_common_words(): """ return top_n_list(lang, 1)[0] - eq_(get_most_common('ar'), 'من') + eq_(get_most_common('ar'), 'في') eq_(get_most_common('de'), 'die') eq_(get_most_common('en'), 'the') eq_(get_most_common('es'), 'de') @@ -85,6 +88,7 @@ def test_most_common_words(): eq_(get_most_common('it'), 'di') eq_(get_most_common('ja'), 'の') eq_(get_most_common('nl'), 'de') + eq_(get_most_common('pl'), 'w') eq_(get_most_common('pt'), 'de') eq_(get_most_common('ru'), 'в') eq_(get_most_common('tr'), 'bir') @@ -141,6 +145,19 @@ def test_casefolding(): eq_(tokenize('SIKISINCA', 'tr'), ['sıkısınca']) +def test_number_smashing(): + eq_(tokenize('"715 - CRΣΣKS" by Bon Iver', 'en'), + ['715', 'crσσks', 'by', 'bon', 'iver']) + eq_(tokenize('"715 - CRΣΣKS" by Bon Iver', 'en', combine_numbers=True), + ['000', 'crσσks', 'by', 'bon', 'iver']) + eq_(tokenize('"715 - CRΣΣKS" by Bon Iver', 'en', combine_numbers=True, include_punctuation=True), + ['"', '000', '-', 'crσσks', '"', 'by', 'bon', 'iver']) + eq_(tokenize('1', 'en', combine_numbers=True), ['1']) + eq_(tokenize('3.14', 'en', combine_numbers=True), ['0.00']) + eq_(tokenize('24601', 'en', combine_numbers=True), ['00000']) + eq_(word_frequency('24601', 'en'), word_frequency('90210', 'en')) + + def test_phrase_freq(): ff = word_frequency("flip-flop", 'en') assert_greater(ff, 0) @@ -159,7 +176,7 @@ def test_not_really_random(): # This not only tests random_ascii_words, it makes sure we didn't end # up with 'eos' as a very common Japanese word eq_(random_ascii_words(nwords=4, lang='ja', bits_per_word=0), - '1 1 1 1') + '00 00 00 00') @raises(ValueError) diff --git a/tests/test_chinese.py b/tests/test_chinese.py index 5cce82d..db5cabc 100644 --- a/tests/test_chinese.py +++ b/tests/test_chinese.py @@ -25,8 +25,8 @@ def test_tokens(): eq_( tokenize(fact_simplified, 'zh'), [ - # he / is / in history / #6 / counter for people - '他', '是', '历史上', '第六', '位', + # he / is / history / in / #6 / counter for people + '他', '是', '历史', '上', '第六', '位', # during / term of office / in / die '在', '任期', '内', '去世', # of / U.S. / deputy / president diff --git a/tests/test_french_and_related.py b/tests/test_french_and_related.py new file mode 100644 index 0000000..17f59c3 --- /dev/null +++ b/tests/test_french_and_related.py @@ -0,0 +1,31 @@ +from nose.tools import eq_, assert_almost_equal +from wordfreq import tokenize, word_frequency + + +def test_apostrophes(): + # Test that we handle apostrophes in French reasonably. + eq_(tokenize("qu'un", 'fr'), ['qu', 'un']) + eq_(tokenize("qu'un", 'fr', include_punctuation=True), + ["qu'", "un"]) + eq_(tokenize("langues d'oïl", 'fr'), + ['langues', "d", 'oïl']) + eq_(tokenize("langues d'oïl", 'fr', include_punctuation=True), + ['langues', "d'", 'oïl']) + eq_(tokenize("l'heure", 'fr'), + ['l', 'heure']) + eq_(tokenize("l'heure", 'fr', include_punctuation=True), + ["l'", 'heure']) + eq_(tokenize("L'Hôpital", 'fr', include_punctuation=True), + ["l'", 'hôpital']) + eq_(tokenize("aujourd'hui", 'fr'), ["aujourd'hui"]) + eq_(tokenize("This isn't French", 'en'), + ['this', "isn't", 'french']) + + +def test_catastrophes(): + # More apostrophes, but this time they're in Catalan, and there's other + # mid-word punctuation going on too. + eq_(tokenize("M'acabo d'instal·lar.", 'ca'), + ['m', 'acabo', 'd', 'instal·lar']) + eq_(tokenize("M'acabo d'instal·lar.", 'ca', include_punctuation=True), + ["m'", 'acabo', "d'", 'instal·lar', '.']) diff --git a/tests/test_serbian.py b/tests/test_serbian.py new file mode 100644 index 0000000..7d33367 --- /dev/null +++ b/tests/test_serbian.py @@ -0,0 +1,25 @@ +from nose.tools import eq_ +from wordfreq import tokenize + + +def test_transliteration(): + # "Well, there's a lot of things you do not understand." + # (from somewhere in OpenSubtitles) + eq_(tokenize("Па, има ту много ствари које не схваташ.", 'sr'), + ['pa', 'ima', 'tu', 'mnogo', 'stvari', 'koje', 'ne', 'shvataš']) + eq_(tokenize("Pa, ima tu mnogo stvari koje ne shvataš.", 'sr'), + ['pa', 'ima', 'tu', 'mnogo', 'stvari', 'koje', 'ne', 'shvataš']) + + +def test_actually_russian(): + # This looks mostly like Serbian, but was probably actually Russian. + # In Russian, Google Translate says it means: + # "a hundred out of a hundred, boys!" + # + # We make sure to handle this case so we don't end up with a mixed-script + # word like "pacanы". + + eq_(tokenize("сто из ста, пацаны!", 'sr'), + ['sto', 'iz', 'sta', 'pacany']) + + eq_(tokenize("культуры", 'sr'), ["kul'tury"]) diff --git a/wordfreq/__init__.py b/wordfreq/__init__.py index 7f9575d..8e43975 100644 --- a/wordfreq/__init__.py +++ b/wordfreq/__init__.py @@ -216,7 +216,7 @@ def iter_wordlist(lang, wordlist='combined'): _wf_cache = {} def _word_frequency(word, lang, wordlist, minimum): - tokens = tokenize(word, lang) + tokens = tokenize(word, lang, combine_numbers=True) if not tokens: return minimum diff --git a/wordfreq/data/combined_ar.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_ar.msgpack.gz index fe27bee..24b6d70 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_ar.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_ar.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_bg.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_bg.msgpack.gz index b72035e..dceaa7a 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_bg.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_bg.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_ca.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_ca.msgpack.gz index 1b9c423..b87e1f4 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_ca.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_ca.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_cs.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_cs.msgpack.gz new file mode 100644 index 0000000..c945529 Binary files /dev/null and b/wordfreq/data/combined_cs.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_da.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_da.msgpack.gz index 6f97f90..318eac3 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_da.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_da.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_de.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_de.msgpack.gz index a41325d..330ccff 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_de.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_de.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_el.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_el.msgpack.gz index 8420ff7..c08936a 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_el.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_el.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_en.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_en.msgpack.gz index ec4619e..851783f 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_en.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_en.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/combined_es.msgpack.gz b/wordfreq/data/combined_es.msgpack.gz index 4c783b7..a4307c0 100644 Binary files a/wordfreq/data/combined_es.msgpack.gz and b/wordfreq/data/combined_es.msgpack.gz differ diff --git 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5113 -范例 5113 -鼓掌 5113 -下雪 5113 -举措 5113 -剧目 5113 -挽 5113 -长寿 5113 -交战 5108 -儿时 5108 -包厢 5108 -厮 5108 -哑巴 5108 -嘟 5108 -嘴边 5108 -女装 5108 -引来 5108 -归宿 5108 -想必 5108 -房门 5108 -打探 5108 -极品 5108 -格伦 5108 -汇合 5108 -脸颊 5108 -自然而然 5108 -记性 5108 -退回 5108 -野人 5108 -马萨诸塞州 5108 -大作 5107 -放射性 5107 -现行 5107 -氮 5102 -水电 5101 -王室 5101 -习性 5100 -园艺 5100 -拷 5100 -泵 5100 -灰姑娘 5100 -霍尔 5100 -佚 5095 -微不足道 5095 -抽搐 5095 -斯洛伐克 5095 -演化 5095 -貌似 5095 -风筝 5095 -意为 5089 -晋级 5089 -有功 5089 -悬挂 5083 -民营 5083 -中风 5079 -就绪 5079 -振动 5079 -痴呆 5079 -稀有 5079 -肝脏 5079 -萱 5079 -收看 5077 -乌兹别克斯坦 5077 -发火 5077 -取笑 5077 -囚禁 5077 -好戏 5077 -放屁 5077 -装满 5077 -阿姨 5077 -默契 5077 -鼻涕 5077 -六四 5075 -周杰伦 5075 -苏珊 5075 -中南 5071 -第一届 5071 -三峡 5065 -参展 5065 -下方 5060 -从未有过 5060 -冰山 5060 -向日葵 5060 -嚷 5060 -女婿 5060 -扼杀 5060 -抽签 5060 -掀起 5060 -毯 5060 -法西斯 5060 -纽约州 5060 -自助餐 5060 -调皮 5060 -赞助商 5060 -跳出 5060 -转达 5060 -长袍 5060 -静静 5060 -制备 5059 -加剧 5059 -去过 5059 -大庆 5059 -弊 5059 -洗手间 5059 -尖端 5058 -老二 5058 -肥皂 5058 -能耐 5058 -哥伦布 5057 -商会 5057 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-全盘 4773 -后头 4773 -嘉年华 4773 -外貌 4773 -大肆 4773 -定论 4773 -审视 4773 -幸免 4773 -徒弟 4773 -断定 4773 -款式 4773 -浮现 4773 -灰烬 4773 -牢记 4773 -犹如 4773 -结识 4773 -美酒 4773 -聘请 4773 -费力 4773 -跨过 4773 -邪教 4773 -钱财 4773 -食堂 4773 -骨架 4773 -商务部 4769 -店主 4764 -考究 4764 -扩建 4764 -有一次 4764 -有待 4764 -求婚 4764 -灭火 4764 -负债 4764 -所致 4758 -暧昧 4758 -村委会 4758 -泰德 4758 -盆地 4758 -首脑 4758 -娴 4755 -巅峰 4755 -战车 4755 -私生活 4755 -蔡元培 4755 -行贿 4755 -词条 4755 -送达 4755 -市辖区 4752 -玩意 4752 -第二章 4752 -铁道 4752 -参谋长 4751 -教育学 4751 -空缺 4751 -连载 4751 -配乐 4751 -荤 4746 -出事 4746 -台词 4746 -头像 4746 -好日子 4746 -成语 4746 -房东 4746 -诽谤 4746 -完了 4740 -讳 4740 -鲨 4740 -农民工 4734 -含蓄 4734 -家教 4734 -冒烟 4733 -军火 4733 -合唱团 4733 -总长 4733 -玩法 4733 -硅 4733 -称职 4733 -购买力 4733 -逃命 4733 -酒会 4733 -反革命 4728 -算术 4728 -通车 4728 -感性 4727 -敬佩 4727 -羞愧 4727 -背负 4727 -传染病 4726 -前辈 4726 -唬 4726 -噗 4726 -大好 4726 -大提琴 4726 -带入 4726 -微风 4726 -恐怖主义 4726 -情结 4726 -想来 4726 -扫帚 4726 -插头 4726 -收起 4726 -氧化 4726 -照耀 4726 -礼堂 4726 -舍不得 4726 -说到底 4726 -冥王星 4724 -大跃进 4724 -中华民族 4722 -农家 4722 -帅气 4722 -烈士 4722 -不下 4716 -榨 4716 -片子 4716 -万国 4711 -五星级 4711 -医科 4711 -取自 4711 -德意志 4711 -戎 4711 -参议院 4710 -充斥 4709 -决斗 4709 -剖 4709 -坠入 4709 -垛 4709 -换算 4709 -换言之 4709 -栅栏 4709 -牛皮 4709 -申请人 4709 -莹 4709 -补丁 4709 -进场 4709 -铲除 4709 -名将 4704 -过关 4704 -国民政府 4698 -丹佛 4697 -可以说 4697 -吉尔吉斯斯坦 4697 -小白 4697 -正如 4697 -青衣 4697 -有空 4693 -走访 4693 -供水 4690 -吞噬 4690 -扔下 4690 -署名 4690 -俞 4690 -刺杀 4690 -唇膏 4690 -巴林 4690 -证词 4690 -诃 4690 -人道主义 4687 -培育 4687 -连续剧 4687 -历年 4681 -合计 4681 -复旦大学 4681 -特约 4681 -交际 4678 -佛罗里达州 4678 -合金 4678 -小心翼翼 4678 -屠 4678 -懒惰 4678 -投稿 4678 -敬重 4678 -斗志 4678 -熄 4678 -爱慕 4678 -电子游戏 4678 -电磁 4678 -盘旋 4678 -箫 4678 -言行 4678 -诀窍 4678 -遗物 4678 -同声 4675 -聚居 4675 -阵营 4675 -公立 4672 -开庭 4672 -拜托 4672 -敦 4672 -期盼 4672 -一句 4670 -乌干达 4670 -敦煌 4670 -施行 4670 -新教 4669 -古墓 4668 -小队 4668 -山门 4668 -成型 4668 -毗邻 4668 -毛发 4668 -火药 4668 -西雅图 4668 -认输 4668 -顺风 4668 -首播 4668 -吸毒 4663 -判处 4657 -状元 4657 -自觉 4657 -巫 4654 -正版 4654 -沫 4654 -混沌 4654 -羞辱 4654 -衷心 4654 -不论是 4651 -口令 4651 -学派 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-绝技 1718 -缓冲 1718 -补习 1718 -要不是 1718 -记忆犹新 1718 -诊疗 1718 -豹子 1718 -贴切 1718 -贸然 1718 -软骨 1718 -钢板 1718 -陶器 1718 -陷于 1718 -面团 1718 -风力 1718 -马尼拉 1718 -二千 1716 -亲朋好友 1716 -光碟 1716 -农户 1716 -出征 1716 -名下 1716 -对口 1716 -老干部 1716 -谁家 1716 -迪安 1716 -高龄 1716 -贝利 1714 -嚎叫 1711 -坐牢 1711 -多情 1711 -徐向前 1711 -琦 1711 -胡扯 1711 -零售商 1711 -音箱 1711 -军事基地 1710 -冬瓜 1710 -发扬 1710 -地摊 1710 -基数 1710 -大会堂 1710 -字句 1710 -存有 1710 -屏风 1710 -新港 1710 -满载 1710 -盛夏 1710 -稻田 1710 -答辩 1710 -羔羊 1710 -螺旋桨 1710 -退伍军人 1710 -鹌鹑 1710 -何地 1704 -幸存 1704 -珠峰 1704 -白族 1704 -相交 1704 -石柱 1704 -绿叶 1704 -考场 1704 -蜿蜒 1704 -豁免 1704 -起见 1704 -锣鼓 1704 -阿哥 1704 -第八章 1701 -荀子 1701 -一班 1701 -三个 1701 -写到 1701 -凯伦 1701 -李鸿章 1701 -水族 1701 -白糖 1701 -第十六 1701 -西西里 1701 -贝尔格莱德 1701 -久远 1698 -军训 1698 -剑客 1698 -换来 1698 -李明 1698 -气囊 1698 -流离失所 1698 -满脸 1698 -走入 1698 -万亩 1692 -切勿 1692 -卢卡斯 1692 -拳王 1692 -本刊 1692 -湖面 1692 -省内 1692 -休斯敦 1692 -力所能及 1692 -单间 1692 -合众国 1692 -周作人 1692 -女声 1692 -局里 1692 -工行 1692 -张艺谋 1692 -护肤 1692 -文案 1692 -杂货店 1692 -枫叶 1692 -楼宇 1692 -电视网 1692 -礼拜堂 1692 -纸箱 1692 -耶鲁 1692 -育儿 1692 -艾哈迈德 1692 -西厢记 1692 -课时 1692 -豪斯 1692 -领养 1692 -兀 1686 -变幻 1686 -姣 1686 -婿 1686 -扭伤 1686 -杵 1686 -漓江 1686 -联名 1686 -肉丝 1686 -长线 1686 -中锋 1681 -唾 1681 -小叶 1681 -文化教育 1681 -新编 1681 -日方 1681 -机率 1681 -玻璃杯 1681 -短线 1681 -石桥 1681 -缩水 1681 -驾驶舱 1681 -幼虫 1675 -效忠 1675 -潜水艇 1675 -统帅 1675 -腾飞 1675 -责任人 1675 -销魂 1675 -下落不明 1674 -中央研究院 1674 -华盛顿邮报 1674 -南沙群岛 1674 -大雄宝殿 1674 -定格 1674 -山海经 1674 -比索 1674 -一款 1674 -人民公社 1674 -反恐 1674 -天下第一 1674 -奥斯丁 1674 -官话 1674 -御史 1674 -是因为 1674 -核磁共振 1674 -物理量 1674 -简而言之 1674 -若是 1674 -钓鱼岛 1674 -降水 1674 -降雨量 1674 -骨盆 1674 -不遗余力 1671 -保证书 1671 -农舍 1671 -凯歌 1671 -半球 1671 -受挫 1671 -右腿 1671 -周折 1671 -城里人 1671 -婉转 1671 -家喻户晓 1671 -宽慰 1671 -小雪 1671 -屈辱 1671 -左眼 1671 -开拓者 1671 -心安理得 1671 -快照 1671 -怀中 1671 -想当然 1671 -投射 1671 -拉莫斯 1671 -招揽 1671 -挨个 1671 -推卸 1671 -教员 1671 -斟 1671 -暗淡 1671 -木地板 1671 -杠杆 1671 -海神 1671 -激战 1671 -电解质 1671 -病理学 1671 -精炼 1671 -绝招 1671 -绝食 1671 -美籍 1671 -腼腆 1671 -若非 1671 -街口 1671 -装点 1671 -论据 1671 -跟头 1671 -踏实 1671 -蹈 1671 -蹿 1671 -车速 1671 -遮盖 1671 -镭 1671 -长袖 1671 -门房 1671 -靠拢 1671 -风浪 1671 -卫冕 1669 -原则上 1669 -定金 1669 -永和 1669 -溺 1669 -追忆 1669 -高举 1669 -八成 1663 -受精 1663 -头骨 1663 -姻缘 1663 -建交 1663 -建平 1663 -彩云 1663 -教士 1663 -水草 1663 -猥琐 1663 -管区 1663 -转过 1663 -陡峭 1663 -不配 1657 -宦官 1657 -恼 1657 -水银 1657 -玑 1657 -纯度 1657 -韵味 1657 -三国志 1655 -不知所云 1655 -主打 1655 -付钱 1655 -减价 1655 -卡住 1655 -吉林市 1655 -哈姆雷特 1655 -售票处 1655 -够呛 1655 -奇遇 1655 -学报 1655 -就餐 1655 -打闹 1655 -托儿所 1655 -抹布 1655 -晃荡 1655 -杰斐逊 1655 -棒子 1655 -正传 1655 -求实 1655 -沉默寡言 1655 -淘汰赛 1655 -爱意 1655 -第四代 1655 -邮政局 1655 -雪橇 1655 -零花钱 1655 -非政府 1655 -鸡巴 1655 -万平方公里 1651 -不复 1651 -两旁 1651 -可不可以 1651 -圆盘 1651 -将士 1651 -概论 1651 -衣食 1651 -哈利波特 1647 -黛安 1647 -中日 1647 -大岛 1647 -女皇 1647 -排版 1647 -更好 1647 -炎症 1647 -王夫人 1647 -畜牧 1647 -网球场 1647 -艾森豪威尔 1647 -荒地 1647 -莉娜 1647 -铁道部 1647 -首次 1647 -高峰期 1647 -高级中学 1647 -麦克斯 1647 -呼应 1645 -字型 1645 -宿命 1645 -接过 1645 -烤鸭 1645 -移民局 1645 -缘起 1645 -两手 1639 -出水 1639 -单字 1639 -名贵 1639 -基调 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-第三天 1598 -规范化 1598 -财团 1598 -云云 1593 -大刀 1593 -巡回赛 1593 -年满 1593 -疆域 1593 -福德 1593 -秒钟 1593 -胜出 1593 -苦瓜 1593 -贝勒 1593 -这样的话 1593 -雅加达 1593 -黄鼠狼 1593 -可不是 1592 -后记 1592 -嘴角 1592 -放电 1592 -闭眼 1592 -事例 1586 -何谓 1586 -侗族 1586 -史学家 1586 -吊车 1586 -应试 1586 -洁白 1586 -碧绿 1586 -第二卷 1586 -西风 1586 -赃 1586 -面色 1586 -馋 1586 -光明日报 1582 -全身心 1582 -八千 1582 -四射 1582 -大小便 1582 -大鹏 1582 -小宝宝 1582 -尔雅 1582 -撰稿人 1582 -斯宾塞 1582 -无间 1582 -昊 1582 -杜威 1582 -来头 1582 -硥 1582 -维特 1582 -起立 1582 -阿诺德 1582 -领馆 1582 -变脸 1580 -尊称 1580 -真伪 1580 -第三名 1580 -附着 1580 -音色 1580 -黑海 1580 -一心一意 1575 -一本正经 1575 -上上下下 1575 -上岗 1575 -今儿 1575 -依偎 1575 -修辞 1575 -儿媳妇 1575 -全球性 1575 -冷饮 1575 -口里 1575 -同龄 1575 -吡 1575 -四面八方 1575 -回扣 1575 -回转 1575 -地质学家 1575 -复述 1575 -外祖父 1575 -委任 1575 -嫌弃 1575 -学识 1575 -尼龙 1575 -布隆迪 1575 -平整 1575 -怨气 1575 -情有独钟 1575 -惠特曼 1575 -惩 1575 -愈发 1575 -折服 1575 -摇动 1575 -新鲜感 1575 -旧式 1575 -松散 1575 -校方 1575 -每家 1575 -热带雨林 1575 -球拍 1575 -电波 1575 -看报 1575 -眼科 1575 -矿物质 1575 -祖宗 1575 -税款 1575 -管弦乐 1575 -红利 1575 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-指着 1112 -汉娜 1112 -汉英 1112 -炼狱 1112 -盗取 1112 -祭祖 1112 -红烧肉 1112 -薪金 1112 -逃逸 1112 -逼供 1112 -三层 1107 -中国大学 1107 -主笔 1107 -乐谱 1107 -二七 1107 -佟 1107 -南齐 1107 -取材 1107 -国际货币基金组织 1107 -大败 1107 -孝感 1107 -宋江 1107 -幸运儿 1107 -戯 1107 -才是 1107 -更衣 1107 -栖息地 1107 -烃 1107 -神速 1107 -罗布 1107 -翟 1107 -致仕 1107 -艾克 1107 -菲菲 1107 -薪酬 1107 -衙 1107 -负伤 1107 -辽东 1107 -那时候 1107 -间距 1107 -阿拉法特 1107 -青藏铁路 1107 -青霉素 1107 -黛比 1107 -一朝 1107 -俱全 1107 -免遭 1107 -冲上 1107 -卢梭 1107 -合理性 1107 -周瑜 1107 -天时 1107 -实则 1107 -强盛 1107 -心绪 1107 -探险队 1107 -摇摇头 1107 -明末 1107 -杀气 1107 -窈窕 1107 -虱 1107 -西行 1107 -谁谁 1107 -豪杰 1107 -遐想 1107 -阪 1107 -上火 1104 -书香 1104 -值得一提 1104 -兜售 1104 -双语 1104 -吋 1104 -嬷 1104 -子民 1104 -平易近人 1104 -挑战赛 1104 -杂谈 1104 -比丘 1104 -特例 1104 -环游 1104 -琼瑶 1104 -百亿 1104 -科罗拉多州 1104 -箴言 1104 -结帐 1104 -羽绒服 1104 -自欺欺人 1104 -西餐厅 1104 -购书 1104 -达芬奇 1104 -听起来 1104 -出口处 1101 -十几岁 1101 -取舍 1101 -接轨 1101 -梦魇 1101 -浓烈 1101 -珍爱 1101 -班子 1101 -糖类 1101 -老马 1101 -董必武 1101 -调剂 1101 -豪迈 1101 -一举成名 1098 -世面 1098 -二三十 1098 -休整 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b/wordfreq/data/twitter_pl.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_pt.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_pt.msgpack.gz index c4f4071..36aaf11 100644 Binary files a/wordfreq/data/twitter_pt.msgpack.gz and b/wordfreq/data/twitter_pt.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_ro.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_ro.msgpack.gz new file mode 100644 index 0000000..fa316bc Binary files /dev/null and b/wordfreq/data/twitter_ro.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_ru.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_ru.msgpack.gz index e7aedbe..7fb4ebd 100644 Binary files a/wordfreq/data/twitter_ru.msgpack.gz and b/wordfreq/data/twitter_ru.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_sh.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_sh.msgpack.gz new file mode 100644 index 0000000..4b25fdc Binary files /dev/null and b/wordfreq/data/twitter_sh.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_sv.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_sv.msgpack.gz index bdaa872..a82dc74 100644 Binary files a/wordfreq/data/twitter_sv.msgpack.gz and b/wordfreq/data/twitter_sv.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_tr.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_tr.msgpack.gz index 1ac0783..44fcb21 100644 Binary files a/wordfreq/data/twitter_tr.msgpack.gz and b/wordfreq/data/twitter_tr.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/data/twitter_uk.msgpack.gz b/wordfreq/data/twitter_uk.msgpack.gz new file mode 100644 index 0000000..c27c206 Binary files /dev/null and b/wordfreq/data/twitter_uk.msgpack.gz differ diff --git a/wordfreq/tokens.py b/wordfreq/tokens.py index a2d67bf..de4b566 100644 --- a/wordfreq/tokens.py +++ b/wordfreq/tokens.py @@ -1,6 +1,6 @@ import regex import unicodedata - +from .transliterate import serbian_cyrillic_to_latin mecab_tokenize = None jieba_tokenize = None @@ -22,7 +22,6 @@ ABJAD_LANGUAGES = { 'ar', 'bal', 'fa', 'ku', 'ps', 'sd', 'tk', 'ug', 'ur', 'he', 'yi' } - def _make_spaceless_expr(): pieces = [r'\p{IsIdeo}'] + [r'\p{Script=%s}' % script_code for script_code in SPACELESS_SCRIPTS] return ''.join(pieces) @@ -60,6 +59,13 @@ TOKEN_RE = regex.compile(r""" # Case 2: standard Unicode segmentation # ------------------------------------- + # The start of the token must not be a letter followed by «'h». If it is, + # we should use Case 3 to match up to the apostrophe, then match a new token + # starting with «h». This rule lets us break «l'heure» into two tokens, just + # like we would do for «l'arc». + + (?!\w'[Hh]) + # The start of the token must be 'word-like', not punctuation or whitespace # or various other things. However, we allow characters of category So # (Symbol - Other) because many of these are emoji, which can convey @@ -71,17 +77,29 @@ TOKEN_RE = regex.compile(r""" # (\S) and do not cause word breaks according to the Unicode word # segmentation heuristic (\B), or are categorized as Marks (\p{M}). - (?:\B\S|\p{M})* + (?:\B\S|\p{M})* | + + # Case 3: Fix French + # ------------------ + # This allows us to match the articles in French, Catalan, and related + # languages, such as «l'», that we may have excluded from being part of + # the token in Case 2. + + \w' """.replace('', SPACELESS_EXPR), regex.V1 | regex.WORD | regex.VERBOSE) TOKEN_RE_WITH_PUNCTUATION = regex.compile(r""" []+ | [\p{punct}]+ | - \S(?:\B\S|\p{M})* + (?!\w'[Hh]) \S(?:\B\S|\p{M})* | + \w' """.replace('', SPACELESS_EXPR), regex.V1 | regex.WORD | regex.VERBOSE) MARK_RE = regex.compile(r'[\p{Mn}\N{ARABIC TATWEEL}]', regex.V1) +DIGIT_RE = regex.compile('\d') +MULTI_DIGIT_RE = regex.compile('\d[\d.,]+') + def simple_tokenize(text, include_punctuation=False): """ @@ -113,34 +131,16 @@ def simple_tokenize(text, include_punctuation=False): would end up in its own token, which is worse. """ text = unicodedata.normalize('NFC', text) - token_expr = TOKEN_RE_WITH_PUNCTUATION if include_punctuation else TOKEN_RE - return [token.strip("'").casefold() for token in token_expr.findall(text)] - - -def turkish_tokenize(text, include_punctuation=False): - """ - Like `simple_tokenize`, but modifies i's so that they case-fold correctly - in Turkish, and modifies 'comma-below' characters to use cedillas. - """ - text = unicodedata.normalize('NFC', text).replace('İ', 'i').replace('I', 'ı') - token_expr = TOKEN_RE_WITH_PUNCTUATION if include_punctuation else TOKEN_RE - return [ - commas_to_cedillas(token.strip("'").casefold()) - for token in token_expr.findall(text) - ] - - -def romanian_tokenize(text, include_punctuation=False): - """ - Like `simple_tokenize`, but modifies the letters ş and ţ (with cedillas) - to use commas-below instead. - """ - token_expr = TOKEN_RE_WITH_PUNCTUATION if include_punctuation else TOKEN_RE - return [ - cedillas_to_commas(token.strip("'").casefold()) - for token in token_expr.findall(text) - ] - + if include_punctuation: + return [ + token.casefold() + for token in TOKEN_RE_WITH_PUNCTUATION.findall(text) + ] + else: + return [ + token.strip("'").casefold() + for token in TOKEN_RE.findall(text) + ] def tokenize_mecab_language(text, lang, include_punctuation=False): """ @@ -213,8 +213,48 @@ def cedillas_to_commas(text): '\N{LATIN SMALL LETTER T WITH COMMA BELOW}' ) +def preprocess_turkish(text): + """ + Modifies i's so that they case-fold correctly in Turkish, and modifies + 'comma-below' characters to use cedillas. + """ + text = unicodedata.normalize('NFC', text).replace('İ', 'i').replace('I', 'ı') + return commas_to_cedillas(text.casefold()) -def tokenize(text, lang, include_punctuation=False, external_wordlist=False): + +def preprocess_romanian(text): + """ + Modifies the letters ş and ţ (with cedillas) to use commas-below instead. + """ + return cedillas_to_commas(text.casefold()) + + +def preprocess_serbian(text): + """ + Serbian is written in two scripts, so transliterate from Cyrillic to Latin + (which is the unambiguous direction). + """ + return serbian_cyrillic_to_latin(text) + + +def sub_zeroes(match): + """ + Given a regex match, return what it matched with digits replaced by + zeroes. + """ + return DIGIT_RE.sub('0', match.group(0)) + + +def smash_numbers(text): + """ + Replace sequences of multiple digits with zeroes, so we don't need to + distinguish the frequencies of thousands of numbers. + """ + return MULTI_DIGIT_RE.sub(sub_zeroes, text) + + +def tokenize(text, lang, include_punctuation=False, external_wordlist=False, + combine_numbers=False): """ Tokenize this text in a way that's relatively simple but appropriate for the language. Strings that are looked up in wordfreq will be run through @@ -229,6 +269,17 @@ def tokenize(text, lang, include_punctuation=False, external_wordlist=False): - CJK scripts: Chinese, Japanese, Korean - Brahmic scripts: Hindi, Tamil, Telugu, Kannada, etc. + The options `include_punctuation`, `external_wordlist`, and + `combine_numbers` are passed on to the appropriate tokenizer: + + - `include_punctuation` preserves punctuation as tokens, instead of + removing it. + + - `external_wordlist` uses the default Jieba wordlist to tokenize Chinese, + instead of wordfreq's wordlist. + + - `combine_numbers` replaces multi-digit numbers with strings of zeroes. + Alphabetic scripts ------------------ @@ -310,17 +361,27 @@ def tokenize(text, lang, include_punctuation=False, external_wordlist=False): does not support these languages yet. It will split on spaces and punctuation, giving tokens that are far too long. """ + # A really simple way to handle language codes with more than just the + # language + lang = lang.split('-')[0] if lang == 'ja' or lang == 'ko': - return tokenize_mecab_language(text, lang, include_punctuation) + result = tokenize_mecab_language(text, lang, include_punctuation) elif lang == 'zh': - return chinese_tokenize(text, include_punctuation, external_wordlist) + result = chinese_tokenize(text, include_punctuation, external_wordlist) elif lang == 'tr': - return turkish_tokenize(text, include_punctuation) + result = simple_tokenize(preprocess_turkish(text), include_punctuation) elif lang == 'ro': - return romanian_tokenize(text, include_punctuation) + result = simple_tokenize(preprocess_romanian(text), include_punctuation) + elif lang == 'sr' or lang == 'sh' or lang == 'hbs': + # These are the three language codes that could include Serbian text, + # which could be in Cyrillic. + result = simple_tokenize(preprocess_serbian(text), include_punctuation) elif lang in ABJAD_LANGUAGES: text = remove_marks(unicodedata.normalize('NFKC', text)) - return simple_tokenize(text, include_punctuation) + result = simple_tokenize(text, include_punctuation) else: - return simple_tokenize(text, include_punctuation) + result = simple_tokenize(text, include_punctuation) + if combine_numbers: + result = [smash_numbers(token) for token in result] + return result diff --git a/wordfreq/transliterate.py b/wordfreq/transliterate.py new file mode 100644 index 0000000..0a059dc --- /dev/null +++ b/wordfreq/transliterate.py @@ -0,0 +1,70 @@ +# This table comes from https://github.com/opendatakosovo/cyrillic-transliteration/blob/master/cyrtranslit/mapping.py, +# from the 'cyrtranslit' module, which can't currently be imported in Python 3. +SR_CYRL_TO_LATN_DICT = { + ord('А'): 'A', ord('а'): 'a', + ord('Б'): 'B', ord('б'): 'b', + ord('В'): 'V', ord('в'): 'v', + ord('Г'): 'G', ord('г'): 'g', + ord('Д'): 'D', ord('д'): 'd', + ord('Ђ'): 'Đ', ord('ђ'): 'đ', + ord('Е'): 'E', ord('е'): 'e', + ord('Ж'): 'Ž', ord('ж'): 'ž', + ord('З'): 'Z', ord('з'): 'z', + ord('И'): 'I', ord('и'): 'i', + ord('Ј'): 'J', ord('ј'): 'j', + ord('К'): 'K', ord('к'): 'k', + ord('Л'): 'L', ord('л'): 'l', + ord('Љ'): 'Lj', ord('љ'): 'lj', + ord('М'): 'M', ord('м'): 'm', + ord('Н'): 'N', ord('н'): 'n', + ord('Њ'): 'Nj', ord('њ'): 'nj', + ord('О'): 'O', ord('о'): 'o', + ord('П'): 'P', ord('п'): 'p', + ord('Р'): 'R', ord('р'): 'r', + ord('С'): 'S', ord('с'): 's', + ord('Т'): 'T', ord('т'): 't', + ord('Ћ'): 'Ć', ord('ћ'): 'ć', + ord('У'): 'U', ord('у'): 'u', + ord('Ф'): 'F', ord('ф'): 'f', + ord('Х'): 'H', ord('х'): 'h', + ord('Ц'): 'C', ord('ц'): 'c', + ord('Ч'): 'Č', ord('ч'): 'č', + ord('Џ'): 'Dž', ord('џ'): 'dž', + ord('Ш'): 'Š', ord('ш'): 'š', + + # Handle Cyrillic letters from other languages. We hope these cases don't + # come up often when we're trying to transliterate Serbian, but if these + # letters show up in loan-words or code-switching text, we can at least + # transliterate them approximately instead of leaving them as Cyrillic + # letters surrounded by Latin. + + # Russian letters + ord('Ё'): 'Jo', ord('ё'): 'Jo', + ord('Й'): 'J', ord('й'): 'j', + ord('Щ'): 'Šč', ord('щ'): 'šč', + ord('Ъ'): '', ord('ъ'): '', + ord('Ы'): 'Y', ord('ы'): 'y', + ord('Ь'): "'", ord('ь'): "'", + ord('Э'): 'E', ord('э'): 'e', + ord('Ю'): 'Ju', ord('ю'): 'ju', + ord('Я'): 'Ja', ord('я'): 'ja', + + # Belarusian letter + ord('Ў'): 'Ŭ', ord('ў'): 'ŭ', + + # Ukrainian letters + ord('Є'): 'Je', ord('є'): 'je', + ord('І'): 'I', ord('і'): 'i', + ord('Ї'): 'Ji', ord('ї'): 'ji', + ord('Ґ'): 'G', ord('ґ'): 'g', + + # Macedonian letters + ord('Ѕ'): 'Dz', ord('ѕ'): 'dz', + ord('Ѓ'): 'Ǵ', ord('ѓ'): 'ǵ', + ord('Ќ'): 'Ḱ', ord('ќ'): 'ḱ', +} + + +def serbian_cyrillic_to_latin(text): + return text.translate(SR_CYRL_TO_LATN_DICT) + diff --git a/wordfreq_builder/.gitignore b/wordfreq_builder/.gitignore deleted file mode 100644 index a1da2e9..0000000 --- a/wordfreq_builder/.gitignore +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -*.pyc -__pycache__ -.coverage -.idea -dist -*.egg-info -build -_build -build.ninja -data -.ninja_deps -.ninja_log diff --git a/wordfreq_builder/Makefile b/wordfreq_builder/Makefile deleted file mode 100644 index 626cf46..0000000 --- a/wordfreq_builder/Makefile +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -PYTHON = python - -all: build.ninja - -# build the Ninja file that will take over the build process -build.ninja: rules.ninja wordfreq_builder/ninja.py wordfreq_builder/config.py wordfreq_builder.egg-info/PKG-INFO - $(PYTHON) -m wordfreq_builder.cli.build_deps rules.ninja > build.ninja - diff --git a/wordfreq_builder/README.md b/wordfreq_builder/README.md deleted file mode 100644 index af47613..0000000 --- a/wordfreq_builder/README.md +++ /dev/null @@ -1,194 +0,0 @@ -# wordfreq\_builder - -This package builds the data files for [wordfreq](https://github.com/LuminosoInsight/wordfreq). - -It requires a fair amount of external input data (42 GB of it, as of this -writing), which unfortunately we don't have a plan for how to distribute -outside of Luminoso yet. - -The data can be publicly obtained in various ways, so here we'll at least -document where it comes from. We hope to come up with a process that's more -reproducible eventually. - -The good news is that you don't need to be able to run this process to use -wordfreq. The built results are already in the `wordfreq/data` directory. - -## How to build it - -Set up your external hard disk, your networked file system, or whatever thing -you have that's got a couple hundred GB of space free. Let's suppose the -directory of it that you want to use is called `/ext/data`. - -Get the input data. At Luminoso, this is available in the directory -`/nfs/broadway/data/wordfreq_builder`. The sections below explain where the -data comes from. - -Copy the input data: - - cp -rv /nfs/broadway/data/wordfreq_builder /ext/data/ - -Make a symbolic link so that `data/` in this directory points to -your copy of the input data: - - ln -s /ext/data/wordfreq_builder data - -Install the Ninja build system: - - sudo apt-get install ninja-build - -We need to build a Ninja build file using the Python code in -`wordfreq_builder/ninja.py`. We could do this with Ninja, but... you see the -chicken-and-egg problem, don't you. So this is the one thing the Makefile -knows how to do. - - make - -Start the build, and find something else to do for a few hours: - - ninja -v - -You can copy the results into wordfreq with this command: - - cp data/dist/*.msgpack.gz ../wordfreq/data/ - - -## The Ninja build process - -Ninja is a lot like Make, except with one big {drawback|advantage}: instead of -writing bizarre expressions in an idiosyncratic language to let Make calculate -which files depend on which other files... - -...you just tell Ninja which files depend on which other files. - -The Ninja documentation suggests using your favorite scripting language to -create the dependency list, so that's what we've done in `ninja.py`. - -Dependencies in Ninja refer to build rules. These do need to be written by hand -in Ninja's own format, but the task is simpler. In this project, the build -rules are defined in `rules.ninja`. They'll be concatenated with the -Python-generated dependency definitions to form the complete build file, -`build.ninja`, which is the default file that Ninja looks at when you run -`ninja`. - -So a lot of the interesting work in this package is done in `rules.ninja`. -This file defines shorthand names for long commands. As a simple example, -the rule named `format_twitter` applies the command - - python -m wordfreq_builder.cli.format_twitter $in $out - -to the dependency file `$in` and the output file `$out`. - -The specific rules are described by the comments in `rules.ninja`. - -## Data sources - -### Leeds Internet Corpus - -Also known as the "Web as Corpus" project, this is a University of Leeds -project that collected wordlists in assorted languages by crawling the Web. -The results are messy, but they're something. We've been using them for quite -a while. - -These files can be downloaded from the [Leeds corpus page][leeds]. - -The original files are in `data/source-lists/leeds`, and they're processed -by the `convert_leeds` rule in `rules.ninja`. - -[leeds]: http://corpus.leeds.ac.uk/list.html - -### Twitter - -The file `data/raw-input/twitter/all-2014.txt` contains about 72 million tweets -collected by the `ftfy.streamtester` package in 2014. - -We are not allowed to distribute the text of tweets. However, this process could -be reproduced by running `ftfy.streamtester`, part of the [ftfy][] package, for -a couple of weeks. - -[ftfy]: https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy - -### Google Books - -We use English word frequencies from [Google Books Syntactic Ngrams][gbsn]. -We pretty much ignore the syntactic information, and only use this version -because it's cleaner. The data comes in the form of 99 gzipped text files in -`data/raw-input/google-books`. - -[gbsn]: http://commondatastorage.googleapis.com/books/syntactic-ngrams/index.html - -### Wikipedia - -Another source we use is the full text of Wikipedia in various languages. This -text can be difficult to extract efficiently, and for this purpose we use a -custom tool written in Nim 0.11, called [wiki2text][]. To build the Wikipedia -data, you need to separately install Nim and wiki2text. - -The input data files are the XML dumps that can be found on the [Wikimedia -backup index][wikidumps]. For example, to get the latest Spanish data, go to -https://dumps.wikimedia.org/frwiki/latest and look for the filename of the form -`*.pages-articles.xml.bz2`. If this file isn't there, look for an older dump -where it is. You'll need to download such a file for each language that's -configured for Wikipedia in `wordfreq_builder/config.py`. - -[wiki2text]: https://github.com/rspeer/wiki2text -[wikidumps]: https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html - -### OpenSubtitles - -[Hermit Dave](https://invokeit.wordpress.com/frequency-word-lists/) made word -frequency lists out of the subtitle text on OpenSubtitles. This data was -used to make Wiktionary word frequency lists at one point, but it's been -updated significantly since the version Wiktionary got. - -The wordlists are in `data/source-lists/opensubtitles`. - -In order to fit into the wordfreq pipeline, we renamed lists with different variants -of the same language code, to distinguish them fully according to BCP 47. Then we -concatenated the different variants into a single list, as follows: - -* `zh_tw.txt` was renamed to `zh-Hant.txt` -* `zh_cn.txt` was renamed to `zh-Hans.txt` -* `zh.txt` was renamed to `zh-Hani.txt` -* `zh-Hant.txt`, `zh-Hans.txt`, and `zh-Hani.txt` were concatenated into `zh.txt` -* `pt.txt` was renamed to `pt-PT.txt` -* `pt_br.txt` was renamed to `pt-BR.txt` -* `pt-BR.txt` and `pt-PT.txt` were concatenated into `pt.txt` - -We also edited the English data to re-add "'t" to words that had obviously lost -it, such as "didn" in the place of "didn't". We applied this to words that -became much less common words in the process, which means this wordlist no -longer represents the words 'don' and 'won', as we assume most of their -frequency comes from "don't" and "won't". Words that turned into similarly -common words, however, were left alone: this list doesn't represent "can't" -because the word was left as "can". - -### SUBTLEX - -Marc Brysbaert gave us permission by e-mail to use the SUBTLEX word lists in -wordfreq and derived works without the "academic use" restriction, under the -following reasonable conditions: - -- Wordfreq and code derived from it must credit the SUBTLEX authors. - (See the citations in the top-level `README.md` file.) -- It must remain clear that SUBTLEX is freely available data. - -`data/source-lists/subtlex` contains the following files: - -- `subtlex.de.txt`, which was downloaded as [SUBTLEX-DE raw file.xlsx][subtlex-de], - and exported from Excel format to tab-separated UTF-8 using LibreOffice -- `subtlex.en-US.txt`, which was downloaded as [subtlexus5.zip][subtlex-us], - extracted, and converted from ISO-8859-1 to UTF-8 -- `subtlex.en-GB.txt`, which was downloaded as - [SUBTLEX-UK\_all.xlsx][subtlex-uk], and exported from Excel format to - tab-separated UTF-8 using LibreOffice -- `subtlex.nl.txt`, which was downloaded as - [SUBTLEX-NL.cd-above2.txt.zip][subtlex-nl] and extracted -- `subtlex.zh.txt`, which was downloaded as - [subtlexch131210.zip][subtlex-ch] and extracted - -[subtlex-de]: http://crr.ugent.be/SUBTLEX-DE/SUBTLEX-DE%20raw%20file.xlsx -[subtlex-us]: http://www.ugent.be/pp/experimentele-psychologie/en/research/documents/subtlexus/subtlexus5.zip -[subtlex-uk]: http://crr.ugent.be/papers/SUBTLEX-UK_all.xlsx -[subtlex-nl]: http://crr.ugent.be/subtlex-nl/SUBTLEX-NL.cd-above2.txt.zip -[subtlex-ch]: http://www.ugent.be/pp/experimentele-psychologie/en/research/documents/subtlexch/subtlexch131210.zip - diff --git a/wordfreq_builder/build.png b/wordfreq_builder/build.png deleted file mode 100644 index 64e5945..0000000 Binary files a/wordfreq_builder/build.png and /dev/null differ diff --git a/wordfreq_builder/lib/jq-linux64 b/wordfreq_builder/lib/jq-linux64 deleted file mode 100755 index 939227e..0000000 Binary files a/wordfreq_builder/lib/jq-linux64 and /dev/null differ diff --git a/wordfreq_builder/rules.ninja b/wordfreq_builder/rules.ninja deleted file mode 100644 index 29d90a4..0000000 --- a/wordfreq_builder/rules.ninja +++ /dev/null @@ -1,117 +0,0 @@ -# This defines the rules on how to build parts of the wordfreq lists, using the -# Ninja build system: -# -# http://martine.github.io/ninja/manual.html -# -# Ninja is available in the 'ninja-build' Ubuntu package. It's like make with -# better parallelism and the ability for build steps to produce multiple -# outputs. The tradeoff is that its rule syntax isn't full of magic for -# expanding wildcards and finding dependencies, so in general you have to -# write the dependencies using a script. -# -# This file will become the header of the larger build.ninja file, which also -# contains the programatically-defined dependency graph. - -# Variables -JQ = lib/jq-linux64 - -# How to build the build.ninja file itself. (Use the Makefile to get it the -# first time.) -rule build_deps - command = python -m wordfreq_builder.cli.build_deps $in > $out - -# Splits the single file $in into $slices parts, whose names will be -# $prefix plus a two-digit numeric suffix. -rule split - command = mkdir -p $$(dirname $prefix) && split -d -n r/$slices $in $prefix - -# wiki2text is a tool I wrote using Nim 0.11, which extracts plain text from -# Wikipedia dumps obtained from dumps.wikimedia.org. The code is at -# https://github.com/rspeer/wiki2text. -rule wiki2text - command = bunzip2 -c $in | wiki2text > $out - -# To tokenize Japanese, we run it through Mecab and take the first column. -rule tokenize_japanese - command = mecab -b 1048576 < $in | cut -f 1 | grep -v "EOS" > $out - -# Process Chinese by converting all Traditional Chinese characters to -# Simplified equivalents -- not because that's a good way to get readable -# text, but because that's how we're going to look them up. -rule simplify_chinese - command = python -m wordfreq_builder.cli.simplify_chinese < $in > $out - -# Tokenizing text from Twitter requires us to language-detect and tokenize -# in the same step. -rule tokenize_twitter - command = mkdir -p $$(dirname $prefix) && python -m wordfreq_builder.cli.tokenize_twitter $in $prefix - -rule tokenize_reddit - command = mkdir -p $$(dirname $prefix) && python -m wordfreq_builder.cli.tokenize_reddit $in $prefix - -# To convert the Leeds corpus, look for space-separated lines that start with -# an integer and a decimal. The integer is the rank, which we discard. The -# decimal is the frequency, and the remaining text is the term. Use sed -n -# with /p to output only lines where the match was successful. -# -# Grep out the term "EOS", an indication that Leeds used MeCab and didn't -# strip out the EOS lines. -rule convert_leeds - command = sed -rn 's/([0-9]+) ([0-9.]+) (.*)/\3,\2/p' < $in | grep -v 'EOS,' > $out - -# To convert the OpenSubtitles frequency data, simply replace spaces with -# commas. -rule convert_opensubtitles - command = tr ' ' ',' < $in > $out - -# To convert SUBTLEX, we take the 1st and Nth columns, strip the header, -# run it through ftfy, convert tabs to commas and spurious CSV formatting to -# spaces, and remove lines with unfixable half-mojibake. -rule convert_subtlex - command = cut -f $textcol,$freqcol $in | tail -n +$startrow | ftfy | tr ' ",' ', ' | grep -v 'â,' > $out - -rule convert_jieba - command = cut -d ' ' -f 1,2 $in | grep -v '[,"]' | tr ' ' ',' > $out - -rule counts_to_jieba - command = python -m wordfreq_builder.cli.counts_to_jieba $in $out - - -# Convert and clean up the Google Books Syntactic N-grams data. Concatenate all -# the input files, keep only the single words and their counts, and only keep -# lines with counts of 100 or more. -# -# (These will still be repeated as the word appears in different grammatical -# roles, information that the source data provides that we're discarding. The -# source data was already filtered to only show words in roles with at least -# two-digit counts of occurences.) -rule convert_google_syntactic_ngrams - command = zcat $in | cut -f 1,3 | grep -v '[,"]' | sed -rn 's/(.*)\s(...+)/\1,\2/p' > $out - -rule count - command = python -m wordfreq_builder.cli.count_tokens $in $out - -rule count_langtagged - command = python -m wordfreq_builder.cli.count_tokens_langtagged $in $out -l $language - -rule merge - command = python -m wordfreq_builder.cli.merge_freqs -o $out -c $cutoff -l $lang $in - -rule merge_counts - command = python -m wordfreq_builder.cli.merge_counts -o $out -c $cutoff $in - -rule freqs2cB - command = python -m wordfreq_builder.cli.freqs_to_cB $in $out -b $buckets - -rule cat - command = cat $in > $out - -# A pipeline that extracts text from Reddit comments: -# - Unzip the input files -# - Select the body of comments, but only those whose Reddit score is positive -# (skipping the downvoted ones) -# - Skip deleted comments -# - Replace HTML escapes -rule extract_reddit - command = bunzip2 -c $in | $JQ -r 'select(.score > 0) | .body' | fgrep -v '[deleted]' | sed 's/>/>/g' | sed 's/</ $out - diff --git a/wordfreq_builder/setup.py b/wordfreq_builder/setup.py deleted file mode 100755 index 5b0f739..0000000 --- a/wordfreq_builder/setup.py +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -from setuptools import setup - -setup( - name="wordfreq_builder", - version='0.2', - maintainer='Luminoso Technologies, Inc.', - maintainer_email='info@luminoso.com', - url='http://github.com/LuminosoInsight/wordfreq_builder', - platforms=["any"], - description="Turns raw data into word frequency lists", - packages=['wordfreq_builder'], - install_requires=['msgpack-python', 'pycld2', 'langcodes'] -) diff --git a/wordfreq_builder/tests/test_tokenizer.py b/wordfreq_builder/tests/test_tokenizer.py deleted file mode 100644 index 2fbc477..0000000 --- a/wordfreq_builder/tests/test_tokenizer.py +++ /dev/null @@ -1,51 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.tokenizers import cld2_surface_tokenizer, cld2_detect_language -from nose.tools import eq_ - - -def test_tokenizer_1(): - text = '"This is a test," she said, "and I\'ll bet y\'all $3.50 that it won\'t fail."' - tokens = [ - 'this', 'is', 'a', 'test', 'she', 'said', - 'and', "i'll", 'bet', "y", "all", '3.50', 'that', - 'it', "won't", 'fail', - ] - result = cld2_surface_tokenizer(text) - eq_(result[1], tokens) - eq_(result[0], 'en') - -def test_tokenizer_2(): - text = "i use punctuation informally...see?like this." - tokens = [ - 'i', 'use', 'punctuation', 'informally', 'see', - 'like', 'this' - ] - result = cld2_surface_tokenizer(text) - eq_(result[1], tokens) - eq_(result[0], 'en') - -def test_tokenizer_3(): - text = "@ExampleHandle This parser removes twitter handles!" - tokens = ['this', 'parser', 'removes', 'twitter', 'handles'] - result = cld2_surface_tokenizer(text) - eq_(result[1], tokens) - eq_(result[0], 'en') - -def test_tokenizer_4(): - text = "This is a really boring example tco http://t.co/n15ASlkase" - tokens = ['this', 'is', 'a', 'really', 'boring', 'example', 'tco'] - result = cld2_surface_tokenizer(text) - eq_(result[1], tokens) - eq_(result[0], 'en') - - -def test_language_recognizer_1(): - text = "Il est le meilleur livre que je ai jamais lu" - result = cld2_detect_language(text) - eq_(result, 'fr') - -def test_language_recognizer_2(): - text = """A nuvem de Oort, também chamada de nuvem de Öpik-Oort, - é uma nuvem esférica de planetesimais voláteis que se acredita - localizar-se a cerca de 50 000 UA, ou quase um ano-luz, do Sol.""" - result = cld2_detect_language(text) - eq_(result, 'pt') diff --git a/wordfreq_builder/tests/test_urls.py b/wordfreq_builder/tests/test_urls.py deleted file mode 100644 index 688a0b8..0000000 --- a/wordfreq_builder/tests/test_urls.py +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import URL_RE -from nose.tools import eq_ - - -def check_url(url): - match = URL_RE.match(url) - assert match - eq_(match.span(), (0, len(url))) - - -def test_url_re(): - # URLs like this are all over the Arabic Wikipedia. Here's one with the - # student ID blanked out. - yield check_url, 'http://www.ju.edu.jo/alumnicard/0000000.aspx' - - yield check_url, 'https://example.com/űnicode.html' - yield check_url, 'http://☃.net' - - assert not URL_RE.match('ftp://127.0.0.1') - diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/__init__.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/__init__.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/build_deps.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/build_deps.py deleted file mode 100644 index 3fd74ad..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/build_deps.py +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.ninja import make_ninja_deps -import argparse - - -def main(): - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('in_filename', help='filename of rules file') - args = parser.parse_args() - - # Make the complete ninja file and write it to standard out - make_ninja_deps(args.in_filename) - - -if __name__ == '__main__': - main() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens.py deleted file mode 100644 index 56b93cb..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens.py +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import count_tokens, write_wordlist -import argparse - - -def handle_counts(filename_in, filename_out): - counts = count_tokens(filename_in) - write_wordlist(counts, filename_out) - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename_in', help='name of input file containing tokens') - parser.add_argument('filename_out', help='name of output file') - args = parser.parse_args() - handle_counts(args.filename_in, args.filename_out) diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens_langtagged.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens_langtagged.py deleted file mode 100644 index 8b601ac..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/count_tokens_langtagged.py +++ /dev/null @@ -1,21 +0,0 @@ -""" -Count tokens of text in a particular language, taking input from a -tab-separated file whose first column is a language code. Lines in all -languages except the specified one will be skipped. -""" -from wordfreq_builder.word_counts import count_tokens_langtagged, write_wordlist -import argparse - - -def handle_counts(filename_in, filename_out, lang): - counts = count_tokens_langtagged(filename_in, lang) - write_wordlist(counts, filename_out) - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename_in', help='name of input file containing tokens') - parser.add_argument('filename_out', help='name of output file') - parser.add_argument('-l', '--language', help='language tag to filter lines for') - args = parser.parse_args() - handle_counts(args.filename_in, args.filename_out, args.language) diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/counts_to_jieba.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/counts_to_jieba.py deleted file mode 100644 index b5273c7..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/counts_to_jieba.py +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import read_values, write_jieba -import argparse - - -def handle_counts(filename_in, filename_out): - freqs, total = read_values(filename_in, cutoff=1e-6) - write_jieba(freqs, filename_out) - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename_in', help='name of input wordlist') - parser.add_argument('filename_out', help='name of output Jieba-compatible wordlist') - args = parser.parse_args() - handle_counts(args.filename_in, args.filename_out) diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/freqs_to_cB.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/freqs_to_cB.py deleted file mode 100644 index 5dc6966..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/freqs_to_cB.py +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import freqs_to_cBpack -import argparse - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename_in', help='name of input file containing tokens') - parser.add_argument('filename_out', help='name of output file') - parser.add_argument('-b', '--buckets', type=int, default=600, - help='Number of centibel buckets to include (default 600). ' - 'Increasing this number creates a longer wordlist with ' - 'rarer words.') - args = parser.parse_args() - freqs_to_cBpack(args.filename_in, args.filename_out, cutoff=-(args.buckets)) diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_counts.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_counts.py deleted file mode 100644 index 6413024..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_counts.py +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import read_values, merge_counts, write_wordlist -import argparse - - -def merge_lists(input_names, output_name, cutoff=0, max_words=1000000): - count_dicts = [] - for input_name in input_names: - values, total = read_values(input_name, cutoff=cutoff, max_words=max_words) - count_dicts.append(values) - merged = merge_counts(count_dicts) - write_wordlist(merged, output_name) - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('-o', '--output', default='combined-counts.csv', - help='filename to write the output to') - parser.add_argument('-c', '--cutoff', type=int, default=0, - help='minimum count to read from an input file') - parser.add_argument('-m', '--max-words', type=int, default=1000000, - help='maximum number of words to read from each list') - parser.add_argument('inputs', nargs='+', - help='names of input files to merge') - args = parser.parse_args() - merge_lists(args.inputs, args.output, cutoff=args.cutoff, max_words=args.max_words) diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_freqs.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_freqs.py deleted file mode 100644 index e16660b..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/merge_freqs.py +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.word_counts import read_freqs, merge_freqs, write_wordlist -import argparse - - -def merge_lists(input_names, output_name, cutoff, lang): - freq_dicts = [] - - # Don't use Chinese tokenization while building wordlists, as that would - # create a circular dependency. - if lang == 'zh': - lang = None - - for input_name in input_names: - freq_dicts.append(read_freqs(input_name, cutoff=cutoff, lang=lang)) - merged = merge_freqs(freq_dicts) - write_wordlist(merged, output_name) - - -if __name__ == '__main__': - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('-o', '--output', default='combined-freqs.csv', - help='filename to write the output to') - parser.add_argument('-c', '--cutoff', type=int, default=2, - help='stop after seeing a count below this') - parser.add_argument('-l', '--language', default=None, - help='language code for which language the words are in') - parser.add_argument('inputs', nargs='+', - help='names of input files to merge') - args = parser.parse_args() - merge_lists(args.inputs, args.output, args.cutoff, args.language) - diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/simplify_chinese.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/simplify_chinese.py deleted file mode 100644 index 13237b6..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/simplify_chinese.py +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -from wordfreq.chinese import simplify_chinese -import sys - - -def main(): - for line in sys.stdin: - sys.stdout.write(simplify_chinese(line)) - - -if __name__ == '__main__': - main() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_reddit.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_reddit.py deleted file mode 100644 index 829853c..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_reddit.py +++ /dev/null @@ -1,18 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.tokenizers import cld2_surface_tokenizer, tokenize_by_language -import argparse - - -def reddit_tokenizer(text): - return cld2_surface_tokenizer(text, mode='reddit') - - -def main(): - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename', help='filename of input file containing one comment per line') - parser.add_argument('outprefix', help='prefix of output filenames') - args = parser.parse_args() - tokenize_by_language(args.filename, args.outprefix, tokenizer=reddit_tokenizer) - - -if __name__ == '__main__': - main() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_twitter.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_twitter.py deleted file mode 100644 index d144866..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/cli/tokenize_twitter.py +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.tokenizers import cld2_surface_tokenizer, tokenize_by_language -import argparse - - -def main(): - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('filename', help='filename of input file containing one tweet per line') - parser.add_argument('outprefix', help='prefix of output filenames') - args = parser.parse_args() - tokenize_by_language(args.filename, args.outprefix, tokenizer=cld2_surface_tokenizer) - - -if __name__ == '__main__': - main() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/config.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/config.py deleted file mode 100644 index a623cac..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/config.py +++ /dev/null @@ -1,131 +0,0 @@ -import os - -CONFIG = { - # data_dir is a relative or absolute path to where the wordlist data - # is stored - 'data_dir': 'data', - 'sources': { - # A list of language codes that we'll look up in filenames for these - # various data sources. - # - # Consider adding: - # 'th' when we get tokenization for it - # 'tl' with one more data source - # 'el' if we can filter out kaomoji - 'twitter': [ - 'ar', 'ca', 'de', 'en', 'es', 'fr', 'he', 'hi', 'id', 'it', - 'ja', 'ko', 'ms', 'nl', 'pl', 'pt', 'ru', 'sv', 'tr' - ], - # Languages with large Wikipedias. (Languages whose Wikipedia dump is - # at least 200 MB of .xml.bz2 are included. Some widely-spoken - # languages with 100 MB are also included, specifically Malay and - # Hindi.) - 'wikipedia': [ - 'ar', 'ca', 'de', 'el', 'en', 'es', 'fr', 'he', 'hi', 'id', 'it', - 'ja', 'ko', 'ms', 'nb', 'nl', 'pl', 'pt', 'ru', 'sv', 'tr', 'zh', - 'bg', 'da', 'fi', 'hu', 'ro', 'uk' - ], - 'opensubtitles': [ - # This list includes languages where the most common word in - # OpenSubtitles appears at least 5000 times. However, we exclude - # languages where SUBTLEX has apparently done a better job, - # specifically German and Chinese. - 'ar', 'bg', 'bs', 'ca', 'cs', 'da', 'el', 'en', 'es', 'et', - 'fa', 'fi', 'fr', 'he', 'hr', 'hu', 'id', 'is', 'it', 'lt', 'lv', - 'mk', 'ms', 'nb', 'nl', 'pl', 'pt', 'ro', 'ru', 'sk', 'sl', 'sq', - 'sr', 'sv', 'tr', 'uk' - ], - 'leeds': [ - 'ar', 'de', 'el', 'en', 'es', 'fr', 'it', 'ja', 'pt', 'ru', 'zh' - ], - 'google-books': [ - 'en', - # Using the 2012 data, we could get French, German, Italian, - # Russian, Spanish, and (Simplified) Chinese. - ], - 'subtlex-en': ['en'], - 'subtlex-other': ['de', 'nl', 'zh'], - 'jieba': ['zh'], - - # About 99.2% of Reddit is in English. There are pockets of - # conversation in other languages, some of which may not be - # representative enough for learning general word frequencies. - # - # However, there seem to be Spanish subreddits that are general enough - # (including /r/es and /r/mexico). - 'reddit': ['en', 'es'], - - # Well-represented languages in the Common Crawl - # It's possible we could add 'uk' to the list, needs more checking - 'commoncrawl': [ - 'ar', 'bg', 'cs', 'da', 'de', 'el', 'es', 'fa', 'fi', 'fr', - 'he', 'hi', 'hu', 'id', 'it', 'ja', 'ko', 'ms', 'nb', 'nl', - 'pl', 'pt', 'ro', 'ru', 'sk', 'sv', 'ta', 'tr', 'vi', 'zh' - ], - }, - # Subtlex languages that need to be pre-processed - 'wordlist_paths': { - 'twitter': 'generated/twitter/tweets-2014.{lang}.{ext}', - 'wikipedia': 'generated/wikipedia/wikipedia_{lang}.{ext}', - 'opensubtitles': 'generated/opensubtitles/opensubtitles_{lang}.{ext}', - 'leeds': 'generated/leeds/leeds_internet_{lang}.{ext}', - 'google-books': 'generated/google-books/google_books_{lang}.{ext}', - 'commoncrawl': 'generated/commoncrawl/commoncrawl_{lang}.{ext}', - 'subtlex-en': 'generated/subtlex/subtlex_{lang}.{ext}', - 'subtlex-other': 'generated/subtlex/subtlex_{lang}.{ext}', - 'jieba': 'generated/jieba/jieba_{lang}.{ext}', - 'reddit': 'generated/reddit/reddit_{lang}.{ext}', - 'combined': 'generated/combined/combined_{lang}.{ext}', - 'combined-dist': 'dist/combined_{lang}.{ext}', - 'combined-dist-large': 'dist/large_{lang}.{ext}', - 'twitter-dist': 'dist/twitter_{lang}.{ext}', - 'jieba-dist': 'dist/jieba_{lang}.{ext}' - }, - 'min_sources': 3, - 'big-lists': ['en', 'fr', 'es', 'pt', 'de', 'ar', 'it', 'nl', 'ru'], - # When dealing with language tags that come straight from cld2, we need - # to un-standardize a few of them - 'cld2-language-aliases': { - 'nb': 'no', - 'he': 'iw', - 'jw': 'jv' - } -} - - -def data_filename(filename): - """ - Convert a relative filename to a path inside the configured data_dir. - """ - return os.path.join(CONFIG['data_dir'], filename) - - -def wordlist_filename(source, language, extension='txt'): - """ - Get the path where a particular built wordlist should go, parameterized by - its language and its file extension. - """ - path = CONFIG['wordlist_paths'][source].format( - lang=language, ext=extension - ) - return data_filename(path) - - -def source_names(language): - """ - Get the names of data sources that supply data for the given language. - """ - return sorted(key for key in CONFIG['sources'] - if language in CONFIG['sources'][key]) - - -def all_languages(): - """ - Get all languages that should have their data built, which is those that - are supported by at least `min_sources` sources. - """ - languages = set() - for langlist in CONFIG['sources'].values(): - languages |= set(langlist) - return [lang for lang in sorted(languages) - if len(source_names(lang)) >= CONFIG['min_sources']] diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/ninja.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/ninja.py deleted file mode 100644 index c522c7b..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/ninja.py +++ /dev/null @@ -1,421 +0,0 @@ -from wordfreq_builder.config import ( - CONFIG, data_filename, wordlist_filename, all_languages, source_names -) -import sys -import pathlib -import itertools -from collections import defaultdict - - -HEADER = """# This file is automatically generated. Do not edit it. -# You can change its behavior by editing wordfreq_builder/ninja.py, -# and regenerate it by running 'make'. -""" -TMPDIR = data_filename('tmp') - - -def add_dep(lines, rule, input, output, extra=None, params=None): - if isinstance(output, list): - output = ' '.join(output) - if isinstance(input, list): - input = ' '.join(input) - if extra: - if isinstance(extra, list): - extra = ' '.join(extra) - extrastr = ' | ' + extra - else: - extrastr = '' - build_rule = "build {output}: {rule} {input}{extra}".format( - output=output, rule=rule, input=input, extra=extrastr - ) - lines.append(build_rule) - if params: - for key, val in params.items(): - lines.append(" {key} = {val}".format(key=key, val=val)) - lines.append("") - - -def make_ninja_deps(rules_filename, out=sys.stdout): - """ - Output a complete Ninja file describing how to build the wordfreq data. - """ - print(HEADER, file=out) - # Copy in the rules section - with open(rules_filename, encoding='utf-8') as rulesfile: - print(rulesfile.read(), file=out) - - lines = [] - # The first dependency is to make sure the build file is up to date. - add_dep(lines, 'build_deps', 'rules.ninja', 'build.ninja', - extra='wordfreq_builder/ninja.py') - lines.extend(itertools.chain( - twitter_deps( - data_filename('raw-input/twitter/all-2014.txt'), - slice_prefix=data_filename('slices/twitter/tweets-2014'), - combined_prefix=data_filename('generated/twitter/tweets-2014'), - slices=40, - languages=CONFIG['sources']['twitter'] - ), - wikipedia_deps( - data_filename('raw-input/wikipedia'), - CONFIG['sources']['wikipedia'] - ), - google_books_deps( - data_filename('raw-input/google-books') - ), - leeds_deps( - data_filename('source-lists/leeds'), - CONFIG['sources']['leeds'] - ), - opensubtitles_deps( - data_filename('source-lists/opensubtitles'), - CONFIG['sources']['opensubtitles'] - ), - subtlex_en_deps( - data_filename('source-lists/subtlex'), - CONFIG['sources']['subtlex-en'] - ), - subtlex_other_deps( - data_filename('source-lists/subtlex'), - CONFIG['sources']['subtlex-other'] - ), - reddit_deps( - data_filename('raw-input/reddit'), - CONFIG['sources']['reddit'] - ), - jieba_deps( - data_filename('source-lists/jieba'), - CONFIG['sources']['jieba'] - ), - commoncrawl_deps( - data_filename('raw-input/commoncrawl'), - CONFIG['sources']['commoncrawl'] - ), - combine_lists(all_languages()) - )) - - print('\n'.join(lines), file=out) - - -def wikipedia_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - path_in = pathlib.Path(dirname_in) - for language in languages: - # Find the most recent file for this language - input_file = max(path_in.glob('{}wiki*.bz2'.format(language))) - plain_text_file = wordlist_filename('wikipedia', language, 'txt') - count_file = wordlist_filename('wikipedia', language, 'counts.txt') - - add_dep(lines, 'wiki2text', input_file, plain_text_file) - if language == 'ja': - mecab_token_file = wordlist_filename( - 'wikipedia', language, 'mecab-tokens.txt' - ) - add_dep( - lines, 'tokenize_japanese', plain_text_file, mecab_token_file - ) - add_dep(lines, 'count', mecab_token_file, count_file) - else: - add_dep(lines, 'count', plain_text_file, count_file) - - return lines - - -def commoncrawl_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - for language in languages: - if language in CONFIG['cld2-language-aliases']: - language_alias = CONFIG['cld2-language-aliases'][language] - else: - language_alias = language - input_file = dirname_in + '/{}.txt.gz'.format(language_alias) - count_file = wordlist_filename('commoncrawl', language, 'counts.txt') - add_dep(lines, 'count_langtagged', input_file, count_file, params={'language': language_alias}) - return lines - - -def google_books_deps(dirname_in): - # Get English data from the split-up files of the Google Syntactic N-grams - # 2013 corpus. - lines = [] - - # Yes, the files are numbered 00 through 98 of 99. This is not an - # off-by-one error. Not on my part, anyway. - input_files = [ - '{}/nodes.{:>02d}-of-99.gz'.format(dirname_in, i) - for i in range(99) - ] - output_file = wordlist_filename('google-books', 'en', 'counts.txt') - add_dep(lines, 'convert_google_syntactic_ngrams', input_files, output_file) - return lines - - -def twitter_deps(input_filename, slice_prefix, combined_prefix, slices, - languages): - lines = [] - - slice_files = ['{prefix}.part{num:0>2d}'.format(prefix=slice_prefix, - num=num) - for num in range(slices)] - # split the input into slices - add_dep(lines, 'split', input_filename, slice_files, - params={'prefix': '{}.part'.format(slice_prefix), - 'slices': slices}) - - for slicenum in range(slices): - slice_file = slice_files[slicenum] - language_outputs = [ - '{prefix}.{lang}.txt'.format(prefix=slice_file, lang=language) - for language in languages - ] - add_dep(lines, 'tokenize_twitter', slice_file, language_outputs, - params={'prefix': slice_file}, - extra='wordfreq_builder/tokenizers.py') - - for language in languages: - combined_output = wordlist_filename('twitter', language, 'tokens.txt') - language_inputs = [ - '{prefix}.{lang}.txt'.format( - prefix=slice_files[slicenum], lang=language - ) - for slicenum in range(slices) - ] - add_dep(lines, 'cat', language_inputs, combined_output) - - count_file = wordlist_filename('twitter', language, 'counts.txt') - - if language == 'ja': - mecab_token_file = wordlist_filename( - 'twitter', language, 'mecab-tokens.txt') - add_dep( - lines, 'tokenize_japanese', combined_output, mecab_token_file) - combined_output = mecab_token_file - - add_dep(lines, 'count', combined_output, count_file, - extra='wordfreq_builder/tokenizers.py') - - return lines - - -def leeds_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - for language in languages: - input_file = '{prefix}/internet-{lang}-forms.num'.format( - prefix=dirname_in, lang=language - ) - if language == 'zh': - step2_file = wordlist_filename('leeds', 'zh-Hans', 'converted.txt') - add_dep(lines, 'simplify_chinese', input_file, step2_file) - else: - step2_file = input_file - - reformatted_file = wordlist_filename('leeds', language, 'counts.txt') - add_dep(lines, 'convert_leeds', step2_file, reformatted_file) - - return lines - - -def opensubtitles_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - for language in languages: - input_file = '{prefix}/{lang}.txt'.format( - prefix=dirname_in, lang=language - ) - if language == 'zh': - step2_file = wordlist_filename('opensubtitles', 'zh-Hans', 'converted.txt') - add_dep(lines, 'simplify_chinese', input_file, step2_file) - else: - step2_file = input_file - reformatted_file = wordlist_filename( - 'opensubtitles', language, 'counts.txt' - ) - add_dep(lines, 'convert_opensubtitles', step2_file, reformatted_file) - - return lines - - -def jieba_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - # Because there's Chinese-specific handling here, the valid options for - # 'languages' are [] and ['zh']. Make sure it's one of those. - if not languages: - return lines - assert languages == ['zh'] - input_file = '{prefix}/dict.txt.big'.format(prefix=dirname_in) - transformed_file = wordlist_filename( - 'jieba', 'zh-Hans', 'converted.txt' - ) - reformatted_file = wordlist_filename( - 'jieba', 'zh', 'counts.txt' - ) - add_dep(lines, 'simplify_chinese', input_file, transformed_file) - add_dep(lines, 'convert_jieba', transformed_file, reformatted_file) - return lines - - -def reddit_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - path_in = pathlib.Path(dirname_in) - slices = {} - counts_by_language = defaultdict(list) - - # Extract text from the Reddit comment dumps, and write them to - # .txt.gz files - for filepath in path_in.glob('*/*.bz2'): - base = filepath.stem - transformed_file = wordlist_filename('reddit', base + '.all', 'txt') - slices[base] = transformed_file - add_dep(lines, 'extract_reddit', str(filepath), transformed_file) - - for base in sorted(slices): - transformed_file = slices[base] - language_outputs = [] - for language in languages: - filename = wordlist_filename('reddit', base + '.' + language, 'txt') - language_outputs.append(filename) - - count_filename = wordlist_filename('reddit', base + '.' + language, 'counts.txt') - add_dep(lines, 'count', filename, count_filename) - counts_by_language[language].append(count_filename) - - # find the prefix by constructing a filename, then stripping off - # '.xx.txt' from the end - prefix = wordlist_filename('reddit', base + '.xx', 'txt')[:-7] - add_dep(lines, 'tokenize_reddit', transformed_file, language_outputs, - params={'prefix': prefix}, - extra='wordfreq_builder/tokenizers.py') - - for language in languages: - output_file = wordlist_filename('reddit', language, 'counts.txt') - add_dep( - lines, 'merge_counts', counts_by_language[language], output_file, - params={'cutoff': 3} - ) - return lines - - -# Which columns of the SUBTLEX data files do the word and its frequency appear -# in? -SUBTLEX_COLUMN_MAP = { - 'de': (1, 3), - 'el': (2, 3), - 'en': (1, 2), - 'nl': (1, 2), - 'zh': (1, 5) -} - - -def subtlex_en_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - # Either subtlex_en is turned off, or it's just in English - if not languages: - return lines - assert languages == ['en'] - regions = ['en-US', 'en-GB'] - processed_files = [] - for region in regions: - input_file = '{prefix}/subtlex.{region}.txt'.format( - prefix=dirname_in, region=region - ) - textcol, freqcol = SUBTLEX_COLUMN_MAP['en'] - processed_file = wordlist_filename('subtlex-en', region, 'processed.txt') - processed_files.append(processed_file) - add_dep( - lines, 'convert_subtlex', input_file, processed_file, - params={'textcol': textcol, 'freqcol': freqcol, 'startrow': 2} - ) - - output_file = wordlist_filename('subtlex-en', 'en', 'counts.txt') - add_dep( - lines, 'merge_counts', processed_files, output_file, - params={'cutoff': 0} - ) - - return lines - - -def subtlex_other_deps(dirname_in, languages): - lines = [] - for language in languages: - input_file = '{prefix}/subtlex.{lang}.txt'.format( - prefix=dirname_in, lang=language - ) - processed_file = wordlist_filename('subtlex-other', language, 'processed.txt') - output_file = wordlist_filename('subtlex-other', language, 'counts.txt') - textcol, freqcol = SUBTLEX_COLUMN_MAP[language] - - if language == 'zh': - step2_file = wordlist_filename('subtlex-other', 'zh-Hans', 'converted.txt') - add_dep(lines, 'simplify_chinese', input_file, step2_file) - else: - step2_file = input_file - - # Skip one header line by setting 'startrow' to 2 (because tail is 1-based). - # I hope we don't need to configure this by language anymore. - add_dep( - lines, 'convert_subtlex', step2_file, processed_file, - params={'textcol': textcol, 'freqcol': freqcol, 'startrow': 2} - ) - add_dep( - lines, 'merge_counts', processed_file, output_file, - params={'cutoff': 0} - ) - return lines - - -def combine_lists(languages): - lines = [] - for language in languages: - sources = source_names(language) - input_files = [ - wordlist_filename(source, language, 'counts.txt') - for source in sources - ] - output_file = wordlist_filename('combined', language) - add_dep(lines, 'merge', input_files, output_file, - extra='wordfreq_builder/word_counts.py', - params={'cutoff': 2, 'lang': language}) - - output_cBpack = wordlist_filename( - 'combined-dist', language, 'msgpack.gz' - ) - output_cBpack_big = wordlist_filename( - 'combined-dist-large', language, 'msgpack.gz' - ) - add_dep(lines, 'freqs2cB', output_file, output_cBpack, - extra='wordfreq_builder/word_counts.py', - params={'lang': language, 'buckets': 600}) - add_dep(lines, 'freqs2cB', output_file, output_cBpack_big, - extra='wordfreq_builder/word_counts.py', - params={'lang': language, 'buckets': 800}) - - lines.append('default {}'.format(output_cBpack)) - if language in CONFIG['big-lists']: - lines.append('default {}'.format(output_cBpack_big)) - - # Write standalone lists for Twitter frequency - if language in CONFIG['sources']['twitter']: - input_file = wordlist_filename('twitter', language, 'counts.txt') - output_cBpack = wordlist_filename( - 'twitter-dist', language, 'msgpack.gz') - add_dep(lines, 'freqs2cB', input_file, output_cBpack, - extra='wordfreq_builder/word_counts.py', - params={'lang': language, 'buckets': 600}) - - lines.append('default {}'.format(output_cBpack)) - - # Write a Jieba-compatible frequency file for Chinese tokenization - chinese_combined = wordlist_filename('combined', 'zh') - jieba_output = wordlist_filename('jieba-dist', 'zh') - add_dep(lines, 'counts_to_jieba', chinese_combined, jieba_output, - extra=['wordfreq_builder/word_counts.py', 'wordfreq_builder/cli/counts_to_jieba.py']) - lines.append('default {}'.format(jieba_output)) - return lines - - -def main(): - make_ninja_deps('rules.ninja') - - -if __name__ == '__main__': - main() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/tokenizers.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/tokenizers.py deleted file mode 100644 index d8bfd12..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/tokenizers.py +++ /dev/null @@ -1,132 +0,0 @@ -from wordfreq import tokenize -from ftfy.fixes import unescape_html -import regex -import pycld2 -import langcodes - -CLD2_BAD_CHAR_RANGE = "[%s]" % "".join( - [ - '\x00-\x08', - '\x0b', - '\x0e-\x1f', - '\x7f-\x9f', - '\ud800-\udfff', - '\ufdd0-\ufdef', - '\N{HANGUL FILLER}', - '\N{HANGUL CHOSEONG FILLER}', - '\N{HANGUL JUNGSEONG FILLER}', - '<>' - ] + - [chr(65534+65536*x+y) for x in range(17) for y in range(2)] -) -CLD2_BAD_CHARS_RE = regex.compile(CLD2_BAD_CHAR_RANGE) - -TWITTER_HANDLE_RE = regex.compile(r'@[\S--\p{punct}]+') -TCO_RE = regex.compile('http(?:s)?://t.co/[a-zA-Z0-9]+') -URL_RE = regex.compile(r'http(?:s)?://[^) ]*') -MARKDOWN_URL_RESIDUE_RE = regex.compile(r'\]\(\)') - - -# Low-frequency languages tend to be detected incorrectly by cld2. The -# following list of languages are languages that appear in our data with any -# reasonable frequency, and seem to usually be detected *correctly*. These are -# the languages we'll keep in the Reddit and Twitter results. -# -# This list is larger than the list that wordfreq ultimately generates, so we -# can look here as a source of future data. - -KEEP_THESE_LANGUAGES = { - 'af', 'ar', 'bs', 'ca', 'cs', 'da', 'de', 'el', 'en', 'es', 'et', 'fi', - 'fr', 'gl', 'he', 'hi', 'hr', 'hu', 'id', 'is', 'it', 'ja', 'ko', 'lv', - 'ms', 'nl', 'nn', 'no', 'pl', 'pt', 'ro', 'ru', 'sr', 'sv', 'sw', 'tl', - 'tr', 'uk', 'vi' -} - -# Semi-frequent languages that are excluded by the above: -# -# - Chinese, not because it's detected incorrectly, but because we can't -# handle it until we already have word frequencies -# - Thai (seems to be detected whenever someone uses Thai characters in -# an emoticon) -# - Welsh (which is detected for "ohmygodohmygodohmygod") -# - Turkmen (detected for ASCII art) -# - Irish Gaelic (detected for Cthulhu-related text) -# - Kannada (looks of disapproval) -# - Lao, Tamil, Xhosa, Slovak (various emoticons and Internet memes) -# - Breton (the word "memes" itself) - - -def cld2_surface_tokenizer(text, mode='twitter'): - """ - Uses CLD2 to detect the language and wordfreq tokenizer to create tokens. - - The `mode` can be 'twitter' or 'reddit', which slightly changes the - pre-processing of the text. - """ - text = unescape_html(text) - if mode == 'twitter': - text = TWITTER_HANDLE_RE.sub('', text) - text = TCO_RE.sub('', text) - elif mode == 'reddit': - text = URL_RE.sub('', text) - text = MARKDOWN_URL_RESIDUE_RE.sub(']', text) - - lang = cld2_detect_language(text) - - # If the detected language isn't in our pretty generous list of languages, - # return no tokens. - if lang not in KEEP_THESE_LANGUAGES: - return 'xx', [] - - # cld2's accuracy seems to improve dramatically with at least 50 - # bytes of input, so throw away non-English below this length. - if len(text.encode('utf-8')) < 50 and lang != 'en': - return 'xx', [] - - tokens = tokenize(text, lang) - return lang, tokens - - -def cld2_detect_language(text): - """ - Uses CLD2 to detect the language. - """ - # Format of pycld2.detect: - # (Confident in result: bool, - # Number of bytes of text: Int, - # Triples of detected languages in order of certainty: - # (Language name: str, - # Language code: str - # Percent of text in this language: float - # Confidence score: float)) - - text = CLD2_BAD_CHARS_RE.sub('', text) - lang = pycld2.detect(text)[2][0][1] - - # Normalize the language code: 'iw' becomes 'he', and 'zh-Hant' - # becomes 'zh' - code = langcodes.get(lang).language - return code - - -def tokenize_by_language(in_filename, out_prefix, tokenizer): - """ - Process a file by running it through a given tokenizer. - - Produces output files that are separated by language, with spaces - between the tokens. - """ - out_files = { - language: open('%s.%s.txt' % (out_prefix, language), 'w', encoding='utf-8') - for language in KEEP_THESE_LANGUAGES - } - with open(in_filename, encoding='utf-8') as in_file: - for line in in_file: - text = line.split('\t')[-1].strip() - language, tokens = tokenizer(text) - if language in KEEP_THESE_LANGUAGES: - out_file = out_files[language] - tokenized = ' '.join(tokens) - print(tokenized, file=out_file) - for out_file in out_files.values(): - out_file.close() diff --git a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/word_counts.py b/wordfreq_builder/wordfreq_builder/word_counts.py deleted file mode 100644 index 76f07cc..0000000 --- a/wordfreq_builder/wordfreq_builder/word_counts.py +++ /dev/null @@ -1,289 +0,0 @@ -from wordfreq import simple_tokenize, tokenize -from collections import defaultdict -from operator import itemgetter -from ftfy import fix_text -import statistics -import math -import csv -import msgpack -import gzip -import unicodedata -import regex - - -# Match common cases of URLs: the schema http:// or https:// followed by -# non-whitespace characters. -URL_RE = regex.compile(r'https?://(?:\S)+') -HAN_RE = regex.compile(r'[\p{Script=Han}]+') - - -def count_tokens(filename): - """ - Count tokens that appear in a file, running each line through our - simple tokenizer. - - URLs will be skipped, and Unicode errors will become separate tokens - containing '�'. - """ - counts = defaultdict(int) - if filename.endswith('gz'): - infile = gzip.open(filename, 'rt', encoding='utf-8', errors='replace') - else: - infile = open(filename, encoding='utf-8', errors='replace') - for line in infile: - line = URL_RE.sub('', line.strip()) - for token in simple_tokenize(line): - counts[token] += 1 - infile.close() - return counts - - -def count_tokens_langtagged(filename, lang): - """ - Count tokens that appear in an already language-tagged file, in which each - line begins with a language code followed by a tab. - """ - counts = defaultdict(int) - if filename.endswith('gz'): - infile = gzip.open(filename, 'rt', encoding='utf-8', errors='replace') - else: - infile = open(filename, encoding='utf-8', errors='replace') - for line in infile: - if '\t' not in line: - continue - line_lang, text = line.split('\t', 1) - if line_lang == lang: - tokens = tokenize(text.strip(), lang) - for token in tokens: - counts[token] += 1 - infile.close() - return counts - - -def read_values(filename, cutoff=0, max_words=1e8, lang=None): - """ - Read words and their frequency or count values from a CSV file. Returns - a dictionary of values and the total of all values. - - Only words with a value greater than or equal to `cutoff` are returned. - In addition, only up to `max_words` words are read. - - If `cutoff` is greater than 0 or `max_words` is smaller than the list, - the csv file must be sorted by value in descending order, so that the - most frequent words are kept. - - If `lang` is given, it will apply language-specific tokenization to the - words that it reads. - """ - values = defaultdict(float) - total = 0. - with open(filename, encoding='utf-8', newline='') as infile: - for key, strval in csv.reader(infile): - val = float(strval) - key = fix_text(key) - if val < cutoff or len(values) >= max_words: - break - tokens = tokenize(key, lang) if lang is not None else simple_tokenize(key) - for token in tokens: - # Use += so that, if we give the reader concatenated files with - # duplicates, it does the right thing - values[token] += val - total += val - return values, total - - -def read_freqs(filename, cutoff=0, lang=None): - """ - Read words and their frequencies from a CSV file, normalizing the - frequencies to add up to 1. - - Only words with a frequency greater than or equal to `cutoff` are returned. - - If `cutoff` is greater than 0, the csv file must be sorted by frequency - in descending order. - - If lang is given, read_freqs will apply language specific preprocessing - operations. - """ - values, total = read_values(filename, cutoff, lang=lang) - for word in values: - values[word] /= total - - if lang == 'en': - values = correct_apostrophe_trimming(values) - - return values - - -def freqs_to_cBpack(in_filename, out_filename, cutoff=-600): - """ - Convert a csv file of words and their frequencies to a file in the - idiosyncratic 'cBpack' format. - - Only words with a frequency greater than `cutoff` centibels will be - written to the new file. - - This cutoff should not be stacked with a cutoff in `read_freqs`; doing - so would skew the resulting frequencies. - """ - freqs = read_freqs(in_filename, cutoff=0, lang=None) - cBpack = [] - for token, freq in freqs.items(): - cB = round(math.log10(freq) * 100) - if cB <= cutoff: - continue - neg_cB = -cB - while neg_cB >= len(cBpack): - cBpack.append([]) - cBpack[neg_cB].append(token) - - for sublist in cBpack: - sublist.sort() - - # Write a "header" consisting of a dictionary at the start of the file - cBpack_data = [{'format': 'cB', 'version': 1}] + cBpack - - with gzip.open(out_filename, 'wb') as outfile: - msgpack.dump(cBpack_data, outfile) - - -def merge_counts(count_dicts): - """ - Merge multiple dictionaries of counts by adding their entries. - """ - merged = defaultdict(int) - for count_dict in count_dicts: - for term, count in count_dict.items(): - merged[term] += count - return merged - - -def merge_freqs(freq_dicts): - """ - Merge multiple dictionaries of frequencies, representing each word with - the median of the word's frequency over all sources. - """ - vocab = set() - for freq_dict in freq_dicts: - vocab.update(freq_dict) - - merged = defaultdict(float) - N = len(freq_dicts) - for term in vocab: - freqs = [] - missing_values = 0 - for freq_dict in freq_dicts: - freq = freq_dict.get(term, 0.) - if freq < 1e-8: - # Usually we trust the median of the wordlists, but when at - # least 2 wordlists say a word exists and the rest say it - # doesn't, we kind of want to listen to the two that have - # information about the word. The word might be a word that's - # inconsistently accounted for, such as an emoji or a word - # containing an apostrophe. - # - # So, once we see at least 2 values that are very low or - # missing, we ignore further low values in the median. A word - # that appears in 2 sources gets a reasonable frequency, while - # a word that appears in 1 source still gets dropped. - - missing_values += 1 - if missing_values > 2: - continue - freqs.append(0.) - else: - freqs.append(freq) - - if freqs: - median = statistics.median(freqs) - if median > 0.: - merged[term] = median - - total = sum(merged.values()) - - # Normalize the merged values so that they add up to 0.99 (based on - # a rough estimate that 1% of tokens will be out-of-vocabulary in a - # wordlist of this size). - for term in merged: - merged[term] = merged[term] / total * 0.99 - return merged - - -def write_wordlist(freqs, filename, cutoff=1e-8): - """ - Write a dictionary of either raw counts or frequencies to a file of - comma-separated values. - - Keep the CSV format simple by explicitly skipping words containing - commas or quotation marks. We don't believe we want those in our tokens - anyway. - """ - with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='\n') as outfile: - writer = csv.writer(outfile) - items = sorted(freqs.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) - for word, freq in items: - if freq < cutoff: - break - if not ('"' in word or ',' in word): - writer.writerow([word, str(freq)]) - - -def write_jieba(freqs, filename): - """ - Write a dictionary of frequencies in a format that can be used for Jieba - tokenization of Chinese. - """ - with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='\n') as outfile: - items = sorted(freqs.items(), key=lambda item: (-item[1], item[0])) - for word, freq in items: - if HAN_RE.search(word): - # Only store this word as a token if it contains at least one - # Han character. - fake_count = round(freq * 1e9) - print('%s %d' % (word, fake_count), file=outfile) - - -# APOSTROPHE_TRIMMED_PROB represents the probability that this word has had -# "'t" removed from it, based on counts from Twitter, which we know -# accurate token counts for based on our own tokenizer. - -APOSTROPHE_TRIMMED_PROB = { - 'don': 0.99, - 'didn': 1., - 'can': 0.35, - 'won': 0.74, - 'isn': 1., - 'wasn': 1., - 'wouldn': 1., - 'doesn': 1., - 'couldn': 1., - 'ain': 0.99, - 'aren': 1., - 'shouldn': 1., - 'haven': 0.96, - 'weren': 1., - 'hadn': 1., - 'hasn': 1., - 'mustn': 1., - 'needn': 1., -} - - -def correct_apostrophe_trimming(freqs): - """ - If what we got was an English wordlist that has been tokenized with - apostrophes as token boundaries, as indicated by the frequencies of the - words "wouldn" and "couldn", then correct the spurious tokens we get by - adding "'t" in about the proportion we expect to see in the wordlist. - - We could also adjust the frequency of "t", but then we would be favoring - the token "s" over it, as "'s" leaves behind no indication when it's been - removed. - """ - if (freqs.get('wouldn', 0) > 1e-6 and freqs.get('couldn', 0) > 1e-6): - for trim_word, trim_prob in APOSTROPHE_TRIMMED_PROB.items(): - if trim_word in freqs: - freq = freqs[trim_word] - freqs[trim_word] = freq * (1 - trim_prob) - freqs[trim_word + "'t"] = freq * trim_prob - return freqs