Бібліотеки

choppa — SRX-сегментація речень

Частковий Python-порт java SRX-сегментатора: правила поділу тексту на речення у форматі SRX.

Постійне посилання

Автори
Дмитро Чаплинський, Володимир Кирилов
Ліцензія
MIT
Посилання
GitHub
coherence-ua — оцінка когерентності тексту

coherence-ua — це програмний пакет Python для оцінки когерентності україномовних текстів, оснований на моделі нейронної мережі (архітектура Transformer). Навчання моделі виконувалося на множині україномовних новин. Вхідними даними моделі є текст (рядок). Модель реалізує наступні методи:

  • get_prediction_series — оцінка вихідних ймовірностей для кожної групи тексту. Під терміном "група" мається на увазі набір речень тексту (по 3 речення в кожному наборі) з одинарним зсувом. Наприклад, <s1, s2, s3>, <s2, s3, s4>, <s3, s4, s5>, де <si> відповідає окремому реченню тексту.
  • evaluate_coherence_as_product — оцінка когерентності тексту як добутку вихідних ймовірностей груп.
  • evaluate_coherence_using_threshold — розрахунок когерентності тексту як відношення кількості когерентних груп до їх загальної кількості відповідно до встановленого порогового значення.

Програмний пакет Python створений Артемом Крамовим

Постійне посилання

ipa-uk — фонетична транскрипція

Python-пакет для генерації міжнародної фонетичної транскрипції (IPA) українських слів.

Постійне посилання

Автори
Дмитро Чаплинський, Данило Мисак
Ліцензія
MIT
Посилання
GitHub
noun-phrase-ua — пошук іменних груп

noun-phrase-ua — це програмний пакет Python для екстракції іменних груп з україномовних текстів. Принцип роботи методу оснований на аналізу синтаксичного дерева залежності речень тексту. Вхідними даними методу моделі extract_entities є текст. Результат повертається у вигляді словника, що містить наступні ключі:

  • tokens — список токенів тексту та їхніх властивостей.
  • entities — список індексів токенів, що формують іменні групи.

Програмний пакет Python створений Артемом Крамовим

Постійне посилання

tokenize-uk — токенізація українських текстів

Проста та швидка Python-бібліотека для токенізації українських текстів: поділ на речення та слова.

Постійне посилання

Автори
Дмитро Чаплинський, Всеволод Дьомкін
Ліцензія
MIT
Посилання
GitHub
ukrainian-word-stress — розстановка наголосів

Python-бібліотека, що автоматично розставляє наголоси в українських текстах.

Постійне посилання

Автори
Олексій Сивоконь, Дмитро Чаплинський
Ліцензія
MIT
Посилання
GitHub
Додаток NER–розмітки для Вулика

Для створення першого українського відкритого корпуса з NER розміткою був написаний окремий додаток — Vulyk NER. Він базується на іншому відомому Open Source продукті — BRAT. Але завдяки тісної інтеграції з Вуликом, тепер можна розподіляти завдання між волонтерами та залучати до процесу розмітки будь-кого, хто має обліковий запис у популярних соцмережах.

Постійне посилання

Посилання
BRAT Vulyk NER
Препроцесинг для українського TTS

Інструменти та моделі для фонемізації українських текстів і передбачення лексичних наголосів — препроцесинг для синтезу мовлення.

Постійне посилання

Автори
Анастасія Сеник, Михайло Лук'янчук, Валентина Робейко, Юрій Панів
Ліцензія
Apache-2.0
Фреймворк для краудсорсингу обробки даних Вулик

Вулик був створений для того щоб допомогти НГО Канцелярська Сотня та тисячам волонтерів розшифрувати десятки тисяч декларацій високопосадовців. Але завдяки його відкритій ліцензії та архітектурі майже будь яке завдання, для виконання котрого потрібна людина, може бути реалізовано як додаток до Вулика. Тому ми успішно використали Вулик для анотації іменованих сутностей у корпусі БрУК. Авторами Вулика є Дмитро Чаплинський, Дмитро Гамбаль та Володимир Гоцик.

Постійне посилання