diff --git a/app.py b/app.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..26e1df01739c84f19bdf2f045c48fa31ea6799b0 --- /dev/null +++ b/app.py @@ -0,0 +1,178 @@ +"""app.py +streamlit demo of yomikata""" +import pandas as pd +import spacy +import streamlit as st +from speach import ttlig + +from yomikata import utils +from yomikata.dictionary import Dictionary +from yomikata.utils import parse_furigana +from pathlib import Path + +@st.cache_data +def add_border(html: str): + WRAPPER = """
{}
""" + html = html.replace("\n", " ") + return WRAPPER.format(html) + + +def get_random_sentence(): + from config.config import TEST_DATA_DIR + + df = pd.read_csv(Path(TEST_DATA_DIR, "test_optimized_strict_heteronyms.csv")) + return df.sample(1).iloc[0].sentence + +@st.cache_data +def get_dbert_prediction_and_heteronym_list(text): + from yomikata.dbert import dBert + + reader = dBert() + return reader.furigana(text), reader.heteronyms + +@st.cache_data +def get_stats(): + from config import config + from yomikata.utils import load_dict + stats = load_dict(Path(config.STORES_DIR, "dbert/training_performance.json")) + + global_accuracy = stats['test']['accuracy'] + + stats = stats['test']['heteronym_performance'] + heteronyms = stats.keys() + + accuracy = [stats[heteronym]['accuracy'] for heteronym in heteronyms] + + readings = [ "、".join(["{reading} ({correct}/{n})".format(reading=reading, correct=stats[heteronym]['readings'][reading]['found'][reading], n=stats[heteronym]['readings'][reading]['n']) for reading in stats[heteronym]['readings'].keys() if (stats[heteronym]['readings'][reading]['found'][reading] !=0 or reading != '')]) for heteronym in heteronyms ] + + #if reading != '' + + df = pd.DataFrame({'heteronym': heteronyms, 'accuracy': accuracy, 'readings': readings} ) + + df = df[df['readings'].str.contains('、')] + + df['readings'] = df['readings'].str.replace('', 'Other') + + df = df.rename(columns={'readings':'readings (test corr./total)'}) + + df= df.sort_values('accuracy', ascending=False, ignore_index=True) + + df.index += 1 + + return global_accuracy, df + + +@st.cache_data +def furigana_to_spacy(text_with_furigana): + tokens = parse_furigana(text_with_furigana) + ents = [] + output_text = "" + heteronym_count = 0 + for token in tokens.groups: + if isinstance(token, ttlig.RubyFrag): + if heteronym_count != 0: + output_text += ", " + + ents.append( + { + "start": len(output_text), + "end": len(output_text) + len(token.text), + "label": token.furi, + } + ) + + output_text += token.text + heteronym_count += 1 + else: + pass + return { + "text": output_text, + "ents": ents, + "title": None, + } + + +st.title("Yomikata: Disambiguate Japanese Heteronyms with a BERT model") + +# Input text box +st.markdown("Input a Japanese sentence:") + +if "default_sentence" not in st.session_state: + st.session_state.default_sentence = "え、{人間/にんげん}というものかい? {人間/にんげん}というものは{角/つの}の{生/は}えない、{生白/なまじろ}い{顔/かお}や{手足/てあし}をした、{何/なん}ともいわれず{気味/きみ}の{悪/わる}いものだよ。" + +input_text = st.text_area( + "Input a Japanese sentence:", + utils.remove_furigana(st.session_state.default_sentence), + label_visibility="collapsed", +) + +# Yomikata prediction +dbert_prediction, heteronyms = get_dbert_prediction_and_heteronym_list(input_text) + +# spacy-style output for the predictions +colors = ["#85DCDF", "#DF85DC", "#DCDF85", "#85ABDF"] +spacy_dict = furigana_to_spacy(dbert_prediction) +label_colors = { + reading: colors[i % len(colors)] + for i, reading in enumerate(set([item["label"] for item in spacy_dict["ents"]])) +} +html = spacy.displacy.render( + spacy_dict, style="ent", manual=True, options={"colors": label_colors} +) + +if len(spacy_dict["ents"]) > 0: + st.markdown("**Yomikata** found and disambiguated the following heteronyms:") + st.write( + f"{add_border(html)}", + unsafe_allow_html=True, + ) +else: + st.markdown("**Yomikata** found no heteronyms in the input text.") + +# Dictionary + Yomikata prediction +st.markdown("**Yomikata** can be coupled with a dictionary to get full furigana:") +dictionary = st.radio( + "It can be coupled with a dictionary", + ("sudachi", "unidic", "ipadic", "juman"), + horizontal=True, + label_visibility="collapsed", +) + +dictreader = Dictionary(dictionary) +dictionary_prediction = dictreader.furigana(dbert_prediction) +html = parse_furigana(dictionary_prediction).to_html() +st.write( + f"{add_border(html)}", + unsafe_allow_html=True, +) + +# Dictionary alone prediction +if len(spacy_dict["ents"]) > 0: + dictionary_prediction = dictreader.furigana(utils.remove_furigana(input_text)) + html = parse_furigana(dictionary_prediction).to_html() + st.markdown("Without **Yomikata** disambiguation, the dictionary would yield:") + st.write( + f"{add_border(html)}", + unsafe_allow_html=True, + ) + +# Randomize button +if st.button("🎲 Randomize the input sentence"): + st.session_state.default_sentence = get_random_sentence() + st.experimental_rerun() + +# Stats section +global_accuracy, stats_df = get_stats() + +st.subheader(f"{len(stats_df)} heteronyms supported, with a global accuracy of {global_accuracy:.0%}") + +st.dataframe(stats_df) + +# Hide the footer +hide_streamlit_style = """ + + """ +st.markdown(hide_streamlit_style, unsafe_allow_html=True) diff --git a/config/__pycache__/config.cpython-310.pyc b/config/__pycache__/config.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6329ca04a2a94fe88d9ebfd281de4c5125723bae Binary files /dev/null and b/config/__pycache__/config.cpython-310.pyc differ diff --git a/config/config.py b/config/config.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b292d64eacc579153068782f588e88bebfb6e197 --- /dev/null +++ b/config/config.py @@ -0,0 +1,102 @@ +# config.py + +import json +import logging.config +import sys +from pathlib import Path + +import mlflow +from rich.logging import RichHandler + +# Base and Config Directories +BASE_DIR = Path(__file__).parent.parent.absolute() +CONFIG_DIR = Path(BASE_DIR, "config") + +# Data Directories +RAW_DATA_DIR = Path(BASE_DIR, "raw_data") +SENTENCE_DATA_DIR = Path(BASE_DIR, "sentence_data") +TRAIN_DATA_DIR = Path(SENTENCE_DATA_DIR, "train") +VAL_DATA_DIR = Path(SENTENCE_DATA_DIR, "val") +TEST_DATA_DIR = Path(SENTENCE_DATA_DIR, "test") +READING_DATA_DIR = Path(BASE_DIR, "reading_data") + +# Logs Directory +LOGS_DIR = Path(BASE_DIR, "logs") + +# Model Storage Directory +STORES_DIR = Path(BASE_DIR, "stores") +RUN_REGISTRY = Path(STORES_DIR, "runs") + +# Create dirs +RAW_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +SENTENCE_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +TRAIN_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +VAL_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +TEST_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +READING_DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +LOGS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +STORES_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) +RUN_REGISTRY.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + +# Special tokens reserved +ASCII_SPACE_TOKEN = "\U0000FFFF" # this is used to replace the usual space characters before sending text to mecab, because mecab uses the usual space to separate words. + +# Seed +SEED = 1271297 + +# Training parameters +TRAIN_SIZE = 0.7 +VAL_SIZE = 0.15 +TEST_SIZE = 0.15 +assert TRAIN_SIZE + VAL_SIZE + TEST_SIZE == 1 + +# Heteronym list +with open(Path(CONFIG_DIR, "heteronyms.json")) as fp: + HETERONYMS = json.load(fp) + +# MLFlow model registry +mlflow.set_tracking_uri("file://" + str(RUN_REGISTRY.absolute())) + +# Logger +logging_config = { + "version": 1, + "disable_existing_loggers": False, + "formatters": { + "minimal": {"format": "%(message)s"}, + "detailed": { + "format": "%(levelname)s %(asctime)s [%(name)s:%(filename)s:%(funcName)s:%(lineno)d]\n%(message)s\n" + }, + }, + "handlers": { + "console": { + "class": "logging.StreamHandler", + "stream": sys.stdout, + "formatter": "minimal", + "level": logging.DEBUG, + }, + "info": { + "class": "logging.handlers.RotatingFileHandler", + "filename": Path(LOGS_DIR, "info.log"), + "maxBytes": 10485760, # 1 MB + "backupCount": 10, + "formatter": "detailed", + "level": logging.INFO, + }, + "error": { + "class": "logging.handlers.RotatingFileHandler", + "filename": Path(LOGS_DIR, "error.log"), + "maxBytes": 10485760, # 1 MB + "backupCount": 10, + "formatter": "detailed", + "level": logging.ERROR, + }, + }, + "root": { + "handlers": ["console", "info", "error"], + "level": logging.INFO, + "propagate": True, + }, +} +logging.config.dictConfig(logging_config) +logger = logging.getLogger() +logger.handlers[0] = RichHandler(markup=True) diff --git a/config/dbert-train-args.json b/config/dbert-train-args.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7d8f2f5d1d89f0c4cac79050cbca1a5e34136df8 --- /dev/null +++ b/config/dbert-train-args.json @@ -0,0 +1,21 @@ +{ + "model": "dBert", + "dataset": "optimized_strict_heteronyms", + "experiment": "train-dBert", + "run": "test", + "num_train_epochs": 10, + "evaluation_strategy": "steps", + "eval_steps": 300, + "logging_strategy": "steps", + "logging_steps": 300, + "save_strategy": "steps", + "save_steps": 300, + "learning_rate": 2e-5, + "per_device_train_batch_size": 128, + "per_device_eval_batch_size": 128, + "load_best_model_at_end": true, + "metric_for_best_model": "loss", + "weight_decay": 0.01, + "save_total_limit": 5, + "report_to": "mlflow" +} \ No newline at end of file diff --git a/config/heteronyms.json b/config/heteronyms.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..16f3883ab3e1246d985bebacd1ed7a6c75de1d93 --- /dev/null +++ b/config/heteronyms.json @@ -0,0 +1,559 @@ +{ + "表": { + "ひょう": 3349, + "おもて": 3034, + "あらわ": 2474, + "あら": 731 + }, + "角": { + "かく": 4360, + "かど": 2303, + "つの": 372, + "すみ": 70 + }, + "大分": { + "おおいた": 3358, + "だいぶ": 797, + "だいぶん": 97 + }, + "国立": { + "こくりつ": 19256, + "くにたち": 246 + }, + "人気": { + "にんき": 7383, + "ひとけ": 149, + "じんき": 44 + }, + "市場": { + "しじょう": 85107, + "いちば": 781 + }, + "気質": { + "きしつ": 1108, + "かたぎ": 398 + }, + "上方": { + "かみがた": 1411, + "じょうほう": 656 + }, + "上手": { + "じょうず": 8065, + "うま": 706, + "かみて": 150, + "うわて": 57 + }, + "下手": { + "へた": 849, + "したて": 128, + "べた": 121, + "しもて": 50 + }, + "仮名": { + "かな": 1407, + "がな": 129, + "かめい": 115 + }, + "礼拝": { + "れいはい": 841, + "らいはい": 62 + }, + "遺言": { + "ゆいごん": 3152, + "いげん": 67, + "いごん": 57 + }, + "口腔": { + "こうこう": 6475, + "こうくう": 5577 + }, + "骨": { + "ほね": 10697, + "こつ": 5870 + }, + "一途": { + "いちず": 576, + "いっと": 139 + }, + "一言": { + "ひとこと": 2567, + "いちげん": 133, + "いちごん": 106 + }, + "最中": { + "さいちゅう": 520, + "さなか": 43 + }, + "一目": { + "ひとめ": 1596, + "いちもく": 210 + }, + "係": { + "かか": 14218, + "かかわ": 9804, + "がかり": 234, + "かかり": 227 + }, + "足跡": { + "あしあと": 2626, + "そくせき": 1862 + }, + "今日": { + "きょう": 17624, + "こんにち": 6772 + }, + "明日": { + "あす": 9824, + "あした": 6606, + "みょうにち": 66 + }, + "生物": { + "せいぶつ": 26088, + "いきもの": 55 + }, + "変化": { + "へんか": 87895, + "へんげ": 337 + }, + "大事": { + "だいじ": 5293, + "おおごと": 54 + }, + "大家": { + "たいか": 586, + "おおや": 238, + "たいけ": 79 + }, + "心中": { + "しんじゅう": 1541, + "しんちゅう": 250, + "しんぢゅう": 127 + }, + "一行": { + "いっこう": 1112, + "いちぎょう": 95 + }, + "一時": { + "いちじ": 2649, + "いっとき": 381, + "いちどき": 47 + }, + "一方": { + "いっぽう": 5327, + "ひとかた": 112, + "いちほう": 42 + }, + "一夜": { + "いちや": 1148, + "ひとよ": 82 + }, + "下野": { + "しもつけ": 530, + "げや": 104, + "しもの": 57 + }, + "花弁": { + "かべん": 213, + "はなびら": 58 + }, + "玩具": { + "がんぐ": 1354, + "おもちゃ": 238 + }, + "強力": { + "きょうりょく": 2319, + "ごうりき": 51 + }, + "金色": { + "きんいろ": 942, + "こんじき": 484 + }, + "経緯": { + "けいい": 7659, + "いきさつ": 56 + }, + "故郷": { + "こきょう": 3840, + "ふるさと": 506, + "くに": 122 + }, + "紅葉": { + "こうよう": 856, + "もみじ": 339 + }, + "根本": { + "こんぽん": 2872, + "ねもと": 262 + }, + "山陰": { + "さんいん": 2094, + "やまかげ": 51 + }, + "上下": { + "じょうげ": 1549, + "うえした": 97 + }, + "身体": { + "しんたい": 20301, + "からだ": 3375 + }, + "水面": { + "すいめん": 1387, + "みなも": 91 + }, + "世論": { + "よろん": 4554, + "せろん": 1934 + }, + "清水": { + "しみず": 4114, + "きよみず": 98 + }, + "大手": { + "おおて": 6695, + "おおで": 119 + }, + "大人": { + "おとな": 11037, + "たいじん": 113, + "うし": 59 + }, + "大勢": { + "おおぜい": 1290, + "たいせい": 398 + }, + "中間": { + "ちゅうかん": 17669, + "ちゅうげん": 144 + }, + "日向": { + "ひゅうが": 800, + "ひなた": 318 + }, + "夫婦": { + "ふうふ": 9165, + "めおと": 354 + }, + "牧場": { + "ぼくじょう": 1913, + "まきば": 159 + }, + "末期": { + "まっき": 3569, + "まつご": 78 + }, + "利益": { + "りえき": 13434, + "りやく": 209 + }, + "一味": { + "いちみ": 442, + "ひとあじ": 60 + }, + "魚": { + "さかな": 5857, + "うお": 1706, + "ぎょ": 413, + "ざかな": 50 + }, + "施行": { + "しこう": 18724, + "せこう": 70 + }, + "施工": { + "せこう": 25734, + "しこう": 48, + "せこ": 43 + }, + "転生": { + "てんせい": 911, + "てんしょう": 175 + }, + "博士": { + "はくし": 17017, + "はかせ": 2462 + }, + "眼鏡": { + "めがね": 2040, + "がんきょう": 102 + }, + "文字": { + "もじ": 9583, + "もんじ": 633 + }, + "文書": { + "ぶんしょ": 15094, + "もんじょ": 5879, + "もんしょ": 51 + }, + "現世": { + "げんせい": 192, + "げんせ": 125 + }, + "日中": { + "にっちゅう": 12478, + "にちじゅう": 117 + }, + "夜中": { + "よなか": 723, + "やちゅう": 106 + }, + "二人": { + "ふたり": 22151, + "ににん": 256 + }, + "見物": { + "けんぶつ": 1832, + "みもの": 61 + }, + "清浄": { + "せいじょう": 800, + "しょうじょう": 46 + }, + "谷間": { + "たにま": 1089, + "たにあい": 67 + }, + "追従": { + "ついじゅう": 1000, + "ついしょう": 73 + }, + "墓石": { + "はかいし": 323, + "ぼせき": 257 + }, + "漢書": { + "かんじょ": 171, + "かんしょ": 66, + "からぶみ": 47 + }, + "作法": { + "さほう": 3905, + "さくほう": 427 + }, + "半月": { + "はんつき": 388, + "はんげつ": 85 + }, + "黒子": { + "ほくろ": 200, + "くろこ": 183 + }, + "競売": { + "けいばい": 937, + "きょうばい": 332 + }, + "開眼": { + "かいげん": 338, + "かいがん": 144 + }, + "求道": { + "きゅうどう": 379, + "ぐどう": 81 + }, + "施業": { + "せぎょう": 602, + "しぎょう": 264 + }, + "借家": { + "しゃっか": 505, + "しゃくや": 394 + }, + "法衣": { + "ころも": 115, + "ほうえ": 87 + }, + "昨日": { + "きのう": 2670, + "さくじつ": 713 + }, + "風車": { + "ふうしゃ": 1133, + "かざぐるま": 678 + }, + "寒気": { + "かんき": 153, + "さむけ": 79 + }, + "背筋": { + "せすじ": 177, + "はいきん": 43 + }, + "逆手": { + "さかて": 169, + "ぎゃくて": 116 + }, + "生花": { + "いけばな": 283, + "せいか": 91 + }, + "白髪": { + "しらが": 313, + "はくはつ": 113 + }, + "一月": { + "ひとつき": 301, + "いちがつ": 282 + }, + "一寸": { + "ちょっと": 1481, + "いっすん": 111 + }, + "一声": { + "ひとこえ": 253, + "いっせい": 109 + }, + "一日": { + "いちにち": 1711, + "ついたち": 866, + "いちじつ": 41 + }, + "一分": { + "いちぶん": 75, + "いちぶ": 62 + }, + "一文": { + "いちもん": 86, + "いちぶん": 48 + }, + "何時": { + "いつ": 1248, + "なんじ": 159, + "なんどき": 63 + }, + "何分": { + "なにぶん": 379, + "なんぷん": 51 + }, + "気骨": { + "きこつ": 140, + "きぼね": 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"じゅうはちばん": 212, + "おはこ": 41 + }, + "明後日": { + "あさって": 186, + "みょうごにち": 60 + }, + "石綿": { + "いしわた": 1702, + "せきめん": 360 + }, + "公文": { + "こうぶん": 196, + "くもん": 46 + }, + "読本": { + "どくほん": 12176, + "とくほん": 2414, + "よみほん": 121 + }, + "古本": { + "ふるほん": 550, + "こほん": 109 + }, + "町家": { + "まちや": 655, + "ちょうか": 216 + }, + "米": { + "べい": 17392, + "こめ": 9021, + "まい": 2829, + "よね": 620, + "ごめ": 164, + "めーとる": 112 + } +} diff --git a/config/heteronyms_Sato2022.json b/config/heteronyms_Sato2022.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6af226b561ddff73a90188e88a16cebfaf0c61e6 --- /dev/null +++ b/config/heteronyms_Sato2022.json @@ -0,0 +1,211 @@ +{ + "heteronyms_in_bert": { + "表": 2, + "角": 4, + "大分": 2, + "国立": 2, + "人気": 3, + "市場": 2, + "気質": 2, + "役所": 2, + "上方": 2, + "上手": 3, + "下手": 3, + "人事": 2, + "金星": 2, + "仮名": 2, + "内面": 2, + "礼拝": 2, + "遺言": 3, + "口腔": 2, + "後世": 2, + "骨": 2, + "一途": 2, + "一言": 3, + "最中": 3, + "一目": 2, + "係": 3, + "足跡": 2, + "今日": 2, + 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+仁 +仄 +仇 +今 +介 +仍 +仏 +仔 +仕 +他 +仗 +付 +仙 +代 +令 +以 +仮 +仰 +仲 +件 +价 +任 +份 +企 +伊 +伍 +伎 +伏 +伐 +休 +会 +伝 +伯 +伴 +伶 +伸 +伺 +似 +伽 +佃 +但 +佇 +位 +低 +住 +佐 +佑 +体 +何 +佗 +余 +佚 +佛 +作 +佞 +佟 +你 +佩 +佬 +佰 +佳 +併 +佼 +使 +侂 +侃 +來 +侈 +例 +侍 +侏 +侑 +侗 +侘 +供 +依 +侠 +価 +侭 +侮 +侯 +侵 +侶 +便 +俀 +係 +促 +俄 +俊 +俎 +俑 +俗 +俘 +俚 +保 +俟 +俠 +信 +俣 +修 +俯 +俱 +俳 +俵 +俶 +俸 +俺 +倅 +倉 +個 +倍 +們 +倒 +倖 +候 +倚 +借 +倡 +倣 +値 +倦 +倧 +倩 +倪 +倫 +倭 +倶 +倹 +偃 +假 +偈 +偉 +偏 +偕 +做 +停 +健 +偲 +側 +偵 +偶 +偽 +傀 +傅 +傍 +傑 +傕 +傘 +備 +催 +傭 +傲 +傳 +債 +傷 +傾 +僅 +僉 +僊 +働 +像 +僑 +僕 +僖 +僚 +僥 +僧 +僭 +僻 +儀 +儁 +儂 +億 +儋 +儒 +儔 +儘 +儚 +償 +儡 +優 +儲 +儺 +儼 +兀 +允 +元 +兄 +充 +兆 +兇 +先 +光 +克 +兌 +免 +兎 +児 +兒 +兗 +党 +兜 +入 +內 +全 +兩 +兪 +八 +公 +六 +兮 +共 +兴 +兵 +其 +具 +典 +兼 +冀 +内 +円 +冉 +冊 +册 +再 +冏 +冑 +冒 +冕 +冗 +写 +军 +冠 +冤 +冥 +冨 +冪 +冬 +冰 +冲 +决 +冴 +冶 +冷 +冼 +凄 +准 +凉 +凋 +凌 +凍 +凛 +凜 +凝 +几 +凡 +処 +凧 +凪 +凰 +凱 +凶 +凸 +凹 +出 +函 +刀 +刁 +刃 +刄 +分 +切 +刈 +刊 +刎 +刑 +列 +初 +判 +別 +利 +刪 +到 +刳 +制 +刷 +券 +刹 +刺 +刻 +剃 +剄 +則 +削 +剋 +剌 +前 +剖 +剛 +剝 +剣 +剤 +剥 +剪 +副 +剰 +剱 +割 +創 +剽 +劃 +劇 +劈 +劉 +劍 +劔 +力 +功 +加 +劣 +动 +助 +努 +劫 +劭 +励 +労 +効 +劾 +勁 +勃 +勅 +勇 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+敢えて +敬語 +敷き +斑紋 +材木 +東証 +東都 +柳沢 +構文 +深める +無実 +燃やし +球状 +生け +畿内 +発声 +相鉄 +瞬時 +砂浜 +笑福 +答弁 +籠城 +耐える +能楽 +脂質 +花月 +葛城 +行ける +視認 +豪快 +送迎 +酷評 +閉じる +集成 +順天 +鳳凰 +##ちん +##ゴロド +##・ウィ +##ヴリ +##ザイ +##ポス +##SC +##メー +##ボエ +##da +##BL +##ウオ +##ра +##ZA +##ヒム +##ぐら +##ざん +##ストレーション +##ティカ +##ティーナ +アルフォンソ +ライツ +##enz +フィナンシャル +取り仕 +##フィル +ジョーク +シャドー +##ヴィング +406 +ハーレム +##uth +コースター +バラク +パラシュート +##OSHI +やまだ +飛び降り +いちばん +1803 +1831 +ベイビー +大和田 +1792 +1822 +##AKA +アムトラック +とどまる +小野田 +きれい +スズメ +アダムズ +滅ぼす +っぽく +入れ替わっ +わがまま +タブレット +ナンバリング +マルセイユ +セバスチャン +ガダルカナル +笑福亭 +Dou +GG +Jac +Lv +col +go +ox +いづ +つり +ぶち +まみ +みょう +めざま +やき +アニー +カリー +カイル +カステ +カヌー +キティ +ゲラ +ザム +シリウス +トラム +ポス +ヤコブ +ラッパー +リカルド +七十 +三越 +下町 +下村 +久世 +仙石 +佐川 +併結 +偽り +即死 +台所 +国司 +土星 +埋立 +塩田 +変奏 +外傷 +大沼 +大隈 +天安 +奉天 +姉弟 +娘婿 +宮前 +居合わせ +属州 +岡野 +平岡 +待避 +戻ら +手作り +撤収 +改元 +旅順 +映っ +曲げ +曲がっ +本誌 +本位 +湧水 +爆薬 +片桐 +獣医 +田野 +皇太后 +盗難 +県外 +祝祭 +租税 +空知 +紙面 +自重 +自軍 +艤装 +落札 +衰弱 +補足 +西線 +要約 +見当 +解い +軽快 +連星 +遠州 +遺品 +酢酸 +野鳥 +降着 +随行 +頑固 +頭上 +##マツ +##マイオス +##ンゲン +##・ヤ +##ih +##ポタ +##メラン +##gg +##BF +##ワナ +##ネート +##ハメ +##飼い +プロット +217 +##シャス +##スタル +シャロン +コミッショナー +一人暮らし +ユニバース +使い分け +迎え撃 +ワンセグ +##キュリー +int +##ople +##ova +アトム +##ッコロ +ラテンアメリカ +Unic +1828 +1763 +ボンネット +##EEP +払い下げ +サントス +フェリペ +Road +オリエンタル +あふれる +ロッキード +チャーチル +Limited +JFN +ネーデルラント +アルブレヒト +Bal +Bell +EG +Ha +Jour +Just +Mix +MOD +Ry +Ros +VT +avex +hp +pH +あこ +かぐ +つめ +とに +みそ +みれ +わき +アホ +カヤ +ケニー +コサック +ダライ +テッサ +ニクソン +バウンド +パーマ +ボギー +マハ +マルス +ミスト +メサ +ラズ +ラーマ +ルソン +上回り +九郎 +井口 +企む +伸縮 +初旬 +別居 +包ん +千住 +半蔵 +台枠 +右目 +名曲 +否決 +呆れ +喜久 +夕食 +大空 +失策 +嫁い +守谷 +安楽 +定額 +客演 +小岩 +干し +微細 +敵視 +普請 +東宮 +満月 +漢方 +無機 +特派 +独創 +異変 +祝賀 +神職 +秀忠 +空調 +米英 +細か +苦しい +蔓延 +装っ +西城 +西成 +見破 +賄賂 +連日 +進捗 +遂げる +邪神 +酷い +長嶋 +阪和 +降雨 +陶芸 +隣人 +音質 +預かり +##テア +##テレス +##キナ +##ニェ +##エロ +##ベア +##レッシブ +##UYA +##85 +##んぼ +##はだ +##ネア +##かみ +##まず +##あわせ +##川原 +##隠し +##我部 +##━━ +ステー +ステファン +275 +ベルナール +##ンプシャー +##urus +アップロード +485 +##ジャレ +フロート +向かわ +なかよし +カメルーン +まとまっ +クリケット +##OST +STER +##ally +デイヴ +サラダ +Arm +申し込み +1794 +1823 +ACT +1818 +マジカル +##azine +##ization +待ち伏せ +ユニバーシアード +リベンジ +ワーキング +ソルジャー +ストロング +フュージョン +ネーミング +ツイート +ヴィンセント +かすみ +あずさ +UHF +Osaka +移り住ん +ケロロ +オセアニア +プロパガンダ +エタノール +ナゴヤ +ドーナツ +ベネディクト +とにかく +Ak +Bon +Est +Fly +Long +NIGHT +Run +TK +mix +こば +つかさ +ウガンダ +ケネス +シダ +ソナー +ダビ +テイルズ +ナチュラル +ハッシュ +バケ +プファ +ボロー +モク +ルーン +万里 +上人 +両肩 +中和 +中嶋 +中書 +中腹 +乏しく +乗換 +井川 +京セラ +会期 +作ろう +侍女 +信奉 +光緒 +入籍 +写っ +冬期 +加勢 +勘定 +取組 +叫ぶ +同党 +名阪 +図面 +図案 +国技 +夭折 +学説 +安中 +安曇 +官制 +就き +局長 +山西 +山寺 +山車 +弁論 +後身 +後輪 +御影 +患い +憤慨 +拿捕 +揃い +撮る +支隊 +散見 +敬遠 +整合 +曲折 +更迭 +来店 +板倉 +栗山 +格下げ +植村 +楽しく +正治 +武闘 +求婚 +潜航 +生身 +疑う +発せ +目当て +競泳 +米原 +胎児 +臣下 +芳賀 +草案 +衣類 +被疑 +要人 +解け +貴子 +貼ら +農薬 +通ら +那智 +部材 +鉄骨 +開削 +館内 +馬術 +駅員 +駅長 +##マニ +##マーン +##くう +##コラ +##for +##ダンス +##ла +##こま +##こもり +##漬け +##息子 +ライヒ +##ori +クラスター +251 +スタミナ +214 +2100 +ディナー +##ニアム +オーボエ +引きずり +ウィズ +フェスタ +アーネスト +##レンツ +ローゼ +レーガン +プレッシャー +カルデラ +##ARE +モンロー +ICOCA +すぐさま +建てる +##ウィウス +けんじ +##ista +インタラクティブ +1809 +1829 +シューマッハ +ジャイロ +##intosh +OFF +切っ掛け +無理やり +エミリー +フォルクス +デラウェア +金田一 +Soul +スムーズ +チャップリン 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new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..08898f33d06dac712b89a3c0cc6a9229916fa336 Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/dbert.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/dictionary.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/dictionary.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..19fcb8a77820f66d2ab0305867da20bcb91ab51d Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/dictionary.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/evaluate.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/evaluate.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..38839cad2f5dc96b200ce429c133c3465aa97ca2 Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/evaluate.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/main.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/main.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..94afc80d3c43c468dc4ff34cafc4f58fd773841b Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/main.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/reader.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/reader.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7501c7d205d781188a63f13e0243c4a46fde89 Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/reader.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/t5.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/t5.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..57316b21c0234176b7b811f95c140c6d0d51f308 Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/t5.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/__pycache__/utils.cpython-310.pyc b/yomikata/__pycache__/utils.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..70981b5f4b9a53b76423a7585d435e9e1435537e Binary files /dev/null and b/yomikata/__pycache__/utils.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__init__.py b/yomikata/dataset/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cca00d22628dd83ce6bfd7a8070d3a0546476f69 Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/aozora.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/aozora.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..32c5f79b827c3b86b8ec80e54639f188fb4c3fbe Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/aozora.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/bccwj.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/bccwj.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2fb02f400bee448525b53c0d16dbef864a97fe9b Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/bccwj.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/kwdlc.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/kwdlc.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e0d180067658bbfddcb012f1b27c66f2fa008dd6 Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/kwdlc.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/ndlbib.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/ndlbib.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9255a7ef64b8a0eefd66a8df27adb4d5279a9f48 Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/ndlbib.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/pronunciations.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/pronunciations.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3227aae37bafcfd2282234eac7a433d7c229fb1c Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/pronunciations.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/repair_long_vowels.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/repair_long_vowels.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..265b0151cdb5a506facc31613c80ccdbb412eb4a Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/repair_long_vowels.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/split.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/split.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0bd05a2aed3e8edf1e2ab07689a5e4b4b1327411 Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/split.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/sudachi.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/sudachi.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b92ec86d6c6b2394dacbc85c9a7b10cdebfd5036 Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/sudachi.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/__pycache__/unidic.cpython-310.pyc b/yomikata/dataset/__pycache__/unidic.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c04feccd85abcc699c87307bec159ada0723098a Binary files /dev/null and b/yomikata/dataset/__pycache__/unidic.cpython-310.pyc differ diff --git a/yomikata/dataset/aozora.py b/yomikata/dataset/aozora.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..85e282d3cd19625578895caa1b768a3e84febf0f --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/aozora.py @@ -0,0 +1,117 @@ +"""aozora.py +Data processing script for aozora bunko file from https://github.com/ndl-lab/huriganacorpus-aozora +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +import pandas as pd +from pandas.errors import ParserError +from speach import ttlig + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils +from yomikata.dataset.repair_long_vowels import repair_long_vowels + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def read_file(file: str): + # logger.info("reading file") + with open(file) as f: + rows = [ + line.rstrip("\n").rstrip("\r").split("\t")[0:3] for line in f.readlines() + ] + df = pd.DataFrame(rows, columns=["word", "furigana", "type"]) + + # logger.info("removing unused rows") + # remove unused rows + df = df[~df["type"].isin(["[入力 読み]", "分かち書き"])] + df = df[~pd.isna(df["word"])] + df = df[~pd.isnull(df["word"])] + df = df[df["word"] != ""] + + # logger.info("organizing into sentences") + # now organize remaining rows into sentences + gyou_df = pd.DataFrame(columns=["sentence", "furigana", "sentenceid"]) + sentence = "" + furigana = "" + sentenceid = None + gyous = [] + for row in df.itertuples(): + if row.type in ["[入力文]"]: + sentence = row.word + elif row.type in ["漢字"]: + furigana += ttlig.RubyToken.from_furi( + row.word, repair_long_vowels(row.furigana, row.word) + ).to_code() + elif row.word.split(":")[0] in ["行番号"]: + if sentenceid: # this handles the first row + gyous.append([sentence, furigana, sentenceid]) + sentenceid = file.name + "_" + row.word.split(":")[1].strip() + sentence = None + furigana = "" + else: + furigana += row.word + + # last row handling + gyous.append([sentence, furigana, sentenceid]) + + # make dataframe + gyou_df = pd.DataFrame(gyous, columns=["sentence", "furigana", "sentenceid"]) + gyou_df = gyou_df[~pd.isna(gyou_df.sentence)] + + # logger.info("cleaning rows") + # clean rows + gyou_df["furigana"] = gyou_df["furigana"].apply(utils.standardize_text) + gyou_df["sentence"] = gyou_df["sentence"].apply( + lambda s: utils.standardize_text( + s.replace("|", "").replace(" ", "").replace("※", "") + ) + ) + + # logger.info("removing errors") + # remove non-matching rows + gyou_df = gyou_df[ + gyou_df["sentence"] == gyou_df["furigana"].apply(utils.remove_furigana) + ] + + # remove known errors + error_ids = [] + gyou_df = gyou_df[~gyou_df["sentenceid"].isin(error_ids)] + + # remove duplicates + gyou_df = gyou_df.drop_duplicates() + + return gyou_df + + +def aozora_data(): + """Extract, load and transform the aozora data""" + + # Extract sentences from the data files + files = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "aozora").glob("*/*/*.txt")) + + with open(Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "aozora.csv"), "w") as f: + f.write("sentence,furigana,sentenceid\n") + + for i, file in enumerate(files): + logger.info(f"{i+1}/{len(files)} {file.name}") + try: + df = read_file(file) + except ParserError: + logger.error(f"Parser error on {file}") + + df.to_csv( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "aozora.csv"), + mode="a", + index=False, + header=False, + ) + + logger.info("✅ Saved all aozora data!") + + +if __name__ == "__main__": + aozora_data() diff --git a/yomikata/dataset/bccwj.py b/yomikata/dataset/bccwj.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..303d12dbca7a6ade41ee81e4f09e9da9672a3813 --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/bccwj.py @@ -0,0 +1,206 @@ +"""bccwj.py +Data processing script for files downloaded from Chuunagon search +Chuunagon URL: https://chunagon.ninjal.ac.jp/ + +Download with the settings +文脈中の区切り記号 | +文脈中の文区切り記号 # +前後文脈の語数 10 +検索対象(固定長・可変長) 両方 +共起条件の範囲 文境界をまたがない + +ダウンロードオプション +システム Linux +文字コード UTF-8 +改行コード LF +出力ファイルが一つの場合は Zip 圧縮を行わない 検索条件式ごとに出力ファイルを分割する +インラインタグを使用 CHECK BOTH 語彙素読み AND 発音形出現形語種 BOX +(発音形出現形 is the actual pronounced one, but displays e.g. よう れい as よー れー) +タグの区切り記号 : +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +import jaconv +import pandas as pd +from speach.ttlig import RubyToken + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils + +warnings.filterwarnings("ignore") + +SENTENCE_SPLIT_CHAR = "#" +WORD_SPLIT_CHAR = "|" +READING_SEP_CHAR = ":" + + +def read_bccwj_file(filename: str): + """ """ + + df = pd.read_csv(filename, sep="\t") + + df["前文脈"] = df["前文脈"].fillna("") + df["後文脈"] = df["後文脈"].fillna("") + df["full_text"] = ( + df["前文脈"] + df["キー"] + "[" + df["語彙素読み"] + ":" + df["発音形出現形"] + "]" + df["後文脈"] + ) + + def get_sentences(row): + sentences = row["full_text"].split(SENTENCE_SPLIT_CHAR) + furigana_sentences = [] + for sentence in sentences: + words_with_readings = sentence.split(WORD_SPLIT_CHAR) + furigana_sentence = "" + for word_with_reading in words_with_readings: + word = word_with_reading.split("[")[0] + form, reading = jaconv.kata2hira( + word_with_reading.split("[")[1].split("]")[0] + ).split(READING_SEP_CHAR) + + if ( + not utils.has_kanji(word) + or reading == jaconv.kata2hira(word) + or form == "" + or reading == "" + ): + furigana_sentence += word + else: + if ("ー" in reading) and ("ー" not in form): + indexes_of_dash = [ + pos for pos, char in enumerate(reading) if char == "ー" + ] + for index_of_dash in indexes_of_dash: + if len(reading) == len(form): + dash_reading = form[index_of_dash] + else: + char_before_dash = reading[index_of_dash - 1] + if char_before_dash in "ねめせぜれてでけげへべぺ": + digraphA = char_before_dash + "え" + digraphB = char_before_dash + "い" + if digraphA in form and digraphB not in form: + dash_reading = "え" + elif digraphB in form and digraphA not in form: + dash_reading = "い" + else: + logger.warning( + f"Leaving dash in {word} {form} {reading}" + ) + dash_reading = "ー" + elif char_before_dash in "ぬつづむるくぐすずゆゅふぶぷ": + dash_reading = "う" + elif char_before_dash in "しじみいきぎひびち": + dash_reading = "い" + elif char_before_dash in "そぞのこごもろとどよょおほぼぽ": + digraphA = char_before_dash + "お" + digraphB = char_before_dash + "う" + if digraphA in form and digraphB not in form: + dash_reading = "お" + elif digraphB in form and digraphA not in form: + dash_reading = "う" + else: + if digraphA in word and digraphB not in word: + dash_reading = "お" + elif digraphB in word and digraphA not in word: + dash_reading = "う" + else: + logger.warning( + f"Leaving dash in {word} {form} {reading}" + ) + dash_reading = "ー" + else: + logger.warning( + f"Leaving dash in {word} {form} {reading}" + ) + dash_reading = "ー" + reading = ( + reading[:index_of_dash] + + dash_reading + + reading[index_of_dash + 1 :] + ) + furigana_sentence += RubyToken.from_furi(word, reading).to_code() + + furigana_sentences.append(furigana_sentence) + + furigana_sentences = [ + utils.standardize_text(sentence) for sentence in furigana_sentences + ] + sentences = [utils.remove_furigana(sentence) for sentence in furigana_sentences] + try: + rowid = row["サンプル ID"] + except KeyError: + rowid = row["講演 ID"] + if len(furigana_sentences) == 1: + ids = [rowid] + else: + ids = [rowid + "_" + str(i) for i in range(len(furigana_sentences))] + + sub_df = pd.DataFrame( + {"sentence": sentences, "furigana": furigana_sentences, "sentenceid": ids} + ) + + sub_df = sub_df[sub_df["sentence"] != sub_df["furigana"]] + + return sub_df + + output_df = pd.DataFrame() + for i, row in df.iterrows(): + output_df = output_df.append(get_sentences(row)) + + return output_df + + +def bccwj_data(): + """Extract, load and transform the bccwj data""" + + # Extract sentences from the data files + bccwj_files = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "bccwj").glob("*.txt")) + + df = pd.DataFrame() + + for bccwj_file in bccwj_files: + logger.info(bccwj_file.name) + df = pd.concat([df, read_bccwj_file(bccwj_file)]) + + # remove known errors + error_ids = [] + + df = df[~df["sentenceid"].isin(error_ids)] + df = df[df["sentence"] != ""] + df = df.drop_duplicates() + df["furigana"] = df["furigana"].apply(utils.standardize_text) + df["sentence"] = df["sentence"].apply(utils.standardize_text) + assert (df["sentence"] == df["furigana"].apply(utils.remove_furigana)).all() + + # Output + df.to_csv(Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "bccwj.csv"), index=False) + + logger.info("✅ Saved bccwj data!") + + +def bccwj_subset(bccwj_file): + """Extract, load and transform a subset of the bccwj data""" + + df = read_bccwj_file(bccwj_file) + + # remove known errors + error_ids = [] + + df = df[~df["sentenceid"].isin(error_ids)] + df = df.drop_duplicates() + df["furigana"] = df["furigana"].apply(utils.standardize_text) + df["sentence"] = df["sentence"].apply(utils.standardize_text) + + # Output + df.to_csv( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, bccwj_file.name.split(".")[0] + ".csv"), + index=False, + ) + + logger.info("✅ Saved bccwj " + bccwj_file.name.split(".")[0] + " data!") + + +if __name__ == "__main__": + bccwj_data() diff --git a/yomikata/dataset/kwdlc.py b/yomikata/dataset/kwdlc.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c95a07baadd7e118698deda1787272fe02aa881f --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/kwdlc.py @@ -0,0 +1,109 @@ +"""kwdlc.py +Data processing script for KWDLC files directly in the repository format +KWDLC repository: https://github.com/ku-nlp/KWDLC +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +import pandas as pd +from speach import ttlig + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def read_knp_file(filename: str): + with open(filename) as f: + contents = f.readlines() + + ids = [] + sentences = [] + furiganas = [] + sentence = "" + furigana = "" + for row in contents: + first_word = row.split(" ")[0] + if first_word in ["*", "+"]: + pass + elif first_word == "#": + sentence_id = row.split(" ")[1].split("S-ID:")[1] + elif first_word == "EOS\n": + sentence = utils.standardize_text(sentence) + furigana = utils.standardize_text(furigana) + if sentence == utils.remove_furigana(furigana): + sentences.append(sentence) + furiganas.append(furigana) + ids.append(sentence_id) + else: + logger.warning( + f"Dropping mismatched line \n Sentence: {sentence} \n Furigana: {furigana}" + ) + sentence = "" + furigana = "" + else: + words = row.split(" ") + sentence += words[0] + if words[0] == words[1]: + furigana += words[0] + else: + furigana += ttlig.RubyToken.from_furi(words[0], words[1]).to_code() + + assert len(ids) == len(sentences) + assert len(sentences) == len(furiganas) + return ids, sentences, furiganas # readings + + +def kwdlc_data(): + """Extract, load and transform the kwdlc data""" + + # Extract sentences from the data files + knp_files = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "kwdlc").glob("**/*.knp")) + + all_ids = [] + all_sentences = [] + all_furiganas = [] + for knp_file in knp_files: + ids, sentences, furiganas = read_knp_file(knp_file) + all_ids += ids + all_sentences += sentences + all_furiganas += furiganas + + # construct dataframe + df = pd.DataFrame( + list( + zip(all_sentences, all_furiganas, all_ids) + ), # all_readings, all_furiganas)), + columns=["sentence", "furigana", "sentenceid"], + ) + + # remove known errors + error_ids = [ + "w201106-0000547376-1", + "w201106-0001768070-1-01", + "w201106-0000785999-1", + "w201106-0001500842-1", + "w201106-0000704257-1", + "w201106-0002300346-3", + "w201106-0001779669-3", + "w201106-0000259203-1", + ] + + df = df[~df["sentenceid"].isin(error_ids)] + df = df.drop_duplicates() + df["furigana"] = df["furigana"].apply(utils.standardize_text) + df["sentence"] = df["sentence"].apply(utils.standardize_text) + # Test + assert (df["sentence"] == df["furigana"].apply(utils.remove_furigana)).all() + + # Output + df.to_csv(Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "kwdlc.csv"), index=False) + + logger.info("✅ Saved kwdlc data!") + + +if __name__ == "__main__": + kwdlc_data() diff --git a/yomikata/dataset/ndlbib.py b/yomikata/dataset/ndlbib.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..047c6f2432a3bbf7d80dcb5be9ee4fbeda901b5a --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/ndlbib.py @@ -0,0 +1,46 @@ +"""ndlbib.py +Data processing script for ndlbib sentence file from https://github.com/ndl-lab/huriganacorpus-ndlbib +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +from pandas.errors import ParserError + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata.dataset.aozora import read_file + +# ndlbib and aozora use same file structure + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def ndlbib_data(): + """Extract, load and transform the ndlbib data""" + + # Extract sentences from the data files + files = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "shosi").glob("*.txt")) + + with open(Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "ndlbib.csv"), "w") as f: + f.write("sentence,furigana,sentenceid\n") + + for i, file in enumerate(files): + logger.info(f"{i+1}/{len(files)} {file.name}") + try: + df = read_file(file) + except ParserError: + logger.error(f"Parser error on {file}") + + df.to_csv( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "ndlbib.csv"), + mode="a", + index=False, + header=False, + ) + + logger.info("✅ Saved ndlbib data!") + + +if __name__ == "__main__": + ndlbib_data() diff --git a/yomikata/dataset/pronunciations.py b/yomikata/dataset/pronunciations.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..386d814833e2f1a1de3bc13ca3fc95598d438e6d --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/pronunciations.py @@ -0,0 +1,57 @@ +from pathlib import Path + +import jaconv +import pandas as pd +from tqdm import tqdm + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils + + +def pronunciation_data(): + + data_files = list(Path(config.READING_DATA_DIR).glob("*.csv")) + + df = pd.DataFrame() + + for file in data_files: + if (file.name == "all.csv") or (file.name == "ambiguous.csv"): + continue + output_df = pd.read_csv(file) + df = pd.concat([df, output_df]) + + df["surface"] = df["surface"].astype(str).str.strip() + df["kana"] = df["kana"].astype(str).str.strip() + + tqdm.pandas() + + df["kana"] = df["kana"].progress_apply(utils.standardize_text) + df["surface"] = df["surface"].progress_apply(utils.standardize_text) + df["kana"] = df.progress_apply(lambda row: jaconv.kata2hira(row["kana"]), axis=1) + df = df[df["surface"] != df["kana"]] + df = df[df["kana"] != ""] + + df = df[df["surface"].progress_apply(utils.has_kanji)] + + df = df.loc[~df["surface"].str.contains(r"[〜〜()\)\(\*]\.")] + + df = df[["surface", "kana"]] + df = df.drop_duplicates() + + df.to_csv(Path(config.READING_DATA_DIR, "all.csv"), index=False) + + logger.info("✅ Merged all the pronunciation data!") + + # merged_df = ( + # df.groupby("surface")["kana"] + # .apply(list) + # .reset_index(name="pronunciations") + # ) + + # ambiguous_df = merged_df[merged_df["pronunciations"].apply(len) > 1] + # ambiguous_df.to_csv(Path(config.READING_DATA_DIR, "ambiguous.csv"), index=False) + + +if __name__ == "__main__": + pronunciation_data() diff --git a/yomikata/dataset/repair_long_vowels.py b/yomikata/dataset/repair_long_vowels.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b20ba6b6dfbec486197bb032e8962cd0821e655a --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/repair_long_vowels.py @@ -0,0 +1,62 @@ +from pathlib import Path + +import pandas as pd + +from config import config +from config.config import logger + +pronunciation_df = pd.read_csv(Path(config.READING_DATA_DIR, "all.csv")) +pronunciation_df = pronunciation_df.groupby("surface")["kana"].apply(list) + + +def repair_long_vowels(kana: str, kanji: str = None) -> str: + """Clean and normalize text + + Args: + kana (str): input string + kanji (str): input string, optional + + Returns: + str: a cleaned string + """ + + reading = kana + indices_of_dash = [pos for pos, char in enumerate(reading) if char == "ー"] + + # get rid of non-ambiguous dashes + for index_of_dash in indices_of_dash: + char_before_dash = reading[index_of_dash - 1] + if char_before_dash in "ぬつづむるくぐすずゆゅふぶぷ": + reading = reading[:index_of_dash] + "う" + reading[index_of_dash + 1 :] + elif char_before_dash in "しじみいきぎひびちぢぃ": + reading = reading[:index_of_dash] + "い" + reading[index_of_dash + 1 :] + + indices_of_not_dash = [pos for pos, char in enumerate(reading) if char != "ー"] + if len(indices_of_not_dash) != len(reading): + if not kanji: + logger.info("Disambiguating this dash requires kanji") + logger.info(f"Left dash in {reading}") + else: + try: + candidate_pronunciations = list(pronunciation_df[kanji]) + except KeyError: + candidate_pronunciations = [] + + candidate_pronunciations = list(set(candidate_pronunciations)) + + candidate_pronunciations = [ + x for x in candidate_pronunciations if len(x) == len(reading) + ] + candidate_pronunciations = [ + x + for x in candidate_pronunciations + if all([x[i] == reading[i] for i in indices_of_not_dash]) + ] + + if len(candidate_pronunciations) == 1: + reading = candidate_pronunciations[0] + else: + pass + # logger.warning(f"Left dashes in {kanji} {reading}") + + return reading diff --git a/yomikata/dataset/split.py b/yomikata/dataset/split.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..71c4282fbe5cf83103ae8a4492d39303ad44e139 --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/split.py @@ -0,0 +1,271 @@ +from pathlib import Path + +import pandas as pd +from sklearn.model_selection import train_test_split +from speach.ttlig import RubyFrag, RubyToken + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils +from yomikata.dictionary import Dictionary + + +def train_val_test_split(X, y, train_size, val_size, test_size): + """Split dataset into data splits.""" + assert (train_size + val_size + test_size) == 1 + X_train, X_, y_train, y_ = train_test_split(X, y, train_size=train_size) + X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split( + X_, y_, train_size=val_size / (test_size + val_size) + ) + return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test + + +def filter_simple(input_file, output_file, heteronyms) -> None: + """This filters out sentences which don't contain any heteronyms""" + + df = pd.read_csv(input_file) # load + logger.info(f"Prefilter size: {len(df)}") + + df = df[df["sentence"].str.contains(r"|".join(heteronyms))] + logger.info(f"Postfilter size: {len(df)}") + + df.to_csv(output_file, index=False) + + +def filter_dictionary(input_file, output_file, heteronyms, dictionary) -> None: + """This filters out sentences which contain heteronyms only as part of a compound which is known to the dictionary""" + df = pd.read_csv(input_file) # load + logger.info(f"Prefilter size: {len(df)}") + + df["contains_heteronym"] = df["sentence"].apply( + lambda s: not set( + [dictionary.token_to_surface(m) for m in dictionary.tagger(s)] + ).isdisjoint(heteronyms) + ) + + df = df[df["contains_heteronym"]] + logger.info(f"Postfilter size: {len(df)}") + + df.to_csv(output_file, index=False) + + +def regroup_furigana(s, heteronym, heteronym_dict, dictionary, verbose=False): + rubytokens = utils.parse_furigana(s) + output_tokens = [] + for token in rubytokens.groups: + if isinstance(token, RubyFrag): + # this is a token with furigana + if heteronym in token.text and token.text != heteronym: + # it includes the heteronym but is not exactly the heteronym + # if len(dictionary.tagger(token.text)) > 1: + # it is not in the dictionary, so we try to regroup it + # note this dictionary check is not foolproof: sometimes words are in the dictionary and found here, + # but in a parse of the whole sentence the word will be split in two. + # commented this out since actually even if it is part of dictionary, it will go through the training and so we might as well try to regroup it to avoid it being an + viable_regroupings = [] + for reading in heteronym_dict[heteronym]: + regrouped_tokens = regroup_furigana_tokens( + [token], heteronym, reading, verbose=verbose + ) + if regrouped_tokens != [token]: + if verbose: + print("viable regrouping found") + viable_regroupings.append(regrouped_tokens) + if len(viable_regroupings) == 1: + output_tokens += viable_regroupings[0] + continue + else: + if verbose: + print("multiple viable readings found, cannot regroup") + pass + output_tokens.append(token) + + output_string = RubyToken(groups=output_tokens).to_code() + assert utils.furigana_to_kana(output_string) == utils.furigana_to_kana(s) + assert utils.remove_furigana(output_string) == utils.remove_furigana(s) + return output_string + + +def regroup_furigana_tokens(ruby_tokens, heteronym, reading, verbose=False): + if not len(ruby_tokens) == 1: + raise ValueError("regroup failed, no support yet for token merging") + ruby_token = ruby_tokens[0] + text = ruby_token.text + furi = ruby_token.furi + try: + split_text = [ + text[0 : text.index(heteronym)], + heteronym, + text[text.index(heteronym) + len(heteronym) :], + ] + split_text = [text for text in split_text if text != ""] + except ValueError: + if verbose: + print("regroup failed, heteronym not in token text") + return ruby_tokens + + try: + split_furi = [ + furi[0 : furi.index(reading)], + reading, + furi[furi.index(reading) + len(reading) :], + ] + split_furi = [furi for furi in split_furi if furi != ""] + except ValueError: + if verbose: + print("regroup failed, reading not in token furi") + return ruby_tokens + + if not len(split_text) == len(split_furi): + if verbose: + print( + "regroup failed, failed to find heteronym and its reading in the same place in the inputs" + ) + return ruby_tokens + + regrouped_tokens = [ + RubyFrag(text=split_text[i], furi=split_furi[i]) for i in range(len(split_text)) + ] + + if not "".join([token.furi for token in ruby_tokens]) == "".join( + [token.furi for token in regrouped_tokens] + ): + if verbose: + print( + "regroup failed, reading of produced result does not agree with reading of input" + ) + return ruby_tokens + if not [token.furi for token in regrouped_tokens if token.text == heteronym] == [ + reading + ]: + if verbose: + print("regroup failed, the heteronym did not get assigned the reading") + return ruby_tokens + return regrouped_tokens + + +def optimize_furigana(input_file, output_file, heteronym_dict, dictionary) -> None: + df = pd.read_csv(input_file) # load + logger.info("Optimizing furigana using heteronym list and dictionary") + for heteronym in heteronym_dict.keys(): + logger.info(f"Heteronym {heteronym} {heteronym_dict[heteronym]}") + n_with_het = sum(df["sentence"].str.contains(heteronym)) + rows_to_rearrange = df["sentence"].str.contains(heteronym) + optimized_rows = df.loc[rows_to_rearrange, "furigana"].apply( + lambda s: regroup_furigana(s, heteronym, heteronym_dict, dictionary) + ) + n_rearranged = sum(df.loc[rows_to_rearrange, "furigana"] != optimized_rows) + logger.info(f"{n_rearranged}/{n_with_het} sentences were optimized") + df.loc[rows_to_rearrange, "furigana"] = optimized_rows + df.to_csv(output_file, index=False) + + +def remove_other_readings(input_file, output_file, heteronym_dict): + df = pd.read_csv(input_file) # load + logger.info(f"Prefilter size: {len(df)}") + df["keep_row"] = False + for heteronym in heteronym_dict.keys(): + logger.info(heteronym) + n_with_het = sum(df["sentence"].str.contains(heteronym)) + keep_for_het = df["furigana"].str.contains( + r"|".join( + [f"{{{heteronym}/{reading}}}" for reading in heteronym_dict[heteronym]] + ) + ) + df["keep_row"] = df["keep_row"] | keep_for_het + logger.info( + f"Dropped {n_with_het-sum(keep_for_het)}/{n_with_het} sentences which have different readings" + ) # TODO reword + df = df.loc[df["keep_row"]] + df = df.drop("keep_row", axis=1) + df.to_csv(output_file, index=False) + + +def check_data(input_file) -> bool: + + df = pd.read_csv(input_file) # load + df["furigana-test"] = df["sentence"] == df["furigana"].apply(utils.remove_furigana) + assert df["furigana-test"].all() + df["sentence-standardize-test"] = df["sentence"] == df["sentence"].apply( + utils.standardize_text + ) + assert df["sentence-standardize-test"].all() + + return True + + +def split_data(data_file) -> None: + + df = pd.read_csv(data_file) # load + + X = df["sentence"].values + y = df["furigana"].values + + (X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test) = train_val_test_split( + X=X, + y=y, + train_size=config.TRAIN_SIZE, + val_size=config.VAL_SIZE, + test_size=config.TEST_SIZE, + ) + + train_df = pd.DataFrame({"sentence": X_train, "furigana": y_train}) + val_df = pd.DataFrame({"sentence": X_val, "furigana": y_val}) + test_df = pd.DataFrame({"sentence": X_test, "furigana": y_test}) + + train_df.to_csv(Path(config.TRAIN_DATA_DIR, "train_" + data_file.name), index=False) + val_df.to_csv(Path(config.VAL_DATA_DIR, "val_" + data_file.name), index=False) + test_df.to_csv(Path(config.TEST_DATA_DIR, "test_" + data_file.name), index=False) + + +if __name__ == "__main__": + + input_files = [ + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "aozora.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "kwdlc.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "bccwj.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "ndlbib.csv"), + ] + + logger.info("Merging sentence data") + utils.merge_csvs(input_files, Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "all.csv"), n_header=1) + + logger.info("Rough filtering for sentences with heteronyms") + filter_simple( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "all.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "have_heteronyms_simple.csv"), + config.HETERONYMS.keys(), + ) + + logger.info("Sudachidict filtering for out heteronyms in known compounds") + filter_dictionary( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "have_heteronyms_simple.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "have_heteronyms.csv"), + config.HETERONYMS.keys(), + Dictionary("sudachi"), + ) + + logger.info("Optimizing furigana") + optimize_furigana( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "have_heteronyms.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "optimized_heteronyms.csv"), + config.HETERONYMS, + Dictionary("sudachi"), + ) + + logger.info("Removing heteronyms with unexpected readings") + remove_other_readings( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "optimized_heteronyms.csv"), + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "optimized_strict_heteronyms.csv"), + config.HETERONYMS, + ) + + logger.info("Running checks on data") + test_result = check_data( + Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "optimized_strict_heteronyms.csv") + ) + + logger.info("Performing train/test/split") + split_data(Path(config.SENTENCE_DATA_DIR, "optimized_strict_heteronyms.csv")) + + logger.info("Data splits successfully generated!") diff --git a/yomikata/dataset/sudachi.py b/yomikata/dataset/sudachi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..71b896e372198706eaa4ae7c6bc5953343125ace --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/sudachi.py @@ -0,0 +1,50 @@ +"""sudachi.py +Data processing script for sudachi dictionary +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +import pandas as pd + +from config import config +from config.config import logger + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def sudachi_data(): + + sudachi_file = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "sudachi").glob("*.csv")) + + df = pd.DataFrame() + + for file in sudachi_file: + logger.info(file.name) + # Load file + df = pd.concat( + [ + df, + pd.read_csv( + file, + header=None, + ), + ] + ) + + df["surface"] = df[0].astype(str).str.strip() + df["kana"] = df[11].astype(str).str.strip() + df["type"] = df[5].astype(str).str.strip() + df = df[df["kana"] != "*"] + df = df[df["surface"] != df["kana"]] + df = df[df["type"] != "補助記号"] + + df = df[["surface", "kana"]] + + df.to_csv(Path(config.READING_DATA_DIR, "sudachi.csv"), index=False) + + logger.info("✅ Processed sudachi data!") + + +if __name__ == "__main__": + sudachi_data() diff --git a/yomikata/dataset/unidic.py b/yomikata/dataset/unidic.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cc699832efbe3c9fe9729060589629f79a0a4298 --- /dev/null +++ b/yomikata/dataset/unidic.py @@ -0,0 +1,44 @@ +"""unidic.py +Data processing script for unidic dictionary +""" + +import warnings +from pathlib import Path + +import pandas as pd + +from config import config +from config.config import logger + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def unidic_data(): + """Extract, load and transform the unidic data""" + + # Extract sentences from the data files + unidic_file = list(Path(config.RAW_DATA_DIR, "unidic").glob("*.csv"))[0] + + # Load file + df = pd.read_csv( + unidic_file, + header=None, + names="surface id1 id2 id3 pos1 pos2 pos3 pos4 cType " + "cForm lForm lemma orth orthBase pron pronBase goshu iType iForm fType " + "fForm iConType fConType type kana kanaBase form formBase aType aConType " + "aModType lid lemma_id".split(" "), + ) + + df["surface"] = df["surface"].astype(str).str.strip() + df["kana"] = df["kana"].astype(str).str.strip() + df = df[df["kana"] != "*"] + df = df[df["surface"] != df["kana"]] + df = df[["surface", "kana"]] + + df.to_csv(Path(config.READING_DATA_DIR, "unidic.csv"), index=False) + + logger.info("✅ Processed unidic data!") + + +if __name__ == "__main__": + unidic_data() diff --git a/yomikata/dbert.py b/yomikata/dbert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c3df393fa5cdfdcc7580e0eb94c1db07a89c7b14 --- /dev/null +++ b/yomikata/dbert.py @@ -0,0 +1,414 @@ +""" +dbert.py +Provides the dBert class that implements Reader using BERT contextual embeddings to disambiguate heteronyms. +""" + +import logging +import os +from pathlib import Path + +import numpy as np +import torch +from speach.ttlig import RubyFrag, RubyToken +from transformers import ( + AutoModelForTokenClassification, + BertJapaneseTokenizer, + DataCollatorForTokenClassification, + EarlyStoppingCallback, + Trainer, + TrainingArguments, +) + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils +from yomikata.reader import Reader +from yomikata.utils import LabelEncoder + +logging.getLogger("transformers").setLevel(logging.ERROR) +logging.getLogger("transformers.trainer").setLevel(logging.ERROR) +logging.getLogger("datasets").setLevel(logging.ERROR) + + +class dBert(Reader): + def __init__( + self, + artifacts_dir: Path = Path(config.STORES_DIR, "dbert"), + reinitialize: bool = False, + device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"), + ) -> None: + + # Set the device + self.device = device + logger.info(f"Running on {self.device}") + if self.device.type == "cuda": + logger.info(torch.cuda.get_device_name(0)) + + # Hardcoded parameters + self.max_length = 128 + + # Load the model + self.artifacts_dir = artifacts_dir + if reinitialize: + + # load tokenizer from upstream huggingface repository + default_model = "cl-tohoku/bert-base-japanese-v2" + self.tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(default_model) + logger.info(f"Using {default_model} tokenizer") + + # load the heteronyms list + self.heteronyms = config.HETERONYMS + + # make the label encoder + label_list = [""] + for i, heteronym in enumerate(self.heteronyms.keys()): + for j, reading in enumerate(self.heteronyms[heteronym]): + label_list.append(heteronym + ":" + reading) + + self.label_encoder = LabelEncoder() + self.label_encoder.fit(label_list) + + logger.info("Made label encoder with default heteronyms") + + # add surface forms to tokenizer vocab + surfaces = list( + set([x.split(":")[0] for x in self.label_encoder.classes if x != ""]) + ) + + new_tokens = [ + surface + for surface in surfaces + if surface + not in (list(self.tokenizer.vocab.keys()) + list(self.tokenizer.get_added_vocab())) + ] + + self.tokenizer.add_tokens(new_tokens) + if len(new_tokens) > 0: + logger.info(f"Added {len(new_tokens)} surface forms to tokenizer vocab") + + # check that new tokens were added properly + assert [ + self.tokenizer.decode( + self.tokenizer.encode( + [surface], + add_special_tokens=False, + ) + ) + for surface in surfaces + ] == surfaces + + self.surfaceIDs = self.tokenizer.encode( + list(set([x.split(":")[0] for x in self.label_encoder.classes if x != ""])), + add_special_tokens=False, + ) + assert len(self.surfaceIDs) == len(surfaces) + + # Load model from upstream huggingface repository + self.model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained( + default_model, num_labels=len(self.label_encoder.classes) + ) + self.model.resize_token_embeddings(len(self.tokenizer)) + logger.info(f"Using model {default_model}") + + self.save(artifacts_dir) + else: + self.load(artifacts_dir) + + def load(self, directory): + self.tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(directory) + self.model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(directory).to(self.device) + self.label_encoder = LabelEncoder.load(Path(directory, "label_encoder.json")) + self.heteronyms = utils.load_dict(Path(directory, "heteronyms.json")) + + self.surfaceIDs = self.tokenizer.encode( + list(set([x.split(":")[0] for x in self.label_encoder.classes if x != ""])), + add_special_tokens=False, + ) + logger.info(f"Loaded model from directory {directory}") + + def save(self, directory): + self.tokenizer.save_pretrained(directory) + self.model.save_pretrained(directory) + self.label_encoder.save(Path(directory, "label_encoder.json")) + utils.save_dict(self.heteronyms, Path(directory, "heteronyms.json")) + logger.info(f"Saved model to directory {directory}") + + def batch_preprocess_function(self, entries, pad=False): + inputs = [entry for entry in entries["sentence"]] + furiganas = [entry for entry in entries["furigana"]] + if pad: + tokenized_inputs = self.tokenizer( + inputs, + max_length=self.max_length, + truncation=True, + padding="max_length", + # return_tensors="np", + ) + else: + tokenized_inputs = self.tokenizer( + inputs, + max_length=self.max_length, + truncation=True, + ) + + labels = [] + for i, input_ids in enumerate(tokenized_inputs["input_ids"]): + furigana_temp = furiganas[i] + label_ids = [] + assert inputs[i] == utils.remove_furigana(furiganas[i]) + for j, input_id in enumerate(input_ids): + if input_id not in self.surfaceIDs: + label = -100 + else: + surface = self.tokenizer.decode([input_id]) + try: + reading_start_idx = furigana_temp.index(surface) + len(surface) + furigana_temp = furigana_temp[reading_start_idx + 1 :] + reading_end_idx = furigana_temp.index("}") + reading = furigana_temp[:reading_end_idx] + furigana_temp = furigana_temp[reading_end_idx + 1 :] + label = self.label_encoder.class_to_index[surface + ":" + reading] + except KeyError: + # this means there's an unknown reading + label = 0 + except ValueError: + # this means that the surface form is not present in the furigana + # probably it got split between two different words + label = 0 + label_ids.append(label) + assert len(label_ids) == len(input_ids) + labels.append(label_ids) + + assert len(labels) == len(tokenized_inputs["input_ids"]) + + return { + "input_ids": tokenized_inputs["input_ids"], + "attention_mask": tokenized_inputs["attention_mask"], + "labels": labels, + } + + def train(self, dataset, training_args={}) -> dict: + + dataset = dataset.map( + self.batch_preprocess_function, batched=True, fn_kwargs={"pad": False} + ) + dataset = dataset.filter( + lambda entry: any(x in entry["input_ids"] for x in list(self.surfaceIDs)) + ) + + # put the model in training mode + self.model.train() + + default_training_args = { + "output_dir": self.artifacts_dir, + "num_train_epochs": 10, + "evaluation_strategy": "steps", + "eval_steps": 10, + "logging_strategy": "steps", + "logging_steps": 10, + "save_strategy": "steps", + "save_steps": 10, + "learning_rate": 2e-5, + "per_device_train_batch_size": 128, + "per_device_eval_batch_size": 128, + "load_best_model_at_end": True, + "metric_for_best_model": "loss", + "weight_decay": 0.01, + "save_total_limit": 3, + "fp16": True, + "report_to": "tensorboard", + } + + default_training_args.update(training_args) + training_args = default_training_args + + # Not padding in batch_preprocess_function so need data_collator for trainer + data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=self.tokenizer, padding=True) + + if "val" in list(dataset): + trainer = Trainer( + model=self.model, + args=TrainingArguments(**training_args), + train_dataset=dataset["train"], + eval_dataset=dataset["val"], + tokenizer=self.tokenizer, + callbacks=[ + EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=5), + ], + data_collator=data_collator, + ) + else: + trainer = Trainer( + model=self.model, + args=TrainingArguments(**training_args), + train_dataset=dataset["train"], + tokenizer=self.tokenizer, + data_collator=data_collator, + ) + + result = trainer.train() + + # Output some training information + print(f"Time: {result.metrics['train_runtime']:.2f}") + print(f"Samples/second: {result.metrics['train_samples_per_second']:.2f}") + gpu_index = int(os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]) + utils.print_gpu_utilization(gpu_index) + + # Get metrics for each train/val/split + self.model.eval() + full_performance = {} + for key in dataset.keys(): + max_evals = min(100000, len(dataset[key])) + # max_evals = len(dataset[key]) + logger.info(f"getting predictions for {key}") + subset = dataset[key].shuffle().select(range(max_evals)) + prediction_output = trainer.predict(subset) + logger.info(f"processing predictions for {key}") + metrics = prediction_output[2] + labels = prediction_output[1] + predictions = np.argmax(prediction_output[0], axis=2) + + true_inputs = [ + self.tokenizer.decode([input_id]) + for row in subset["input_ids"] + for input_id in row + if input_id in self.surfaceIDs + ] + + true_predictions = [ + str(self.label_encoder.index_to_class[p]) + for prediction, label in zip(predictions, labels) + for (p, l) in zip(prediction, label) + if l != -100 + ] + + true_labels = [ + str(self.label_encoder.index_to_class[l]) + for prediction, label in zip(predictions, labels) + for (p, l) in zip(prediction, label) + if l != -100 + ] + + logger.info("processing performance") + performance = { + heteronym: { + "n": 0, + "readings": { + reading: { + "n": 0, + "found": { + readingprime: 0 + for readingprime in list(self.heteronyms[heteronym].keys()) + + [""] + }, + } + for reading in list(self.heteronyms[heteronym].keys()) + [""] + }, + } + for heteronym in self.heteronyms.keys() + } + + for i, surface in enumerate(true_inputs): + performance[surface]["n"] += 1 + + true_reading = true_labels[i].split(":")[-1] + + performance[surface]["readings"][true_reading]["n"] += 1 + + if true_predictions[i] != "": + if true_predictions[i].split(":")[0] != surface: + logger.warning(f"big failure at {surface} {true_predictions[i]}") + found_reading = "" + else: + found_reading = true_predictions[i].split(":")[1] + else: + found_reading = "" + + performance[surface]["readings"][true_reading]["found"][found_reading] += 1 + + # if found_reading != true_reading: + # # pass + # logger.info( + # f"Predicted {found_reading} instead of {true_reading} in {subset["furigana"][furi_rows[i]]}" + # ) + + n = 0 + correct = 0 + for surface in performance.keys(): + for true_reading in performance[surface]["readings"].keys(): + performance[surface]["readings"][true_reading]["accuracy"] = np.round( + performance[surface]["readings"][true_reading]["found"][true_reading] + / np.array(performance[surface]["readings"][true_reading]["n"]), + 3, + ) + + performance[surface]["accuracy"] = np.round( + sum( + performance[surface]["readings"][true_reading]["found"][true_reading] + for true_reading in performance[surface]["readings"].keys() + ) + / np.array(performance[surface]["n"]), + 3, + ) + + correct += sum( + performance[surface]["readings"][true_reading]["found"][true_reading] + for true_reading in performance[surface]["readings"].keys() + ) + n += performance[surface]["n"] + + performance = { + "metrics": metrics, + "accuracy": round(correct / n, 3), + "heteronym_performance": performance, + } + + full_performance[key] = performance + + trainer.save_model() + + return full_performance + + def furigana(self, text: str) -> str: + + text = utils.standardize_text(text) + text = utils.remove_furigana(text) + text = text.replace("{", "").replace("}", "") + + self.model.eval() + + text_encoded = self.tokenizer( + text, + max_length=self.max_length, + truncation=True, + return_tensors="pt", + ) + + input_ids = text_encoded["input_ids"].to(self.device) + input_mask = text_encoded["attention_mask"].to(self.device) + + logits = self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=input_mask).logits + + predictions = torch.argmax(logits, dim=2) + + output_ruby = [] + for (i, p) in enumerate(predictions[0]): + text = self.tokenizer.decode([input_ids[0][i]]) + if text in ["[CLS]", "[SEP]"]: + continue + if text[:2] == "##": + text = text[2:] + if input_ids[0][i].item() in self.surfaceIDs: + + furi = self.label_encoder.index_to_class[p.item()] + + if furi == "": + output_ruby.append(f"{{{text}}}") + elif furi.split(":")[0] != text: + output_ruby.append(f"{{{text}}}") + else: + output_ruby.append(RubyFrag(text=text, furi=furi.split(":")[1])) + else: + output_ruby.append(text) + + return RubyToken(groups=output_ruby).to_code() diff --git a/yomikata/dictionary.py b/yomikata/dictionary.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..45a18543094a28203daed093e614f4a8205f0853 --- /dev/null +++ b/yomikata/dictionary.py @@ -0,0 +1,99 @@ +""" +dictionary.py +Provides the Dictionary class which implements Reader using dictionary lookup. +""" + +import fugashi +import ipadic +import jaconv +import jumandic +from speach import ttlig +from sudachipy import dictionary as sudachidict +from sudachipy import tokenizer as sudachitokenizer + +from config.config import ASCII_SPACE_TOKEN +from yomikata import utils +from yomikata.reader import Reader + +tokenizer_obj = sudachidict.Dictionary(dict="full").create() +mode = sudachitokenizer.Tokenizer.SplitMode.C + +taggers = {} +taggers["ipadic"] = fugashi.GenericTagger(ipadic.MECAB_ARGS) +taggers["juman"] = fugashi.GenericTagger(jumandic.MECAB_ARGS) +taggers["unidic"] = fugashi.Tagger() +taggers["sudachi"] = lambda s: tokenizer_obj.tokenize(s, mode) + +token_to_kana = { + "ipadic": lambda word: jaconv.kata2hira(str(word.feature[7])) + if len(word.feature) >= 8 + else jaconv.kata2hira(str(word.surface)), + "juman": lambda word: word.feature[5] + if word.feature[5] != "*" + else jaconv.kata2hira(str(word)), + "unidic": lambda word: jaconv.kata2hira(str(word)) + if (word.feature.kana == "*" or word.feature.kana is None) + else jaconv.kata2hira(str(word.feature.kana)), + "sudachi": lambda word: jaconv.kata2hira( + utils.standardize_text(str(word.reading_form())) + ), +} + +token_to_surface = { + "ipadic": lambda word: word.surface, + "juman": lambda word: word.surface, + "unidic": lambda word: word.surface, + "sudachi": lambda word: word.surface(), +} + +token_to_pos = { + "ipadic": lambda word: word.feature[0], + "juman": lambda word: word.feature[0], + "unidic": lambda word: word.feature.pos1, + "sudachi": lambda word: word.part_of_speech()[0], +} + + +class Dictionary(Reader): + def __init__(self, tagger: str = "unidic") -> None: + """Create a Dictionary object to apply furigana using Dictionary lookup + Object holds configuration and tokenizer state. + + Typical usage: + + ```python + reader = Dictionary() + furi = Dictionary.furigana("お前はもう死んでいる") + # "お{前/まえ}はもう{死/し}んでいる" + ``` + + Args: + tagger (str, optional): Tokenizing dictionary to be used。 Defaults to `unidic`. `juman`, `ipadic`, 'sudachi' also possible. + """ + + self.tagger = taggers[tagger] + self.token_to_kana = token_to_kana[tagger] + self.token_to_surface = token_to_surface[tagger] + self.token_to_pos = token_to_pos[tagger] + + def furigana(self, text: str) -> str: + text = utils.standardize_text(text) + text = text.replace(" ", ASCII_SPACE_TOKEN) + rubytoken = utils.parse_furigana(text) + output = "" + + for group in rubytoken.groups: + if isinstance(group, ttlig.RubyFrag): + output += f"{{{group.text}/{group.furi}}}" + else: + group = group.replace("{", "").replace("}", "") + for word in self.tagger(group): + kana = self.token_to_kana(word) + surface = self.token_to_surface(word) + pos = self.token_to_pos(word) + if (surface == kana) or pos in ["記号", "補助記号", "特殊"]: + output += surface + else: + output += ttlig.RubyToken.from_furi(surface, kana).to_code() + output = output.replace(ASCII_SPACE_TOKEN, " ") + return output diff --git a/yomikata/main.py b/yomikata/main.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9ada4b03c6ab8f4752ce6e3336c33ecffeb12d3b --- /dev/null +++ b/yomikata/main.py @@ -0,0 +1,118 @@ +"""main.py +Main entry point for training +""" + +import sys +import tempfile +import warnings +from argparse import Namespace +from pathlib import Path + +import mlflow +from datasets import load_dataset + +from config import config +from config.config import logger +from yomikata import utils +from yomikata.dbert import dBert + +warnings.filterwarnings("ignore") + + +def train_model( + model_name: "dBert", + dataset_name: str = "", + experiment_name: str = "baselines", + run_name: str = "dbert-default", + training_args: dict = {}, +) -> None: + """Train a model given arguments. + + Args: + dataset_name (str): name of the dataset to be trained on. Defaults to the full dataset. + args_fp (str): location of args. + experiment_name (str): name of experiment. + run_name (str): name of specific run in experiment. + """ + + mlflow.set_experiment(experiment_name=experiment_name) + with mlflow.start_run(run_name=run_name): + + run_id = mlflow.active_run().info.run_id + logger.info(f"Run ID: {run_id}") + + experiment_id = mlflow.get_run(run_id=run_id).info.experiment_id + artifacts_dir = Path(config.RUN_REGISTRY, experiment_id, run_id, "artifacts") + + # Initialize the model + if model_name == "dBert": + reader = dBert(reinitialize=True, artifacts_dir=artifacts_dir) + else: + raise ValueError("model_name must be dBert for now") + + # Load train val test data + dataset = load_dataset( + "csv", + data_files={ + "train": str( + Path(config.TRAIN_DATA_DIR, "train_" + dataset_name + ".csv") + ), + "val": str(Path(config.VAL_DATA_DIR, "val_" + dataset_name + ".csv")), + "test": str( + Path(config.TEST_DATA_DIR, "test_" + dataset_name + ".csv") + ), + }, + ) + + # Train + training_performance = reader.train(dataset, training_args=training_args) + + # general_performance = evaluate.evaluate(reader, max_evals=20) + + with tempfile.TemporaryDirectory() as dp: + # reader.save(dp) + # utils.save_dict(general_performance, Path(dp, "general_performance.json")) + utils.save_dict(training_performance, Path(dp, "training_performance.json")) + mlflow.log_artifacts(dp) + + +def get_artifacts_dir_from_run(run_id: str): + """Load artifacts directory for a given run_id. + + Args: + run_id (str): id of run to load artifacts from. + + Returns: + Path: path to artifacts directory. + + """ + + # Locate specifics artifacts directory + experiment_id = mlflow.get_run(run_id=run_id).info.experiment_id + artifacts_dir = Path(config.RUN_REGISTRY, experiment_id, run_id, "artifacts") + + return artifacts_dir + + +if __name__ == "__main__": + + # get args filepath from input + args_fp = sys.argv[1] + + # load the args_file + args = Namespace(**utils.load_dict(filepath=args_fp)).__dict__ + + # pop meta variables + model_name = args.pop("model") + dataset_name = args.pop("dataset") + experiment_name = args.pop("experiment") + run_name = args.pop("run") + + # Perform training + train_model( + model_name=model_name, + dataset_name=dataset_name, + experiment_name=experiment_name, + run_name=run_name, + training_args=args, + ) diff --git a/yomikata/reader.py b/yomikata/reader.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f0ed1bff204c0c25b23e48e2757849de9ed4d51e --- /dev/null +++ b/yomikata/reader.py @@ -0,0 +1,19 @@ +""" reader.py +An abstract class for assigning readings to Japanese sentences. +""" +import abc + + +class Reader(abc.ABC): + @abc.abstractmethod + def furigana(self, text: str) -> str: + """Add furigana to Japanese text + + Args: + text (str): a sentence in Japanese + + Returns: + str: sentence annotated with furigana + + """ + pass diff --git a/yomikata/utils.py b/yomikata/utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ed320f5d68d0ea7965f301800e98ae2f53fadbe7 --- /dev/null +++ b/yomikata/utils.py @@ -0,0 +1,354 @@ +""" utils.py +A collection of utility functions used throughout the project. +""" +import json +import random +import re +import unicodedata + +import numpy as np +import pynvml +from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support +from speach.ttlig import RubyFrag, RubyToken + +""" +Loading and Saving Utilities +""" + + +def load_dict(filepath: str) -> dict: + """Load a dictionary from a JSON's filepath. + + Args: + filepath (str): location of file. + + Returns: + Dict: loaded JSON data. + """ + with open(filepath) as fp: + d = json.load(fp) + return d + + +def save_dict( + d: dict, filepath: str, cls: json.JSONEncoder = None, sortkeys: bool = False +) -> None: + """Save a dictionary to a specified location. + + Args: + d (Dict): data to save. + filepath (str): location of where to save the data. + cls (JSONEncoder, optional): encoder to use on dict data. Defaults to None. + sortkeys (bool, optional): whether to sort keys alphabetically. Defaults to False. + + MIT License + Copyright (c) 2020 Made With ML + + """ + with open(filepath, "w", encoding="utf8") as fp: + json.dump(d, indent=2, fp=fp, cls=cls, sort_keys=sortkeys, ensure_ascii=False) + fp.write("\n") + + +def merge_csvs(input_files, output_file, n_header=1) -> None: + """Merge multiple CSVs into one. They must have the same headers. + + Args: + input_files (list of Paths): location of csv files to merge. + output_file (Path): location of where to save the data. + n_header (int, optional): number of header lines to skip. Defaults to 1. + """ + + with open(output_file, "w") as f_out: + for i, input_file in enumerate(input_files): + with open(input_file, "r") as f_in: + ith_header = "" + for j in range(n_header): + ith_header += f_in.readline() + if i == 0: + header = ith_header + f_out.write(header) + else: + assert ith_header == header + f_out.writelines(f_in.readlines()) + + +""" +Seeds and GPU Utilities +""" + + +def set_seeds(seed: int) -> None: + """Set seed for reproducibility. + + Args: + seed (int, optional): number to be used as the seed. Defaults to 42. + """ + # Set seeds + np.random.seed(seed) + random.seed(seed) + + +def print_gpu_utilization(gpu_index: int) -> None: + """Print gpu utilization stats + + Args: + gpu_index (int): The PCI index of the GPU + """ + pynvml.nvmlInit() + handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(gpu_index) + info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) + print(f"GPU memory occupied: {info.used//1024**2} MB.") + + +""" +ML Utilities +""" + + +class LabelEncoder(object): + """Label encoder for tag labels. + + MIT License + Copyright (c) 2020 Made With ML""" + + def __init__(self, class_to_index={}): + self.class_to_index = class_to_index or {} # mutable defaults ;) + self.index_to_class = {v: k for k, v in self.class_to_index.items()} + self.classes = list(self.class_to_index.keys()) + + def __len__(self): + return len(self.class_to_index) + + def __str__(self): + return f"" + + def fit(self, y): + classes = np.unique(y) + for i, class_ in enumerate(classes): + self.class_to_index[class_] = i + self.index_to_class = {v: k for k, v in self.class_to_index.items()} + self.classes = list(self.class_to_index.keys()) + return self + + def encode(self, y): + encoded = np.zeros((len(y)), dtype=int) + for i, item in enumerate(y): + encoded[i] = self.class_to_index[item] + return encoded + + def decode(self, y): + classes = [] + for i, item in enumerate(y): + classes.append(self.index_to_class[item]) + return classes + + def save(self, fp): + with open(fp, "w") as fp: + contents = {"class_to_index": self.class_to_index} + json.dump(contents, fp, indent=4, sort_keys=False) + + @classmethod + def load(cls, fp): + with open(fp, "r") as fp: + kwargs = json.load(fp=fp) + return cls(**kwargs) + + +def get_max_token_size(dataset, tokenizer, input_feature, output_feature): + """Get the max token size for a dataset's input and output feature given a specific tokenizer.""" + + def count_tokens(entry): + model_inputs = tokenizer( + entry[input_feature], text_target=entry[output_feature], return_tensors="np" + ) + return { + input_feature + "_length": len(model_inputs["input_ids"][0]), + output_feature + "_length": len(model_inputs["labels"][0]), + } + + counting_dataset = dataset.map(count_tokens) + + for key in list(counting_dataset): + print(key) + print(input_feature + "_length") + max_input = max(counting_dataset[key][input_feature + "_length"]) + print(max_input) + print(output_feature + "_length") + max_output = max(counting_dataset[key][output_feature + "_length"]) + print(max_output) + + return max_input, max_output + + +""" +Text and Furigana utilities +""" + +UNICODE_KANJI_START = 0x4E00 +UNICODE_KANJI_END = 0x9FFF + +# 旧字体漢字一覧 +old_kanji = "亞惡壓圍爲醫壹稻飮隱營榮衞驛悅閱圓緣艷鹽奧應橫歐毆黃溫穩假價畫會囘壞懷繪槪擴殼覺學嶽樂渴鐮勸卷寬歡罐觀閒關陷巖顏歸氣龜僞戲犧卻糺舊據擧虛峽挾敎强狹鄕堯曉區驅勳薰羣徑惠揭攜溪經繼莖螢輕鷄藝擊缺儉劍圈檢權獻縣硏險顯驗嚴吳娛效廣恆鑛號國黑歲濟碎齋劑冱櫻册雜產參慘棧蠶贊殘絲姊齒兒辭濕實舍寫釋壽收從澁獸縱肅處緖敍尙奬將牀涉燒稱證乘剩壤孃條淨狀疊穰讓釀囑觸寢愼晉眞刄盡圖粹醉隨髓數樞瀨淸靑聲靜齊稅蹟說攝竊絕專戰淺潛纖踐錢禪曾瘦雙遲壯搜插巢爭窗總聰莊裝騷增臟藏卽屬續墮體對帶滯臺瀧擇澤單擔膽團彈斷癡晝蟲鑄廳徵聽敕鎭脫遞鐵轉點傳黨盜燈當鬭德獨讀屆繩貳姙黏惱腦霸廢拜賣麥發髮拔晚蠻祕彥姬濱甁拂佛倂竝變邊辨瓣辯舖步穗寶萠襃豐沒飜槇每萬滿麵默餠歷戀戾彌藥譯豫餘與譽搖樣謠遙瑤慾來賴亂覽畧龍兩獵綠鄰凜壘淚勵禮隸靈齡曆鍊爐勞樓郞祿錄亙灣" + +# 新字体漢字一覧 +new_kanji = "亜悪圧囲為医壱稲飲隠営栄衛駅悦閲円縁艶塩奥応横欧殴黄温穏仮価画会回壊懐絵概拡殻覚学岳楽渇鎌勧巻寛歓缶観間関陥巌顔帰気亀偽戯犠却糾旧拠挙虚峡挟教強狭郷尭暁区駆勲薫群径恵掲携渓経継茎蛍軽鶏芸撃欠倹剣圏検権献県研険顕験厳呉娯効広恒鉱号国黒歳済砕斎剤冴桜冊雑産参惨桟蚕賛残糸姉歯児辞湿実舎写釈寿収従渋獣縦粛処緒叙尚奨将床渉焼称証乗剰壌嬢条浄状畳穣譲醸嘱触寝慎晋真刃尽図粋酔随髄数枢瀬清青声静斉税跡説摂窃絶専戦浅潜繊践銭禅曽双痩遅壮捜挿巣争窓総聡荘装騒増臓蔵即属続堕体対帯滞台滝択沢単担胆団弾断痴昼虫鋳庁徴聴勅鎮脱逓鉄転点伝党盗灯当闘徳独読届縄弐妊粘悩脳覇廃拝売麦発髪抜晩蛮秘彦姫浜瓶払仏併並変辺弁弁弁舗歩穂宝萌褒豊没翻槙毎万満麺黙餅歴恋戻弥薬訳予余与誉揺様謡遥瑶欲来頼乱覧略竜両猟緑隣凛塁涙励礼隷霊齢暦錬炉労楼郎禄録亘湾" + +tr_table = str.maketrans(old_kanji, new_kanji) + + +def convert_old_kanji(s: str) -> str: + """Convert kyujitai to shinjitai + + Args: + s (str): string containing kyutijai + + Returns: + str: string with shinjitai + """ + + return s.translate(tr_table) + + +def standardize_text(s: str) -> str: + """Clean and normalize text + + Args: + s (str): input string + + Returns: + str: a cleaned string + """ + + # perform unicode normalization + s = unicodedata.normalize("NFKC", s) + + # convert old kanji to new + s = convert_old_kanji(s) + + return s.strip() + + +FURIMAP = re.compile( + r"\{(?P[^{}]+?)/(?P[\w%%]+?)\}" +) # pattern prevents text from including curly braces + + +def parse_furigana(text: str) -> RubyToken: + """Parse TTLRuby token (returns a RubyToken) + + Args: + text (str): string with furigana in {/} form + + Returns: + RubyToken: RubyToken object containing parsed furigana + + + MIT License + + Copyright (c) 2018 Le Tuan Anh + """ + if text is None: + raise ValueError + start = 0 + ruby = RubyToken(surface=text) + ms = [(m.groupdict(), m.span()) for m in FURIMAP.finditer(text)] + # frag: ruby fragment + for frag, (cfrom, cto) in ms: + if start < cfrom: + ruby.append(text[start:cfrom]) + ruby.append(RubyFrag(text=frag["text"], furi=frag["furi"])) + start = cto + if start < len(text): + ruby.append(text[start : len(text)]) + return ruby + + +def remove_furigana(s: str) -> str: + """Remove furigana from a string + + Args: + s (str): string with furigana in {/} form + + Returns: + str: string without furigana + + """ + rubytoken = parse_furigana(s) + return "".join( + [ + token.text if isinstance(token, RubyFrag) else token + for token in rubytoken.groups + ] + ) + + +def furigana_to_kana(s: str) -> str: + """Take string with furigana in {/} form and replace text with furigana + + Args: + s (str): string with {/} + + Returns: + str: string with + + """ + rubytoken = parse_furigana(s) + return "".join( + [ + token.furi if isinstance(token, RubyFrag) else token + for token in rubytoken.groups + ] + ) + + +def has_kanji(s: str) -> bool: + """Check if a string contains any kanji + Args: + s (str): input string + + Returns: + bool: True if any kanji found, False otherwise + """ + # iterate through all character codes in string + for code in [ord(char) for char in s]: + if code >= UNICODE_KANJI_START and code <= UNICODE_KANJI_END: + return True + return False + + +""" +Performance Metrics +""" + + +def get_label_performance(y_true, y_pred, classes): + """Per-class performance metrics. + + MIT License + Copyright (c) 2020 Made With ML + """ + + # Performance + performance = {"overall": {}, "class": {}} + + # Overall performance + metrics = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average="weighted") + performance["overall"]["precision"] = metrics[0] + performance["overall"]["recall"] = metrics[1] + performance["overall"]["f1"] = metrics[2] + performance["overall"]["num_samples"] = np.float64(len(y_true)) + + # Per-class performance + metrics = precision_recall_fscore_support( + y_true, y_pred, average=None, labels=classes + ) + for i in range(len(classes)): + performance["class"][classes[i]] = { + "precision": metrics[0][i], + "recall": metrics[1][i], + "f1": metrics[2][i], + "num_samples": np.float64(metrics[3][i]), + } + + return performance