Набор инструментов и API для работы с русской словарной базой и морфологической моделью для решения NLP задач на русскоязычных текстах доступен в виде консольных программ и библиотек для встраивания в код на C/C++, C#, Python, Delphi.
Скачиваем, компилируем и устанавливаем liblbfgs:
cd ~
wget https://github.com/downloads/chokkan/liblbfgs/liblbfgs-1.10.tar.gz
tar -xvzf liblbfgs-1.10.tar.gz
cd liblbfgs-1.10
./configure
make
sudo make install
Скачиваем, компилируем и устанавливаем crfsuite:
cd ~
wget https://github.com/downloads/chokkan/crfsuite/crfsuite-0.12.tar.gz
tar -xvzf crfsuite-0.12.tar.gz
cd crfsuite-0.12
./configure
make
sudo make install
Если возникла ошибка fatal error: lbfgs.h: No such file or directory, нужно выполнить
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
и повторить попытку.
Может потребоваться установить sqlite3 библиотеку (если возникнет ошибка "Unable to locate the sqlite3 library"):
sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev
Также может потребоваться установить библиотеки Boost C++:
sudo apt-get install libboost-all-dev
Установка ncurses, которая необходима для консольных утилит:
sudo apt-get install libncurses-dev
Для сборки необходим компилятор C++, поддерживающий стандарт 11. Я использую VisualStudio 2015 под Windows и gcc 5.4.0 в Ubuntu 16.04. Все части проекта собираются и используются на 64-битных платформах. 32-битный вариант давно не проверялся и может не работать.
Далее инструкция по сборке проекта в Ubuntu.
- Создайте папку build в корне исходников, перейдите туда:
mkdir build & cd build
- Запустите генерацию makefile'ов:
cmake ..
- Запустите компиляцию:
make
Примерно через 20 минут все утилиты и so'шки будут собраны и скопированы в каталоги exe64 и lib64. После этого можно приступать к сборке словаря (см. далее).
Сборка вариантов Парсера вынесена на отдельную страницу.
Эта утилита нужна, чтобы самостоятельно (пере)собрать словарную базу из исходных текстов с описанием морфологии и синтаксиса и получить набор бинарных файлов, которые используются другими утилитами проекта. Подробное описание можно прочитать тут.
В папке exe64 выложен готовый бинарник compiler.exe, собранный для MS Windows, но Вы можете самостоятельно собрать его с помощью MS VisualStudio 2015. Проект для сборки лежит в папке ...\src\demo\ai\solarix\ygres\compiler\ygres_msvc2005
Так как в проекте стоят ссылки на исходные тексты некоторых библиотек Boost, то надо либо скачать исходники Boost и поправить пути в проекте, либо переделать проект на линковку со скомпилированными библиотеками.
В результате компиляции получится исполнимый файл compiler.exe в папке ...\src\exe64
Если по каким-то причинам сборка утилиты с помощью CMake вам не подходит, то можно использовать созданный вручную makefile.
Сборочные файлы находятся в папке ...\src\demo\ai\solarix\ygres\compiler.
Перед сборкой создайте временный каталог
mkdir /tmp/ygres
или другой, изменив соответствующую настройку в файле makefile.linux64
Затем запустите сборку:
./build.sh
Через некоторое время в папке exe64 появится исполнимый файл compiler.
Для быстрой проверки работоспособности компилятора запустите сборку пустого словаря с помощью скрипта empty.sh в папке .../src/scripts/dictionary.
В папке .../src/bin-linux64 появятся новые файлы данных diction.bin, lexicon.db и другие.
Сборка пустого словаря под Windows выполняется с помощью скрипта empty.cmd, а результаты будут записаны в bin-windows64.
Исходные тексты с описанием морфологии, лексики и синтаксиса русского языка находятся в папке .../src/dictionary.src.
В папках bin-windows64 и bin-linux64 лежат собранные словарные базы. Самостоятельная сборка потребуется в случае, если вы вносите в исходыне тексты какие-то изменения, например добавляете новые словарные статьи или правила синтаксического разбора.
Для сборки русской словарной базы достаточно запустить скрипт russian.sh или russian.cmd в подкаталоге .../src/scripts/dictionary. Примерно через 30 минут в папке bin-windows64 или bin-linux64 появятся файлы словаря.
В репозитории находятся также исходные тексты для сборки английской, французской, японской и китайской словарных баз. Для получения бинарного словаря необходимо запустить соответствующий скрипт в папке .../src/scripts/dictionary:
english.cmd или english.sh
french.cmd
japanese.cmd
chinese.cmd
Морфологическая модель японского языка сделана в расчете на использование с парсерами типа Cabocha или KNP.
Эта консольная программа позволяет быстро проверить результат сборки словарной базы, описанной в предыдущем разделе. Запустив ее, Вы можете вводить слова и получать результаты поиска в лексиконе словарной базы.
Если вы запускаете утилиту lexicon из папки exe64, то она самостоятельно попытается загрузить словарную базу в папке bin-windows64 или bin-linux64, указывать путь к файлу dictionary.xml в командной строке в этом случае не нужно.
Проект для сборки лежит в папке src\demo\ai\solarix\lexicon
По поводу использования библиотек Boost - см. пояснения для утилиты Compile выше.
В папке exe64 лежит готовый исполнимый файл Lexicon.exe, который я собрал по текущей версии исходников под Win64.
Нужно создать временный каталог /tmp/lexicon.
После этого надо перейти в каталог src/demo/ai/solarix/lexicon/ и запустить ./build.sh
После окончания сборки появится исполнимый файл lexicon
Эта консольная программа является отладчиком синтаксического парсера. Она позволяет вводить с клавиатуры предложения, запускать парсинг, задавать точки остановки в правилах разбора, просматривать текущий контекст выполнения синтаксического правила.
Переходим в каталог с исходниками утилиты Syntax src/demo/ai/solarix/syntax и запускаем компиляцию:
./build.sh
После компиляции появится бинарник syntax.
Если при запуске ./syntax появится сообщение, что невозможно найти crfsuite***.so, то скорее всего поможет такая команда:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
После запуска утилиты можно ввести предложение, которое будет разобрано:
eek@ubuntu:~/Solarix/GrammarEngine/src/demo/ai/solarix/syntax$ ./syntax
Solarix SYNTAX parser debugger ver. 14.15.11192 Standard Linux 4.10.0-32-generic x86_64 (build date Sep 6 2017)
Loading dictionary from ../../../../bin-linux64/dictionary.xml... ok
Enter #help to read online help.
: кошка ловит мышей
BEGIN ловит ( кошка, мышей ) END
Команда #tree выведет синтаксическое дерево:
: \#tree
ловит ( ГЛАГОЛ НАКЛОНЕНИЕ:ИЗЪЯВ ВРЕМЯ:НАСТОЯЩЕЕ ЛИЦО:3 ЧИСЛО:ЕД ~МОДАЛЬНЫЙ ПЕРЕХОДНОСТЬ:ПЕРЕХОДНЫЙ ПАДЕЖ:ВИН ПАДЕЖ:ТВОР ПАДЕЖ:ДАТ ВИД:НЕСОВЕРШ ~ВОЗВРАТНОСТЬ )
││
│└─мышей ( СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ:ВИН ЧИСЛО:МН РОД:ЖЕН ОДУШ:ОДУШ ПЕРЕЧИСЛИМОСТЬ:ДА ПАДЕЖВАЛ:РОД )
│
└──кошка ( СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ПАДЕЖ:ИМ ЧИСЛО:ЕД РОД:ЖЕН ОДУШ:ОДУШ ПЕРЕЧИСЛИМОСТЬ:ДА ПАДЕЖВАЛ:РОД )
:
Полный перечень процедур в API с описаниями можно найти на странице.
API словаря реализован как динамическая библиотека solarix_grammar_engine.dll на платформе Windows или solarix_grammar_engine.so для Linux.
Для сборки с помощью MS VisualStudio 2015 откройте проект Grammar_Engine_Pro2005.sln в папке .../src/demo/ai/solarix/engines и запустите компиляция. По окончании в папке .../src/lib64 появится файл solarix_grammar_engine.dll.
Для компиляции под Ubuntu запустите скрипт build.sh в той же папке.
Пример на C++ находится в папке .../src/demo/ai/solarix/Grammar_Engine/SimpleGREN.
Парсер - консольная утилита, которая умеет выполнять токенизацию, лемматизацию, частеречную разметку (part-of-speech tagging), синтаксический разбор с построением дерева (dependency parsing) и выделение составляющих (chunking). Сборочная инфструкция и подробное описание порядка запуска вынесено на отдельную страницу. Также доступно описание на сайте проекта.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent