twitter-korean-py 는 twitter-korean-text 의 스칼라 코드를 참고하여 파이썬으로 새로 코딩하여 포팅한 라이브러리입니다.
- 현재는 정규화(normalizer)만 가능하며, 나머지 기능(토큰화, 어근화, 어구 추출)은 아직 구현하지 않았습니다.
- JPype 를 사용한 래퍼 인터페이스인 twkorean 과는 달리, twitter-korean-text의 스칼라/자바 코드를 사용하지 않은 순수 파이썬(pure-python) 코드입니다.
- 설치 스크립트는 twitter-korean-text의 maven repository에서 JAR 파일을 다운받은 후, 사전 파일만을 압축 해제하여 사용합니다.
- 이 개념은 twkorean을 참고하였습니다.
- 파이썬 2.7에서는 maven-artifact 라는 툴을 사용하여 maven 없이 설치 가능합니다.
- 파이썬 3.x에서는 maven(mvn)을 직접 실행해서 다운로드합니다.
>>> import twitter_korean
>>> text = u"한국어를 처리하는 예시입니닼ㅋㅋㅋㅋㅋ #한국어"
>>> # Normalize
>>> normalized = twitter_korean.normalize(text)
>>> print(normalized)
한국어를 처리하는 예시입니다ㅋㅋ #한국어
>>> # Tokenize
>>> tokens = twitter_korean.tokenize(normalized)
Traceback (most recent call last):
NotImplementedError: ...
>>> tokens = [(u'한국어', 'Noun', 0, 3), (u'를', 'Josa', 3, 1), (u' ', 'Space', 4, 1), (u'처리', 'Noun', 5, 2), (u'하는', 'Verb', 7, 2), (u' ', 'Space', 9, 1), (u'예시', 'Noun', 10, 2), (u'입니', 'Adjective', 12, 2), (u'다', 'Eomi', 14, 1), (u'ㅋㅋ', 'KoreanParticle', 15, 2), (u' ', 'Space', 17, 1), (u'#한국어', 'Hashtag', 18, 4)]
>>> # Stemming
>>> stemmed = twitter_korean.stem(tokens)
Traceback (most recent call last):
NotImplementedError: ...
>>> # Phrase extraction
>>> phrases = twitter_korean.extract_phrases(tokens)
Traceback (most recent call last):
NotImplementedError: ...유닛 테스트 라이브러리는 BDD testing framework인 mamba 를 사용했습니다.
명령행에서 mamba spec/*.py 를 실행하시면 됩니다.
현재까지 구현된 내용에 대한 테스트 코드는 spec/KoreanNormalizerTest.py 입니다.
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