Thai Natural Language Processing in Python.

PyThaiNLP is a Python package for text processing and linguistic analysis, similar to nltk but with focus on Thai language.

News

We are conducting a 2-minute survey to know more about your experience using the library and your expectations regarding what the library should be able to do. Take part in this survey: https://forms.gle/aLdSHnvkNuK5CFyt9

This is a document for development branch (post 2.0). Things will break.

• The latest stable release is 2.0.7
• The latest development release is 2.1.dev6. See 2.1 change log.
• 📫 follow our PyThaiNLP Facebook page

• Convenient character and word classes, like Thai consonants (pythainlp.thai_consonants), vowels (pythainlp.thai_vowels), digits (pythainlp.thai_digits), and stop words (pythainlp.corpus.thai_stopwords) -- comparable to constants like string.letters, string.digits, and string.punctuation
• Thai word segmentation (word_tokenize), including subword segmentation based on Thai Character Cluster (subword_tokenize)
• Thai transliteration (transliterate)
• Thai part-of-speech taggers (pos_tag)
• Read out number to Thai words (bahttext, num_to_thaiword)
• Thai collation (sort by dictionoary order) (collate)
• Thai-English keyboard misswitched fix (eng_to_thai, thai_to_eng)
• Thai spelling suggestion and correction (spell and correct)
• Thai soundex (soundex) with three engines (lk82, udom83, metasound)
• Thai WordNet wrapper
• and much more - see examples in PyThaiNLP Get Started notebook.

PyThaiNLP uses PyPI as its main distribution channel, see https://pypi.org/project/pythainlp/

pip install pythainlp

pip install --upgrade --pre pythainlp

For some functionalities, like named-entity recognition, extra packages may be needed. Install them with these install options:

pip install pythainlp[extra1,extra2,...]

where extras can be

• artagger (to support artagger part-of-speech tagger)
• attacut (to support attacut, a fast and accurate tokenizer)
• icu (for ICU, International Components for Unicode, support in transliteration and tokenization)
• ipa (for IPA, International Phonetic Alphabet, support in transliteration)
• ml (to support ULMFiT models for classification)
• ner (for named-entity recognizer)
• thai2fit (for Thai word vector)
• thai2rom (for machine-learnt romanization)
• full (install everything)

For dependency details, look at extras variable in setup.py.

Some additional data (like word lists and language models) maybe automatically downloaded by the library during runtime and it will be kept under the directory ~/pythainlp-data by default.

The data location can be changed, using PYTHAINLP_DATA_DIR environment variable.

• PyThaiNLP Get Started notebook
• More tutorials at https://www.thainlp.org/pythainlp/tutorials/
• See full documentation at https://thainlp.org/pythainlp/docs/2.0/

• PyThaiNLP 2 supports Python 3.6+. Some functions may work with older version of Python 3, but it is not well-tested and will not be supported. See 1.7 -> 2.0 change log.
  • Upgrading from 1.7
  • Upgrade ThaiNER from 1.7
• Python 2.7 users can use PyThaiNLP 1.6

• PyThaiNLP code uses Apache Software License 2.0
• Corpus data created by PyThaiNLP project use Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
• For other corpus that may included with PyThaiNLP distribution, please refer to Corpus License.

Please do fork and create a pull request :) For style guide and other information, including references to algorithms we use, please refer to our contributing page.

Made with ❤️
PyThaiNLP Team
"We build Thai NLP"

PyThaiNLP เป็นไลบารีภาษาไพทอนเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยเน้นการสนับสนุนภาษาไทย แจกจ่ายฟรี (ตลอดไป) เพื่อคนไทยและชาวโลกทุกคน!

เพราะโลกขับเคลื่อนต่อไปด้วยการแบ่งปัน

ข่าวสาร

สวัสดีค่ะ ทีมพัฒนา PyThaiNLP ขอสอบถามความคิดเห็นของผู้ใช้งาน PyThaiNLP หรือผู้ที่ทำงานในด้านการประมวลผลภาษาไทย เพื่อนำข้อมูลไปปรับปรุงและพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ๆ ให้ตรงกับความต้องการใช้งานมากขึ้น สามารถตอบแบบสอบถามได้ที่ https://forms.gle/aLdSHnvkNuK5CFyt9 (ใช้เวลาประมาณ 2-5 นาที)

เอกสารนี้สำหรับรุ่นพัฒนา อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ตลอด

• รุ่นเสถียรล่าสุดคือรุ่น 2.0.7
• PyThaiNLP 2 รองรับ Python 3.6 ขึ้นไป
• ผู้ใช้ Python 2.7+ ยังสามารถใช้ PyThaiNLP 1.6 ได้

📫 ติดตามข่าวสารได้ที่ Facebook Pythainlp

• ชุดค่าคงที่ตัวอักษระและคำไทยที่เรียกใช้ได้สะดวก เช่น พยัญชนะ (pythainlp.thai_consonants), สระ (pythainlp.thai_vowels), ตัวเลขไทย (pythainlp.thai_digits), และ stop word (pythainlp.corpus.thai_stopwords) -- เหมือนกับค่าคงที่อย่าง string.letters, string.digits, และ string.punctuation
• ตัดคำภาษาไทย (word_tokenize) และรองรับการตัดระดับต่ำกว่าคำโดยใช้ Thai Character Clusters (subword_tokenize)
• ถอดเสียงภาษาไทยเป็นอักษรละตินและสัทอักษร (transliterate)
• ระบุชนิดคำ (part-of-speech) ภาษาไทย (pos_tag)
• อ่านตัวเลขเป็นข้อความภาษาไทย (bahttext, num_to_thaiword)
• เรียงลำดับคำตามพจนานุกรมไทย (collate)
• แก้ไขปัญหาการพิมพ์ลืมเปลี่ยนภาษา (eng_to_thai, thai_to_eng)
• ตรวจคำสะกดผิดในภาษาไทย (spell, correct)
• soundex ภาษาไทย (soundex) 3 วิธีการ (lk82, udom83, metasound)
• Thai WordNet wrapper
• และอื่น ๆ ดูตัวอย่างได้ใน PyThaiNLP Get Started notebook

pip install pythainlp

pip install --upgrade --pre pythainlp

สำหรับความสามารถเพิ่มเติมบางอย่าง เช่น named-entity recognition จำเป็นต้องติดตั้งแพคเกจสนับสนุนเพิ่มเติม ติดตั้งแพคเกจเหล่านั้นได้ ด้วยการระบุออปชันเหล่านี้ตอน pip install:

pip install pythainlp[extra1,extra2,...]

โดยที่ extras คือ

• artagger (สำหรับตัวติดป้ายกำกับชนิดคำ artagger)
• attacut (ตัวตัดคำที่แม่นกว่า newmm เมื่อเทียบกับชุดข้อมูล BEST)
• icu (สำหรับการถอดตัวสะกดเป็นสัทอักษรและการตัดคำด้วย ICU)
• ipa (สำหรับการถอดตัวสะกดเป็นสัทอักษรสากล (IPA))
• ml (สำหรับการรองรับโมเดล ULMFiT)
• ner (สำหรับการติดป้ายชื่อเฉพาะ (named-entity))
• thai2fit (สำหรับ word vector)
• thai2rom (สำหรับการถอดตัวสะกดเป็นอักษรละติน)
• full (ติดตั้งทุกอย่าง)

สำหรับรายละเอียดแพคเกจของเสริม สามารถดูได้ในตัวแปรชื่อ extras ใน setup.py

ระหว่างการทำงาน PyThaiNLP อาจดาวน์โหลดข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ตัวแบบภาษา และรายการคำ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกเก็บไว้ที่ไดเรกทอรี ~/pythainlp-data เป็นตำแหน่งมาตรฐาน

ตำแหน่งเก็บข้อมูลนี้สามารถกำหนดเองได้ โดยการเปลี่ยนแปลงตัวแปรสิ่งแวดล้อม PYTHAINLP_DATA_DIR ของระบบปฏิบัติการ

• notebook เริ่มต้นใช้งาน PyThaiNLP
• สอนการใช้งานเพิ่มเติม ในรูปแบบ notebook https://www.thainlp.org/pythainlp/tutorials/
• เอกสารตัวเต็ม https://thainlp.org/pythainlp/docs/2.0/

• โค้ด PyThaiNLP ใช้สัญญาอนุญาต Apache Software License 2.0
• คลังคำและข้อมูลที่สร้างโดยโครงการ PyThaiNLP ใช้สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา-อนุญาตแบบเดียวกัน 4.0 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
• คลังคำและข้อมูลอื่นๆ ที่อาจแจกจ่ายไปพร้อมกับแพคเกจ PyThaiNLP อาจใช้สัญญาอนุญาตอื่น โปรดดูเอกสาร Corpus License

ออกแบบโดยคุณ วรุตม์ พสุธาดล จากการประกวดที่ https://www.facebook.com/groups/408004796247683/permalink/475864542795041/ และ https://www.facebook.com/groups/408004796247683/permalink/474262752955220/

คุณสามารถร่วมพัฒนาโครงการนี้ได้ โดยการ fork และส่ง pull request กลับมา

สร้างด้วย ❤️
ทีม PyThaiNLP
"พวกเราสร้าง Thai NLP"