Python library for digesting Persian text.
- Text cleaning
- Sentence and word tokenizer
- Word lemmatizer
- POS tagger
- Shallow parser
- Dependency parser
- Interfaces for Persian corpora
- NLTK compatible
- Python 2.7, 3.4, 3.5 and 3.6 support
>>> from __future__ import unicode_literals
>>> from hazm import *
>>> normalizer = Normalizer()
>>> normalizer.normalize('اصلاح نويسه ها و استفاده از نیمفاصله پردازش را آسان مي كند')
'اصلاح نویسهها و استفاده از نیمفاصله پردازش را آسان میکند'
>>> sent_tokenize('ما هم برای وصل کردن آمدیم! ولی برای پردازش، جدا بهتر نیست؟')
['ما هم برای وصل کردن آمدیم!', 'ولی برای پردازش، جدا بهتر نیست؟']
>>> word_tokenize('ولی برای پردازش، جدا بهتر نیست؟')
['ولی', 'برای', 'پردازش', '،', 'جدا', 'بهتر', 'نیست', '؟']
>>> stemmer = Stemmer()
>>> stemmer.stem('کتابها')
'کتاب'
>>> lemmatizer = Lemmatizer()
>>> lemmatizer.lemmatize('میروم')
'رفت#رو'
>>> tagger = POSTagger(model='resources/postagger.model')
>>> tagger.tag(word_tokenize('ما بسیار کتاب میخوانیم'))
[('ما', 'PRO'), ('بسیار', 'ADV'), ('کتاب', 'N'), ('میخوانیم', 'V')]
>>> chunker = Chunker(model='resources/chunker.model')
>>> tagged = tagger.tag(word_tokenize('کتاب خواندن را دوست داریم'))
>>> tree2brackets(chunker.parse(tagged))
'[کتاب خواندن NP] [را POSTP] [دوست داریم VP]'
>>> parser = DependencyParser(tagger=tagger, lemmatizer=lemmatizer)
>>> parser.parse(word_tokenize('زنگها برای که به صدا درمیآید؟'))
<DependencyGraph with 8 nodes>
The latest stabe verson of Hazm can be installed through pip
:
pip install hazm
But for testing or using Hazm with the latest updates you may use:
pip install https://github.com/sobhe/hazm/archive/master.zip --upgrade
We have also trained tagger and parser models. You may put these models in the resources
folder of your project.
Note: These are not official versions of hazm, not uptodate on functionality and are not supported by Sobhe.
- to constributors: Mojtaba Khallash and Mohsen Imany.
- to Virastyar project for persian word list.