351 lines
10 KiB
Plaintext
351 lines
10 KiB
Plaintext
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "ordered-wrestling",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
|
"<h1> Komputerowe wspomaganie tłumaczenia </h1>\n",
|
|
"<h2> 13,14. <i>Korekta pisowni</i> [laboratoria]</h2> \n",
|
|
"<h3>Rafał Jaworski (2021)</h3>\n",
|
|
"</div>\n",
|
|
"\n",
|
|
""
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "featured-afghanistan",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Współczesne programy typu CAT nie mogą obyć się bez korektora pisowni. Na bieżąco kontrolują one pisownię wyrazów po stronie docelowej, czyli tam, gdzie tłumacz wpisuje tłumaczenie. Jest to niezwykle istotne w sytuacji, gdy język docelowy nie jest dla tłumacza językiem ojczystym. Co więcej, badania wykazują, iż korekta pisowni wydatnie zmniejsza liczbę błędów w każdych scenariuszach."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "seventh-genre",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Co poprawia korekta pisowni? Słowa. Tylko lub aż słowa. Program dokonujący korekty pisowni przegląda tekst słowo po słowie i sprawdza, czy należy ono do słownika. Jeśli nie, sygnalizowany jest błąd oraz, jeśli to możliwe, podawane sugestie poprawy. Co istotne, korektor pisowni nie zajmuje się szeregiem błędów, które mieszczą się w dziedzinie korekty gramatycznej, w tym:\n",
|
|
"* interpunkcją\n",
|
|
"* powtórzeniami wyrazów\n",
|
|
"* stylistyką."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "sticky-society",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Aby zaimplementować korektor pisowni bez wątpienia potrzebny jest słownik. Skorzystajmy ze słownika, który znajdziemy w folderze data, pochodzącego z narzędzia Hunspell. Jest on spakowany - użyjmy techniki czytania z archiwum zip bez rozpakowywania. Poniższy kod wypisze fragment ze środka słownika."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 30,
|
|
"id": "familiar-terrace",
|
|
"metadata": {
|
|
"scrolled": true
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"kalecząc\n",
|
|
"kaledonidy\n",
|
|
"kaledoński\n",
|
|
"kalefaktor\n",
|
|
"kalejdofon\n",
|
|
"kalejdoskop\n",
|
|
"kalejdoskopowość\n",
|
|
"kalejdoskopowy\n",
|
|
"kaleka\n",
|
|
"kaleki\n",
|
|
"kalema\n",
|
|
"kalendarium\n",
|
|
"kalendarz\n",
|
|
"kalendarzowy\n",
|
|
"kalendarzyk\n",
|
|
"kalendy\n",
|
|
"kalenica\n",
|
|
"kalenicowy\n",
|
|
"kalepin\n",
|
|
"kalesonki\n",
|
|
"kalesony\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"from zipfile import ZipFile\n",
|
|
"\n",
|
|
"with ZipFile('data/hunspell_pl.zip') as zipped_dictionary:\n",
|
|
" with zipped_dictionary.open('hunspell_pl.txt') as dictionary_file:\n",
|
|
" count = 0\n",
|
|
" for line_bytes in dictionary_file:\n",
|
|
" count += 1\n",
|
|
" if count >= 100000 and count <= 100020:\n",
|
|
" line = line_bytes.decode('utf-8')\n",
|
|
" print(line.rstrip())"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "dominant-insurance",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Miejmy na uwadze, że powyższy słownik zawiera tylko formy podstawowe słowa, np. zawiera słowo \"kalendarz\", ale nie zawiera \"kalendarze\", \"kalendarza\", \"kalendarzy\" itp. "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "single-brighton",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Algorytm korekty pisowni na podstawie słownika powinien działać według następujących kroków:\n",
|
|
"1. Wczytanie słownika do zbioru (set)\n",
|
|
"2. Podział tekstu do korekty na słowa (podział po spacji)\n",
|
|
"3. Dla każdego słowa wypisać, czy jest ono poprawne (znajduje się w słowniku) czy nie."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "needed-watson",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 1: Zaimplementuj podstawowy algorytm korekty pisowni według powyższych wytycznych."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 31,
|
|
"id": "d0970691",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"pl_dict = set()\n",
|
|
"with ZipFile('data/hunspell_pl.zip') as zipped_dictionary:\n",
|
|
" with zipped_dictionary.open('hunspell_pl.txt') as dictionary_file:\n",
|
|
" for line_bytes in dictionary_file:\n",
|
|
" line = line_bytes.decode('utf-8')\n",
|
|
" pl_dict.add(line.rstrip())"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 32,
|
|
"id": "economic-southeast",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"def correct_text(text):\n",
|
|
" words = text.split()\n",
|
|
"\n",
|
|
" result = []\n",
|
|
" for word in words:\n",
|
|
" if word in pl_dict:\n",
|
|
" result.append((word, \"correct\"))\n",
|
|
" else:\n",
|
|
" result.append((word, \"incorrect\"))\n",
|
|
"\n",
|
|
" return result"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 33,
|
|
"id": "771a6c40",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"[('kalend', 'incorrect'),\n",
|
|
" ('kalendarz', 'correct'),\n",
|
|
" ('kaledoński', 'correct'),\n",
|
|
" ('kalejdoskopowy', 'correct'),\n",
|
|
" ('kalendarium', 'correct')]"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 33,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"correct_text(\"kalend kalendarz kaledoński kalejdoskopowy kalendarium\")"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "endless-slide",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"To jednak oczywiście nie wszystko. Do tej pory mamy funkcjonalność sygnalizowania słów błędnych, ale każdy dobry korektor pisowni potrafi podać sugestie poprawek. W tym celu musimy stawić czoła następującemu problemowi - wygenerowanie listy słów podobnych do danego słowa błędnego, które znajdują się w słowniku."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "adult-freight",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"W pierwszej kolejności musimy zdefiniować podobieństwo między wyrazami. Posłuży do tego dobrze nam znana odległość Levenshteina - wyrazy podobne to takie, dla których dystans Levenshteina jest niewielki (np. równy 1 lub 2). Teraz brakuje tylko algorytmu wyszukiwania wyrazów w danym słowniku, które znajdują się niedaleko (w sensie Levenshteina) danego błędnego słowa."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "everyday-things",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Rozważmy następujący algorytm: dla danego słownika $D$ i błędnego słowa $w \\notin D$:\n",
|
|
"1. Wygeneruj zbiór $L_1(w)$ wszystkich słów, których odległość Levenshteina od $w$ wynosi 1.\n",
|
|
"2. Wyznacz zbiór $S_1(w)=L_1(w) \\cap D$\n",
|
|
"3. Wyznacz zbiór $L_2(w)=\\bigcup_{v \\in L_1(w)} L_1(v)$\n",
|
|
"4. Wyznacz zbiór $S_2(w)=L_2(w) \\cap D$\n",
|
|
"5. Zwróć jako listę sugestii: $S_1 \\cup S_2$"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "industrial-convert",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 2: Napisz funkcję do generowania zbioru $L_1(w)$ - wszystkich słów znajdujących się w odległości Levenshteina 1 od danego słowa w."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 34,
|
|
"id": "built-sally",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"def L1(w):\n",
|
|
" letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyząćęłńóśźż'\n",
|
|
" splits = [(w[:i], w[i:]) for i in range(len(w) + 1)]\n",
|
|
" \n",
|
|
" deletes = [L + R[1:] for L, R in splits if R]\n",
|
|
" transposes = [L + R[1] + R[0] + R[2:] for L, R in splits if len(R) > 1]\n",
|
|
" replaces = [L + c + R[1:] for L, R in splits if R for c in letters]\n",
|
|
" inserts = [L + c + R for L, R in splits for c in letters]\n",
|
|
" \n",
|
|
" return set(deletes + transposes + replaces + inserts)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 35,
|
|
"id": "dc3ffbfe",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"['kaqendarz',\n",
|
|
" 'kalenydarz',\n",
|
|
" 'kalendadz',\n",
|
|
" 'kalenżarz',\n",
|
|
" 'kalendlrz',\n",
|
|
" 'kalendaóz',\n",
|
|
" 'kalvendarz',\n",
|
|
" 'kalendarzv',\n",
|
|
" 'katendarz',\n",
|
|
" 'kolendarz']"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 35,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"list(L1(\"kalendarz\"))[:10]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "wireless-uncle",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 3: Napisz funkcję do generowania sugestii poprawek dla danego słowa według opisanego wcześniej algorytmu."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 36,
|
|
"id": "coordinated-cooperation",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"def generate_suggestions(w):\n",
|
|
" # Generate L1(w)\n",
|
|
" L1_set = L1(w)\n",
|
|
" # Generate S1(w)\n",
|
|
" S1 = L1_set.intersection(pl_dict)\n",
|
|
"\n",
|
|
" # Generate L2(w)\n",
|
|
" L2_set = set()\n",
|
|
" for v in L1_set:\n",
|
|
" L2_set.update(L1(v))\n",
|
|
" \n",
|
|
" # Generate S2(w)\n",
|
|
" S2 = L2_set.intersection(pl_dict)\n",
|
|
"\n",
|
|
" # Combine S1 and S2 and return as list\n",
|
|
" suggestions = S1.union(S2)\n",
|
|
" return list(suggestions)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 37,
|
|
"id": "e0c572ce",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"['kalendarz', 'kalandar', 'kalendarzyk', 'arendarz']"
|
|
]
|
|
},
|
|
"execution_count": 37,
|
|
"metadata": {},
|
|
"output_type": "execute_result"
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"generate_suggestions(\"kalendarz\")"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"author": "Rafał Jaworski",
|
|
"email": "rjawor@amu.edu.pl",
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"lang": "pl",
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.10.14"
|
|
},
|
|
"subtitle": "13,14. Korekta pisowni",
|
|
"title": "Komputerowe wspomaganie tłumaczenia",
|
|
"year": "2021"
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 5
|
|
}
|