dictionary compilator

.gitignore

@@ -38,3 +38,4 @@ __pycache__
 import-requests/request_handler.log
 mgiza-aligner/corpus-compilator/corpora
 mgiza-aligner/corpus-compilator/dictionaries/*lem
+mgiza-aligner/corpus-compilator/dictionary-compilator/*.tsv

cat/versions_available/opus_medicine_plen.cfg

@@ -0,0 +1,8 @@
+dir@#@opus_medicine_plen
+concordia_host@#@localhost
+concordia_port@#@8800
+tmid@#@2
+desc@#@Witamy w interaktywnym demo systemu Concordia. System znajduje najdłuższe fragmenty zdania wejściowego w pamięci tłumaczeń. Proszę wpisać polskie zdanie w poniższe pole i nacisnąć Enter (albo użyć przycisku "search"). Aby zapoznać się z systemem możesz użyć wcześniej przygotowanych przykładów - po prostu kliknij link "apply" przy wybranym przykładzie. Po wyszukaniu, kliknij na wybrany podświetlony fragment, aby zobaczyć jego kontekst.
+enjoy@#@Życzymy udanej pracy z systemem!
+prompt@#@Wprowadź zdanie (po polsku):
+suggestion@#@Pacjent cierpi na zapalenie ucha środkowego i dur brzuszny

cat/versions_enabled/opus_medicine_plen.cfg

@@ -0,0 +1 @@
+../versions_available/opus_medicine_plen.cfg

mgiza-aligner/Makefile

@@ -1,6 +1,6 @@
-SRC_LANG=en
-TRG_LANG=hr
-CORPUS_NAME=tmrepository_enhr
+SRC_LANG=pl
+TRG_LANG=en
+CORPUS_NAME=opus_medicine
 SEPARATOR=@\#@
 DICTIONARY_WEIGHT=5
  

mgiza-aligner/corpus-compilator/dictionary-compilator/compile_dictionary.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+#!/usr/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import sys, requests, json
+
+url = 'http://localhost:8800'
+headers = {'Content-type': 'application/json', 'Accept': 'text/plain'}
+
+with open(sys.argv[1]) as dictionary_file:
+    for line in dictionary_file:
+        entry = line.rstrip()
+        params = {
+            'operation': 'concordiaSearch',
+            'pattern':entry,
+            'tmId':int(sys.argv[2])
+        }
+        resp = requests.post(url=url, data=json.dumps(params), headers=headers)
+        responseJson = json.loads(resp.text)
+        if responseJson['result']['bestOverlayScore'] == 1.0:
+            matchedPattern = responseJson['result']['bestOverlay'][0]
+            for occurence in matchedPattern['occurences']:
+                if len(occurence['targetFragments']) > 0:
+                    targetPhrase = ''
+                    index = 0
+                    for targetFragment in occurence['targetFragments']:
+                        if index != 0:
+                            targetPhrase += ' '
+                        targetPhrase +=  occurence['targetSegment'][targetFragment[0]:targetFragment[1]]
+                        index += 1
+                    if len(targetPhrase) / float(len(entry)) < 3.0:
+                        print("%s\t%s" % (entry, targetPhrase))
+                        break

tests/addLemmatizedTM.sh

@@ -1,7 +1,7 @@
 #!/bin/sh
 
-CORPUS_NAME="tmrepository_enhr"
-SRC_LANG_ID=2
-TRG_LANG_ID=6
+CORPUS_NAME="opus_medicine"
+SRC_LANG_ID=1
+TRG_LANG_ID=2
 
 ./addAlignedLemmatizedTM.py $CORPUS_NAME ../mgiza-aligner/corpora/$CORPUS_NAME/src_final.txt $SRC_LANG_ID ../mgiza-aligner/corpora/$CORPUS_NAME/trg_final.txt $TRG_LANG_ID ../mgiza-aligner/corpora/$CORPUS_NAME/aligned_final.txt