{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ordered-wrestling",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\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",
    "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
   ]
  },
  {
   "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": 2,
   "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": 33,
   "id": "economic-southeast",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[True, False, True]"
      ]
     },
     "execution_count": 33,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from zipfile import ZipFile\n",
    "def correct_text(text):\n",
    "    text = text.rstrip().split(\" \")\n",
    "    isCorrect = [False] * len(text)\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",
    "                    bline = line_bytes.decode('utf-8').rstrip()\n",
    "                    i = 0\n",
    "                    for _ in range(len(text)):\n",
    "                        if bline == text[i]:\n",
    "                            isCorrect[i] = True\n",
    "                        i += 1\n",
    "                        \n",
    "    return isCorrect\n",
    "\n",
    "correct_text(\"Nadia jestr super\")"
   ]
  },
  {
   "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": 62,
   "id": "built-sally",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'coda',\n",
       " 'doda',\n",
       " 'koda',\n",
       " 'moda',\n",
       " 'roda',\n",
       " 'soda',\n",
       " 'wada',\n",
       " 'weda',\n",
       " 'wodan',\n",
       " 'wola',\n",
       " 'wota',\n",
       " 'woza',\n",
       " 'woła',\n",
       " 'wóda',\n",
       " 'węda'}"
      ]
     },
     "execution_count": 62,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from zipfile import ZipFile\n",
    "\n",
    "def L1(w):\n",
    "    w.lower()\n",
    "    word_len = len(w)\n",
    "    words = 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",
    "                    cost = 0\n",
    "                    bline = line_bytes.decode('utf-8').rstrip().lower()\n",
    "                    if len(bline) < word_len - 1 or len(bline) > word_len + 1:\n",
    "                        continue\n",
    "                    elif len(bline) == word_len:\n",
    "                        for i in range(word_len):\n",
    "                            if cost > 1:\n",
    "                                continue\n",
    "                            if w[i] != bline[i]:\n",
    "                                cost += 1\n",
    "                        if cost == 1:\n",
    "                            words.add(bline)\n",
    "                    else:\n",
    "                        if w in bline:\n",
    "                            words.add(bline)\n",
    "                        \n",
    "    return words\n",
    "\n",
    "L1(\"woda\")"
   ]
  },
  {
   "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": 69,
   "id": "coordinated-cooperation",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'jeść', 'ujeść', 'zjeść'}"
      ]
     },
     "execution_count": 69,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def generate_suggestions(w):\n",
    "    S1 = L1(w)\n",
    "    S2 = set()\n",
    "    for word in S1:\n",
    "        sugestions = L1(word)\n",
    "        for sug in sugestions:\n",
    "            S2.add(sug)\n",
    "    return set.union(S1, S2).difference({w})\n",
    "\n",
    "generate_suggestions(\"teść\")"
   ]
  }
 ],
 "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": "3.12.1"
  },
  "subtitle": "13,14. Korekta pisowni",
  "title": "Komputerowe wspomaganie tłumaczenia",
  "year": "2021"
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}