KWT-2024/lab/lab_03.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "coastal-lincoln",
   "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> 3. <i>Terminologia</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": "aggregate-listing",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Na dzisiejszych zajęciach zajmiemy się bliżej słownikami używanymi do wspomagania tłumaczenia. Oczywiście na rynku dostępnych jest bardzo wiele słowników w formacie elektronicznym. Wiele z nich jest gotowych do użycia w SDL Trados, memoQ i innych narzędziach CAT. Zawierają one setki tysięcy lub miliony haseł i oferują natychmiastową pomoc tłumaczowi."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "israeli-excuse",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Problem jednak w tym, iż często nie zawierają odpowiedniej terminologii specjalistycznej - używanej przez klienta zamawiającego tłumaczenie. Terminy specjalistyczne są bardzo częste w tekstach tłumaczonych ze względu na następujące zjawiska:\n",
    "- Teksty o tematyce ogólnej są tłumaczone dość rzadko (nikt nie tłumaczy pocztówek z pozdrowieniami z wakacji...)\n",
    "- Te same słowa mogą mieć zarówno znaczenie ogólne, jak i bardzo specjalistyczne (np. \"dziedziczenie\" w kontekście prawnym lub informatycznym)\n",
    "- Klient używa nazw lub słów wymyślonych przez siebie, np. na potrzeby marketingowe."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "reflected-enforcement",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Nietrywialnymi zadaniami stają się: odnalezienie terminu specjalistycznego w tekście źródłowym oraz podanie prawidłowego tłumaczenia tego terminu na język docelowy"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "statutory-florist",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Brzmi prosto? Spróbujmy wykonać ręcznie tę drugą operację."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "danish-anchor",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 1: Podaj tłumaczenie terminu \"prowadnice szaf metalowych\" na język angielski. Opisz, z jakich narzędzi skorzystałaś/eś."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "diverse-sunglasses",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Odpowiedź: \"metal cabinet guides\". https://translate.google.pl/"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "limited-waterproof",
   "metadata": {},
   "source": [
    "W dalszych ćwiczeniach skupimy się jednak na odszukaniu terminu specjalistycznego w tekście. W tym celu będą potrzebne dwie operacje:\n",
    "1. Przygotowanie słownika specjalistycznego.\n",
    "2. Detekcja terminologii przy użyciu przygotowanego słownika specjalistycznego."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "literary-blues",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zajmijmy się najpierw krokiem nr 2 (gdyż jest prostszy). Rozważmy następujący tekst:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "loving-prince",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "text = \" For all Java programmers:\"\n",
    "text += \" This section explains how to compile and run a Swing application from the command line.\"\n",
    "text += \" For information on compiling and running a Swing application using NetBeans IDE,\"\n",
    "text += \" see Running Tutorial Examples in NetBeans IDE. The compilation instructions work for all Swing programs\"\n",
    "text += \" — applets, as well as applications. Here are the steps you need to follow:\"\n",
    "text += \" Install the latest release of the Java SE platform, if you haven't already done so.\"\n",
    "text += \" Create a program that uses Swing components. Compile the program. Run the program.\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "extreme-cycling",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Załóżmy, że posiadamy następujący słownik:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "bound-auction",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dictionary = ['program', 'application', 'applet', 'compile']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "other-trinidad",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 2: Napisz program, który wypisze pozycje wszystkich wystąpień poszczególnych terminów specjalistycznych. Dla każdego terminu należy wypisać listę par (pozycja_startowa, pozycja końcowa)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "cognitive-cedar",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import re\n",
    "\n",
    "def terminology_lookup():\n",
    "    result = []\n",
    "    regex = ''\n",
    "    for word in dictionary:\n",
    "        if regex != '':\n",
    "            regex += '|'\n",
    "        regex += '(' + word + ')'\n",
    "    for occurrence in re.finditer(regex, text, re.I):\n",
    "        result.append((occurrence.group(), occurrence.start(), occurrence.end()))\n",
    "    return result"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "interior-things",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zwykłe wyszukiwanie w tekście ma pewne wady. Na przykład, gdy szukaliśmy słowa \"program\", złapaliśmy przypadkiem słowo \"programmer\". Złapaliśmy także słowo \"programs\", co jest poprawne, ale niepoprawnie podaliśmy jego pozycję w tekście."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "aggressive-plane",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Żeby poradzić sobie z tymi problemami, musimy wykorzystać techniki przetwarzania języka naturalnego. Wypróbujmy pakiet spaCy:\n",
    "\n",
    "`pip3 install spacy`\n",
    "\n",
    "oraz\n",
    "\n",
    "`python3 -m spacy download en_core_web_sm`"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "tribal-attention",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-04-20T15:23:32.727687100Z",
     "start_time": "2024-04-20T15:23:24.826454500Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "ename": "KeyboardInterrupt",
     "evalue": "",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001B[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001B[0m",
      "\u001B[1;31mKeyboardInterrupt\u001B[0m                         Traceback (most recent call last)",
      "Cell \u001B[1;32mIn[1], line 1\u001B[0m\n\u001B[1;32m----> 1\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01mspacy\u001B[39;00m\n\u001B[0;32m      2\u001B[0m nlp \u001B[38;5;241m=\u001B[39m spacy\u001B[38;5;241m.\u001B[39mload(\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m\u001B[38;5;124men_core_web_sm\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m)\n\u001B[0;32m      4\u001B[0m doc \u001B[38;5;241m=\u001B[39m nlp(text)\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\__init__.py:13\u001B[0m\n\u001B[0;32m     10\u001B[0m \u001B[38;5;66;03m# These are imported as part of the API\u001B[39;00m\n\u001B[0;32m     11\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01mthinc\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mapi\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Config, prefer_gpu, require_cpu, require_gpu  \u001B[38;5;66;03m# noqa: F401\u001B[39;00m\n\u001B[1;32m---> 13\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m pipeline  \u001B[38;5;66;03m# noqa: F401\u001B[39;00m\n\u001B[0;32m     14\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m util\n\u001B[0;32m     15\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mabout\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m __version__  \u001B[38;5;66;03m# noqa: F401\u001B[39;00m\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\pipeline\\__init__.py:1\u001B[0m\n\u001B[1;32m----> 1\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mattributeruler\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m AttributeRuler\n\u001B[0;32m      2\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mdep_parser\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m DependencyParser\n\u001B[0;32m      3\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01medit_tree_lemmatizer\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m EditTreeLemmatizer\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\pipeline\\attributeruler.py:8\u001B[0m\n\u001B[0;32m      6\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m util\n\u001B[0;32m      7\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01merrors\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Errors\n\u001B[1;32m----> 8\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mlanguage\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Language\n\u001B[0;32m      9\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mmatcher\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Matcher\n\u001B[0;32m     10\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mscorer\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Scorer\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\language.py:43\u001B[0m\n\u001B[0;32m     41\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mlang\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mtokenizer_exceptions\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m BASE_EXCEPTIONS, URL_MATCH\n\u001B[0;32m     42\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mlookups\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m load_lookups\n\u001B[1;32m---> 43\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mpipe_analysis\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m analyze_pipes, print_pipe_analysis, validate_attrs\n\u001B[0;32m     44\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mschemas\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m (\n\u001B[0;32m     45\u001B[0m     ConfigSchema,\n\u001B[0;32m     46\u001B[0m     ConfigSchemaInit,\n\u001B[1;32m   (...)\u001B[0m\n\u001B[0;32m     49\u001B[0m     validate_init_settings,\n\u001B[0;32m     50\u001B[0m )\n\u001B[0;32m     51\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mscorer\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Scorer\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\pipe_analysis.py:6\u001B[0m\n\u001B[0;32m      3\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01mwasabi\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m msg\n\u001B[0;32m      5\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01merrors\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Errors\n\u001B[1;32m----> 6\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mtokens\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Doc, Span, Token\n\u001B[0;32m      7\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mutil\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m dot_to_dict\n\u001B[0;32m      9\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mif\u001B[39;00m TYPE_CHECKING:\n\u001B[0;32m     10\u001B[0m     \u001B[38;5;66;03m# This lets us add type hints for mypy etc. without causing circular imports\u001B[39;00m\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\tokens\\__init__.py:1\u001B[0m\n\u001B[1;32m----> 1\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m_serialize\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m DocBin\n\u001B[0;32m      2\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mdoc\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Doc\n\u001B[0;32m      3\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mmorphanalysis\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m MorphAnalysis\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\tokens\\_serialize.py:14\u001B[0m\n\u001B[0;32m     12\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01merrors\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Errors\n\u001B[0;32m     13\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mutil\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m SimpleFrozenList, ensure_path\n\u001B[1;32m---> 14\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mvocab\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m Vocab\n\u001B[0;32m     15\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01m_dict_proxies\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m SpanGroups\n\u001B[0;32m     16\u001B[0m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m \u001B[38;5;21;01m.\u001B[39;00m\u001B[38;5;21;01mdoc\u001B[39;00m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m DOCBIN_ALL_ATTRS \u001B[38;5;28;01mas\u001B[39;00m ALL_ATTRS\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\vocab.pyx:1\u001B[0m, in \u001B[0;36minit spacy.vocab\u001B[1;34m()\u001B[0m\n",
      "File \u001B[1;32mj:\\.AppData\\Python\\Python310\\site-packages\\spacy\\tokens\\doc.pyx:1\u001B[0m, in \u001B[0;36minit spacy.tokens.doc\u001B[1;34m()\u001B[0m\n",
      "File \u001B[1;32m<frozen importlib._bootstrap>:404\u001B[0m, in \u001B[0;36mparent\u001B[1;34m(self)\u001B[0m\n",
      "\u001B[1;31mKeyboardInterrupt\u001B[0m: "
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import spacy\n",
    "nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")\n",
    "\n",
    "doc = nlp(text)\n",
    "\n",
    "for token in doc:\n",
    "    print(token.lemma_)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "regional-craft",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Sukces! Nastąpił podział tekstu na słowa (tokenizacja) oraz sprowadzenie do formy podstawowej każdego słowa (lematyzacja)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "toxic-subsection",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 3: Zmodyfikuj program z ćwiczenia 2 tak, aby zwracał również odmienione słowa. Na przykład, dla słowa \"program\" powinien znaleźć również \"programs\", ustawiając pozycje w tekście odpowiednio dla słowa \"programs\". Wykorzystaj właściwość idx tokenu."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "surgical-demonstration",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def terminology_lookup():\n",
    "    result = []\n",
    "    for token in doc:\n",
    "        if token.lemma_ in dictionary:\n",
    "            result.append((token, token.idx, token.idx + len(token)))\n",
    "\n",
    "    return result"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "straight-letter",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Teraz czas zająć się problemem przygotowania słownika specjalistycznego. W tym celu napiszemy nasz własny ekstraktor terminologii. Wejściem do ekstraktora będzie tekst zawierający specjalistyczną terminologię. Wyjściem - lista terminów."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "nearby-frontier",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Przyjmijmy następujące podejście - terminami specjalistycznymi będą najcześćiej występujące rzeczowniki w tekście. Wykonajmy krok pierwszy:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "harmful-lightning",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 4: Wypisz wszystkie rzeczowniki z tekstu. Wykorzystaj możliwości spaCy."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "superb-butterfly",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_nouns(text):\n",
    "    result = []\n",
    "    doc = nlp(text)\n",
    "    for token in doc:\n",
    "        if token.pos_ == 'NOUN':\n",
    "            result.append(token)\n",
    "\n",
    "    return result"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "musical-creator",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Teraz czas na podliczenie wystąpień poszczególnych rzeczowników. Uwaga - różne formy tego samego słowa zliczamy razem jako wystąpienia tego słowa (np. \"program\" i \"programs\"). Najwygodniejszą metodą podliczania jest zastosowanie tzw. tally (po polsku \"zestawienie\"). Jest to słownik, którego kluczem jest słowo w formie podstawowej, a wartością liczba wystąpień tego słowa, wliczając słowa odmienione. Przykład gotowego tally:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "acting-tolerance",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "tally = {\"program\" : 4, \"component\" : 1}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "vanilla-estimate",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 5: Napisz program do ekstrakcji terminologii z tekstu według powyższych wytycznych."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "eight-redhead",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def extract_terms(text):\n",
    "    result = {}\n",
    "    doc = nlp(text)\n",
    "    for token in doc:\n",
    "        if token.pos_ == 'NOUN':\n",
    "            if result.get(token.lemma_) is None:\n",
    "                result[token.lemma_] = 1\n",
    "            else:\n",
    "                result[token.lemma_] += 1\n",
    "\n",
    "    return result"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "loaded-smell",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Ćwiczenie 6: Rozszerz powyższy program o ekstrację czasowników i przymiotników."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "monetary-mambo",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def extract_terms(text):\n",
    "    result = {}\n",
    "    doc = nlp(text)\n",
    "    for token in doc:\n",
    "        if token.pos_ in ['NOUN', 'VERB', 'ADJ']:\n",
    "            if result.get(token.lemma_) is None:\n",
    "                result[token.lemma_] = 1\n",
    "            else:\n",
    "                result[token.lemma_] += 1\n",
    "\n",
    "    return result"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "author": "Rafał Jaworski",
  "email": "rjawor@amu.edu.pl",
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "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": "3.9.2"
  },
  "subtitle": "3. Terminologia",
  "title": "Komputerowe wspomaganie tłumaczenia",
  "year": "2021"
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}