Naftawayh 0.4

Naftawayh: Arabic Word Tagger

Naftawayh is a python library for Arabic word tagging (word classification) into types (nouns, verbs, stopwords), which is useful in language processing, especially for text mining. Naftawayh works according to the Arabic word structure, and the ability to guess the word class, through certain signs. For example, a word which ends Teh Marbuta, is a noun. Hamza Below Alef, class the word as a noun. We can identify many kins of words, by patterns especially for verbs in present tense and defined words.

نفطويه هو برنامج ومكتبة لتصنيف الكلمات إلى أنواعها (اسم، فعل، حرف)، ويفيد في المعالجة الآلية للغة وخصوصا التنقيب عن المعلومات، ومبدأه يعمل على بنية الكلمة العربية، وقدرتنا على تخمين نوعها، من خلال علامات معينة. فمثلا كل كلمة تنتهي بتاء مربوطة فهي اسم، وكل كلمة فيها همزة تحت الألف اسم. ويمكننا التعرف على كثير من الكلمات المعرّفة بالألف واللام، وبعض أنماط الأفعال المضارعة.

Developpers: Taha Zerrouki: http://tahadz.com taha dot zerrouki at gmail dot com

Citation

If you would cite it in academic work, can you use this citation

T. Zerrouki‏, Naftawayh,  Arabic Word Tagger,
  https://pypi.python.org/pypi/naftawayh/, 2010

or in bibtex format

@misc{zerrouki2012naftawayh,
  title={Naftawayh : Arabic Word Tagger},
  author={Zerrouki, Taha},
  url={https://pypi.python.org/pypi/naftawayh,
  year={2010}
}

من هو نفطويه Who is Naftawayh

Demo جرّب

يمكن التجربة على موقع مشكال ، اختر أدوات، ثم استخلاص ثم تصنيف You can test it on Mishkal Site, choose: Tool > extraction > Classify.

Installation

pip install naftawayh

Usage

import naftawayh.wordtag as wordtag

Test word list

>>> import naftawayh.wordtag
>>> word_list=(u'بالبلاد', u'بينما', u'أو', u'انسحاب', u'انعدام',
u'انفجار', u'البرنامج', u'بانفعالاتها', u'العربي', u'الصرفي',
u'التطرف', u'اقتصادي', )
>>> tagger = naftawayh.wordtag.WordTagger();
>>> # test all words
>>> list_tags = tagger.word_tagging(word_list)
>>> for word, tag in zip(word_list, list_tags):
>>>     print word, tag
بالبلاد n
بينما vn3
أو t
انسحاب n
انعدام n
انفجار n
البرنامج n
بانفعالاتها n
العربي n
الصرفي n
التطرف n
اقتصادي n

• Test word by word

>>> import naftawayh.wordtag
>>> word_list=(u'بالبلاد', u'بينما', u'أو', u'انسحاب', u'انعدام',
u'انفجار', u'البرنامج', u'بانفعالاتها', u'العربي', u'الصرفي',
u'التطرف', u'اقتصادي', )
>>> tagger = naftawayh.wordtag.WordTagger();
>>> #test word by word
>>> for word in word_list:
>>>     if tagger.is_noun(word):
>>>         print(u'%s is noun'%word)
>>>     if tagger.is_verb(word):
>>>         print(u'%s is verb'%word)
>>>     if tagger.is_stopword(word):
>>>         print(u'%s is stopword'%word)
بالبلاد is noun
بينما is noun
بينما is verb
أو is noun
أو is verb
أو is stopword
انسحاب is noun
انعدام is noun
انفجار is noun
البرنامج is noun
بانفعالاتها is noun
العربي is noun
الصرفي is noun
التطرف is noun
اقتصادي is noun

• Test word in context

>>> import naftawayh.wordtag
>>> word_list=(u'بالبلاد', u'بينما', u'أو', u'انسحاب', u'انعدام',
u'انفجار', u'البرنامج', u'بانفعالاتها', u'العربي', u'الصرفي',
u'التطرف', u'اقتصادي', )
>>> tagger = naftawayh.wordtag.WordTagger();
>>> previous_word=""
>>> print (" **** test words in context***")
>>> # test words in context
>>> for word in word_list:
>>>     tag=tagger.context_analyse(previous_word,word);
>>>     print(u"%s from context is %s "%(word,tag))
>>>     previous_word=word;
**** test words in context***
بالبلاد from context is vn
بينما from context is vn
أو from context is vn
انسحاب from context is vn
انعدام from context is vn
انفجار from context is vn
البرنامج from context is vn
بانفعالاتها from context is vn
العربي from context is vn
الصرفي from context is vn
التطرف from context is vn
اقتصادي from context is vn