Spaces:
Running
Running
File size: 24,711 Bytes
218085c 63a687d 218085c 63a687d 218085c 63a687d 218085c c743599 63a687d 218085c c743599 218085c 63a687d c743599 63a687d 218085c | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 | """
Экстрактор дат из русского текста.
Классы:
- UniversalDateParser: парсер дат с поддержкой относительных и абсолютных дат
- ExpenseDateExtractor: обёртка для извлечения дат из текста
- ParsedDate: результат парсинга
- Token: токен текста
"""
from __future__ import annotations
import calendar
import difflib
import re
from dataclasses import dataclass
from datetime import date, datetime, timedelta
from typing import Any, Optional
from dateparser.search import search_dates
from pymorphy3 import MorphAnalyzer
MORPH = MorphAnalyzer()
WORD_RE = re.compile(r"[0-9]+(?:[./-][0-9]+)*|[а-яё]+", re.IGNORECASE)
@dataclass(frozen=True)
class ParsedDate:
"""Результат парсинга даты."""
date_iso: str
matched_expression: Optional[str]
@dataclass(frozen=True)
class Token:
"""Токен текста с морфологической информацией."""
original: str
normalized: str
raw_lemma: str
lemma: str
lemma_correction: Optional[str]
start: int
end: int
lemma_start: int
lemma_end: int
class UniversalDateParser:
"""
Универсальный парсер дат для русского языка.
Поддерживает:
- Прямые относительные даты: вчера, завтра, позавчера, послезавтра
- Недели: на следующей неделе, на прошлой неделе
- Периоды: через 2 дня, 3 недели назад, через месяц
- Текстовые даты: 5 марта, 15 января 2025
- Числовые даты: 15.01.2025, 2025-01-15
- Края периодов: в конце месяца, в начале недели
"""
MONTHS = {
"январь": 1, "февраль": 2, "март": 3, "апрель": 4, "май": 5, "июнь": 6,
"июль": 7, "август": 8, "сентябрь": 9, "октябрь": 10, "ноябрь": 11, "декабрь": 12,
}
WEEKDAYS = {
"понедельник": 0, "вторник": 1, "среда": 2, "четверг": 3,
"пятница": 4, "суббота": 5, "воскресенье": 6,
}
DIRECT_RELATIVE = {
"послезавтра": 2, "позавчера": -2, "сегодня": 0, "вчера": -1, "завтра": 1
}
ORDINAL_DAYS = {
"первый": 1, "второй": 2, "третий": 3, "четвертый": 4, "пятый": 5, "шестой": 6,
"седьмой": 7, "восьмой": 8, "девятый": 9, "десятый": 10, "одиннадцатый": 11,
"двенадцатый": 12, "тринадцатый": 13, "четырнадцатый": 14, "пятнадцатый": 15,
"шестнадцатый": 16, "семнадцатый": 17, "восемнадцатый": 18, "девятнадцатый": 19,
"двадцатый": 20, "двадцать первый": 21, "двадцать второй": 22, "двадцать третий": 23,
"двадцать четвертый": 24, "двадцать пятый": 25, "двадцать шестой": 26,
"двадцать седьмой": 27, "двадцать восьмой": 28, "двадцать девятый": 29,
"тридцатый": 30, "тридцать первый": 31,
}
NUMBER_WORDS = {
"ноль": 0, "один": 1, "два": 2, "три": 3, "четыре": 4, "пять": 5, "шесть": 6,
"семь": 7, "восемь": 8, "девять": 9, "десять": 10, "одиннадцать": 11,
"двенадцать": 12, "тринадцать": 13, "четырнадцать": 14, "пятнадцать": 15,
"шестнадцать": 16, "семнадцать": 17, "восемнадцать": 18, "девятнадцать": 19,
"двадцать": 20, "тридцать": 30,
}
FUTURE_HINTS = ("завтра", "послезавтра", "через", "быть", "заплатить", "следующий", "последующий")
PAST_HINTS = ("вчера", "позавчера", "назад", "прошлый", "предыдущий", "оплатить", "купить", "заказать")
# Регулярные выражения для парсинга
DIRECT_RELATIVE_RE = re.compile(r"(?<!\S)(послезавтра|позавчера|сегодня|вчера|завтра)(?!\S)")
WEEK_RELATIVE_RE = re.compile(
r"(?<!\S)на (?P<which>следующий|последующий|прошлый|предыдущий|этот) неделя"
r"(?: (?P<prep>в|во|на) (?P<weekday>понедельник|вторник|среда|четверг|пятница|суббота|воскресенье))?(?!\S)"
)
QUANTITY_RELATIVE_RE = re.compile(
r"(?<!\S)(?P<number>\d+|[а-яё]+(?: [а-яё]+)?) "
r"(?P<unit>месяц|неделя|день) "
r"(?P<ago>назад)"
r"(?: (?P<prep>в|во|на) (?P<weekday>понедельник|вторник|среда|четверг|пятница|суббота|воскресенье))?(?!\S)",
re.IGNORECASE,
)
FORWARD_QUANTITY_RE = re.compile(
r"(?<!\S)(?P<through>через) "
r"(?P<number>\d+|[а-яё]+(?: [а-яё]+)?) "
r"(?P<unit>месяц|неделя|день)"
r"(?: (?P<prep>в|во|на) (?P<weekday>понедельник|вторник|среда|четверг|пятница|суббота|воскресенье))?(?!\S)",
re.IGNORECASE,
)
FORWARD_SINGLE_UNIT_RE = re.compile(
r"(?<!\S)(?P<through>через) "
r"(?P<unit>месяц|неделя|день)"
r"(?: (?P<prep>в|во|на) (?P<weekday>понедельник|вторник|среда|четверг|пятница|суббота|воскресенье))?(?!\S)",
re.IGNORECASE,
)
TEXTUAL_ABSOLUTE_RE = re.compile(
r"(?<!\S)(?P<day>\d{1,2}|[а-яё]+(?: [а-яё]+)?) "
r"(?P<month>январь|февраль|март|апрель|май|июнь|июль|август|сентябрь|октябрь|ноябрь|декабрь)"
r"(?: (?P<year>\d{4}))?(?!\S)",
re.IGNORECASE,
)
PERIOD_EDGE_RE = re.compile(
r"(?<!\S)(?:в )?(?P<edge>начало|конец) (?P<which>этот|следующий|последующий|прошлый|предыдущий) (?P<unit>неделя|месяц)(?!\S)",
re.IGNORECASE,
)
@classmethod
def temporal_vocabulary(cls) -> set[str]:
"""Возвращает словарь временных терминов."""
vocab: set[str] = set()
vocab.update(cls.MONTHS)
vocab.update(cls.WEEKDAYS)
vocab.update(cls.DIRECT_RELATIVE)
vocab.update(cls.ORDINAL_DAYS)
vocab.update(cls.NUMBER_WORDS)
vocab.update({
"неделя", "месяц", "день", "назад", "через", "начало", "конец", "на", "в", "во",
"этот", "прошлый", "предыдущий", "следующий", "последующий",
})
return vocab
@staticmethod
def similarity(left: str, right: str) -> float:
"""Вычисляет схожесть двух строк."""
return difflib.SequenceMatcher(None, left, right).ratio()
@classmethod
def pick_temporal_correction(cls, normalized: str, raw_lemma: str) -> tuple[str, Optional[str]]:
"""Подбирает коррекцию для временного термина."""
vocab = cls.temporal_vocabulary()
if raw_lemma in vocab or not normalized.isalpha() or len(normalized) < 5:
return raw_lemma, None
candidates = list(difflib.get_close_matches(normalized, list(vocab), n=4, cutoff=0.74))
candidates.extend(difflib.get_close_matches(raw_lemma, list(vocab), n=4, cutoff=0.74))
candidates = list(dict.fromkeys(candidates))
if not candidates:
return raw_lemma, None
best = max(candidates, key=lambda item: max(cls.similarity(normalized, item), cls.similarity(raw_lemma, item)))
best_score = max(cls.similarity(normalized, best), cls.similarity(raw_lemma, best))
return (best, f"{raw_lemma}->{best}") if best_score >= 0.80 else (raw_lemma, None)
@staticmethod
def normalize_word(word: str) -> str:
"""Нормализует слово."""
return word.lower().replace("ё", "е")
@classmethod
def lemmatize(cls, word: str) -> str:
"""Возвращает лемму слова."""
return MORPH.parse(word)[0].normal_form if word.isalpha() else word
@classmethod
def tokenize(cls, text: str) -> list[Token]:
"""Токенизирует текст."""
tokens: list[Token] = []
lemma_cursor = 0
for match in WORD_RE.finditer(text):
original = match.group(0)
normalized = cls.normalize_word(original)
raw_lemma = cls.lemmatize(normalized)
lemma, correction = cls.pick_temporal_correction(normalized, raw_lemma)
lemma_start = lemma_cursor
lemma_end = lemma_start + len(lemma)
tokens.append(Token(original, normalized, raw_lemma, lemma, correction, match.start(), match.end(), lemma_start, lemma_end))
lemma_cursor = lemma_end + 1
return tokens
@staticmethod
def lemma_text(tokens: list[Token]) -> str:
"""Возвращает текст из лемм токенов."""
return " ".join(token.lemma for token in tokens)
@staticmethod
def surface_text(text: str, tokens: list[Token], start_idx: int, end_idx: int) -> str:
"""Возвращает исходный текст по индексам токенов."""
return text[tokens[start_idx].start:tokens[end_idx].end].strip() if tokens else ""
@staticmethod
def lemma_span_to_token_range(tokens: list[Token], span: tuple[int, int]) -> Optional[tuple[int, int]]:
"""Преобразует позиции в тексте лемм в индексы токенов."""
start_char, end_char = span
start_idx = end_idx = None
for idx, token in enumerate(tokens):
if start_idx is None and token.lemma_start <= start_char < token.lemma_end:
start_idx = idx
if token.lemma_start < end_char <= token.lemma_end:
end_idx = idx
break
return (start_idx, end_idx) if start_idx is not None and end_idx is not None else None
@classmethod
def make_parsed_date(cls, text: str, tokens: list[Token], match, parsed_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Создаёт ParsedDate из результата match."""
token_span = cls.lemma_span_to_token_range(tokens, match.span())
if token_span is None:
return None
return ParsedDate(parsed_date.isoformat(), cls.surface_text(text, tokens, token_span[0], token_span[1]))
@classmethod
def parse_number_phrase(cls, phrase: str) -> Optional[int]:
"""Парсит числовую фразу (цифры или слова)."""
phrase = phrase.strip()
if not phrase:
return None
if phrase.isdigit():
return int(phrase)
parts = phrase.split()
if len(parts) == 1:
return cls.NUMBER_WORDS.get(parts[0])
if len(parts) == 2 and parts[0] in {"двадцать", "тридцать"}:
base = cls.NUMBER_WORDS.get(parts[0])
addon = cls.NUMBER_WORDS.get(parts[1])
if base is not None and addon is not None and 1 <= addon <= 9:
return base + addon
return None
@classmethod
def parse_day_phrase(cls, phrase: str) -> Optional[int]:
"""Парсит день (число или порядковое слово)."""
if phrase.isdigit():
value = int(phrase)
return value if 1 <= value <= 31 else None
return cls.ORDINAL_DAYS.get(phrase.strip())
@staticmethod
def shift_months(value: date, months: int) -> date:
"""Сдвигает дату на указанное число месяцев."""
month_index = value.month - 1 + months
year = value.year + month_index // 12
month = month_index % 12 + 1
day = min(value.day, calendar.monthrange(year, month)[1])
return date(year, month, day)
@staticmethod
def parse_numeric_absolute(tokens: list[Token]) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит числовые даты: 15.01.2025, 2025-01-15."""
for token in tokens:
separator = "." if "." in token.original else "-" if "-" in token.original else "/" if "/" in token.original else None
if separator is None:
continue
parts = token.original.split(separator)
if len(parts) != 3 or not all(part.isdigit() for part in parts):
continue
try:
if len(parts[0]) == 4:
parsed = date(int(parts[0]), int(parts[1]), int(parts[2]))
elif len(parts[2]) == 4:
parsed = date(int(parts[2]), int(parts[1]), int(parts[0]))
else:
continue
return ParsedDate(parsed.isoformat(), token.original)
except ValueError:
continue
return None
@classmethod
def parse_textual_absolute(cls, text: str, tokens: list[Token], reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит текстовые даты: 5 марта, 15 января 2025."""
lemma_text = cls.lemma_text(tokens)
for match in cls.TEXTUAL_ABSOLUTE_RE.finditer(lemma_text):
day = cls.parse_day_phrase(match.group("day"))
month = cls.MONTHS.get(match.group("month"))
if day is None or month is None:
continue
year = int(match.group("year")) if match.group("year") else reference_date.year
try:
parsed = date(year, month, day)
except ValueError:
continue
result = cls.make_parsed_date(text, tokens, match, parsed)
if result is not None:
return result
return None
@classmethod
def parse_direct_relative(cls, text: str, tokens: list[Token], reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит прямые относительные даты: вчера, завтра, позавчера, послезавтра."""
lemma_text = cls.lemma_text(tokens)
match = cls.DIRECT_RELATIVE_RE.search(lemma_text)
if not match:
return None
parsed = reference_date + timedelta(days=cls.DIRECT_RELATIVE[match.group(1)])
return cls.make_parsed_date(text, tokens, match, parsed)
@staticmethod
def week_monday(value: date) -> date:
"""Возвращает понедельник недели для указанной даты."""
return value - timedelta(days=value.weekday())
@classmethod
def parse_week_relative(cls, text: str, tokens: list[Token], reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит недельные относительные даты: на следующей неделе, на прошлой неделе."""
lemma_text = cls.lemma_text(tokens)
match = cls.WEEK_RELATIVE_RE.search(lemma_text)
if not match:
return None
offsets = {"следующий": 7, "последующий": 7, "прошлый": -7, "предыдущий": -7, "этот": 0}
anchor = reference_date + timedelta(days=offsets[match.group("which")])
if match.group("weekday"):
anchor = cls.week_monday(anchor) + timedelta(days=cls.WEEKDAYS[match.group("weekday")])
return cls.make_parsed_date(text, tokens, match, anchor)
@classmethod
def parse_period_edge(cls, text: str, tokens: list[Token], reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит края периодов: в конце месяца, в начале недели."""
lemma_text = cls.lemma_text(tokens)
match = cls.PERIOD_EDGE_RE.search(lemma_text)
if not match:
return None
edge, which, unit = match.group("edge"), match.group("which"), match.group("unit")
if unit == "неделя":
offsets = {"прошлый": -7, "предыдущий": -7, "этот": 0, "следующий": 7, "последующий": 7}
monday = cls.week_monday(reference_date + timedelta(days=offsets[which]))
parsed_date = monday if edge == "начало" else monday + timedelta(days=6)
else:
month_offset = {"прошлый": -1, "предыдущий": -1, "этот": 0, "следующий": 1, "последующий": 1}[which]
shifted = cls.shift_months(date(reference_date.year, reference_date.month, 1), month_offset)
parsed_date = shifted if edge == "начало" else date(shifted.year, shifted.month, calendar.monthrange(shifted.year, shifted.month)[1])
return cls.make_parsed_date(text, tokens, match, parsed_date)
@classmethod
def parse_quantity_relative(cls, text: str, tokens: list[Token], reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""Парсит количественные относительные даты: через 2 дня, 3 недели назад."""
lemma_text = cls.lemma_text(tokens)
for regex, direction in ((cls.QUANTITY_RELATIVE_RE, -1), (cls.FORWARD_QUANTITY_RE, 1)):
for match in regex.finditer(lemma_text):
number = cls.parse_number_phrase(match.group("number"))
if number is None:
continue
unit = match.group("unit")
if unit == "месяц":
anchor = cls.shift_months(reference_date, direction * number)
else:
days = number * 7 if unit == "неделя" else number
anchor = reference_date + timedelta(days=direction * days)
if match.group("weekday"):
anchor = cls.week_monday(anchor) + timedelta(days=cls.WEEKDAYS[match.group("weekday")])
result = cls.make_parsed_date(text, tokens, match, anchor)
if result is not None:
return result
for match in cls.FORWARD_SINGLE_UNIT_RE.finditer(lemma_text):
unit = match.group("unit")
if unit == "месяц":
anchor = cls.shift_months(reference_date, 1)
else:
days = 7 if unit == "неделя" else 1
anchor = reference_date + timedelta(days=days)
if match.group("weekday"):
anchor = cls.week_monday(anchor) + timedelta(days=cls.WEEKDAYS[match.group("weekday")])
result = cls.make_parsed_date(text, tokens, match, anchor)
if result is not None:
return result
return None
@classmethod
def preference_for_text(cls, tokens: list[Token]) -> str:
"""Определяет предпочтение: прошлое или будущее."""
lemmas = [token.lemma for token in tokens]
future = sum(1 for hint in cls.FUTURE_HINTS if hint in lemmas)
past = sum(1 for hint in cls.PAST_HINTS if hint in lemmas)
return "future" if future > past else "past"
@staticmethod
def choose_best(matches: list[tuple[str, datetime]]) -> tuple[str, datetime]:
"""Выбирает лучший результат из списка."""
return sorted(matches, key=lambda item: (len(item[0]), -item[1].timestamp()), reverse=True)[0]
def parse(self, text: str, reference_date: date) -> Optional[ParsedDate]:
"""
Основной метод парсинга даты из текста.
Args:
text: Текст для парсинга
reference_date: Базовая дата для относительных вычислений
Returns:
ParsedDate с результатом или None
"""
tokens = self.tokenize(text)
# Пробуем все парсеры по очереди
for parser in (
lambda: self.parse_numeric_absolute(tokens),
lambda: self.parse_textual_absolute(text, tokens, reference_date),
lambda: self.parse_direct_relative(text, tokens, reference_date),
lambda: self.parse_week_relative(text, tokens, reference_date),
lambda: self.parse_period_edge(text, tokens, reference_date),
lambda: self.parse_quantity_relative(text, tokens, reference_date),
):
parsed = parser()
if parsed is not None:
return parsed
# Fallback: dateparser
normalized = " ".join(token.normalized for token in tokens)
relative_base = datetime.combine(reference_date, datetime.min.time()).replace(hour=12)
result = search_dates(
normalized,
languages=["ru"],
settings={
"RELATIVE_BASE": relative_base,
"PREFER_DATES_FROM": self.preference_for_text(tokens),
"STRICT_PARSING": False,
"REQUIRE_PARTS": [],
"NORMALIZE": True,
"RETURN_AS_TIMEZONE_AWARE": False,
"DATE_ORDER": "DMY",
},
)
filtered: list[tuple[str, datetime]] = []
for matched, value in result or []:
if isinstance(value, datetime) and not matched.strip().isdigit() and 2020 <= value.year <= 2100:
filtered.append((matched.strip(), value))
if not filtered:
return None
matched_expression, value = self.choose_best(filtered)
return ParsedDate(date_iso=value.date().isoformat(), matched_expression=matched_expression)
class ExpenseDateExtractor:
"""
Экстрактор дат для текста расходов.
Обёртка над UniversalDateParser с удобным интерфейсом.
"""
def __init__(self) -> None:
self.parser = UniversalDateParser()
def extract(self, text: str, reference_date: str | date | None = None, debug: bool = False) -> dict[str, Any]:
"""
Извлекает дату из текста.
Args:
text: Текст для анализа
reference_date: Базовая дата (по умолчанию сегодня)
debug: Включить отладочную информацию
Returns:
Словарь с date, date_iso, matched_date_phrase
"""
ref_date = self.to_date(reference_date or date.today().isoformat())
parsed = self.parser.parse(text=text, reference_date=ref_date)
matched_phrase = parsed.matched_expression if parsed else None
matched_span = None
if matched_phrase:
idx = text.lower().find(matched_phrase.lower())
if idx != -1:
matched_span = [idx, idx + len(matched_phrase)]
payload = {
"date": datetime.strptime(parsed.date_iso, "%Y-%m-%d").strftime("%d.%m.%Y") if parsed else None,
"date_iso": parsed.date_iso if parsed else None,
"matched_date_phrase": matched_phrase,
"matched_date_span": matched_span,
}
if debug:
payload["date_debug"] = {
"reference_date": ref_date.isoformat(),
"input_text": text,
"matched_date_phrase": payload["matched_date_phrase"],
"matched_date_span": payload["matched_date_span"],
"date_iso": payload["date_iso"],
}
return payload
@staticmethod
def to_date(value: str | date) -> date:
"""Преобразует строку или date в date."""
return value if isinstance(value, date) else datetime.strptime(value, "%Y-%m-%d").date()
|