Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 13,052 Bytes
54ccdcb 83b4881 54ccdcb 83b4881 54ccdcb |
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 |
# src/universal_preprocessor.py
"""
Универсальный модуль предобработки текста.
Обеспечивает стандартизацию пунктуации, замену специальных токенов
и обработку сокращений для приведения текста к единому стандарту.
"""
import re
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class PreprocessingConfig:
"""Конфигурация для предобработки текста."""
replace_urls: bool = True
replace_emails: bool = True
replace_numbers: bool = True
expand_abbreviations: bool = True
normalize_punctuation: bool = True
normalize_quotes: bool = True
normalize_dashes: bool = True
normalize_spaces: bool = True
# Регулярные выражения для поиска специальных элементов
RE_URL = re.compile(r'https?://\S+|www\.\S+', flags=re.I)
RE_EMAIL = re.compile(r'[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+', flags=re.I)
RE_PHONE = re.compile(r'\+?[78][\s\-]?\(?\d{3}\)?[\s\-]?\d{3}[\s\-]?\d{2}[\s\-]?\d{2}')
RE_NUM = re.compile(r'(?<!\w)[+-]?\d[\d\.,]*')
RE_CURRENCY = re.compile(r'\d+[\s]*(?:руб|рублей|долл|долларов|евро|€|\$|₽)')
RE_PERCENT = re.compile(r'\d+[\s]*%')
RE_DATE = re.compile(r'\d{1,2}[./]\d{1,2}[./]\d{2,4}|\d{1,2}\s+(?:января|февраля|марта|апреля|мая|июня|июля|августа|сентября|октября|ноября|декабря)\s+\d{4}')
# Словарь сокращений для русского языка
COMMON_ABBREVIATIONS = {
# Общие сокращения
r'\bт\.е\.': 'то есть',
r'\bт\.д\.': 'так далее',
r'\bт\.п\.': 'тому подобное',
r'\bи\.т\.д\.': 'и так далее',
r'\bи\.т\.п\.': 'и тому подобное',
r'\bт\.к\.': 'так как',
r'\bт\.о\.': 'то есть',
r'\bт\.н\.': 'так называемый',
r'\bт\.с\.': 'то есть',
r'\bт\.ч\.': 'то есть',
# Временные сокращения
r'\bг\.': 'год',
r'\bгг\.': 'годы',
r'\bв\.': 'век',
r'\bвв\.': 'века',
r'\bмин\.': 'минута',
r'\bмин\.': 'минуты',
r'\bсек\.': 'секунда',
r'\bсек\.': 'секунды',
r'\bчас\.': 'час',
r'\bчасы\.': 'часы',
# Географические сокращения
r'\bул\.': 'улица',
r'\bпр\.': 'проспект',
r'\bпер\.': 'переулок',
r'\bпл\.': 'площадь',
r'\bнаб\.': 'набережная',
r'\bш\.': 'шоссе',
r'\bобл\.': 'область',
r'\bр-н': 'район',
r'\bг\.': 'город',
r'\bс\.': 'село',
r'\bд\.': 'деревня',
r'\bп\.': 'поселок',
# Организационные сокращения
r'\bООО': 'общество с ограниченной ответственностью',
r'\bЗАО': 'закрытое акционерное общество',
r'\bОАО': 'открытое акционерное общество',
r'\bИП': 'индивидуальный предприниматель',
r'\bФГУП': 'федеральное государственное унитарное предприятие',
r'\bГУП': 'государственное унитарное предприятие',
r'\bМУП': 'муниципальное унитарное предприятие',
# Государственные органы
r'\bМВД': 'министерство внутренних дел',
r'\bФСБ': 'федеральная служба безопасности',
r'\bМЧС': 'министерство по чрезвычайным ситуациям',
r'\bМинобр': 'министерство образования',
r'\bМинздрав': 'министерство здравоохранения',
r'\bМинфин': 'министерство финансов',
r'\bМинтруд': 'министерство труда',
r'\bМинэконом': 'министерство экономического развития',
# Новостные сокращения
r'\bСМИ': 'средства массовой информации',
r'\bТВ': 'телевидение',
r'\bРТР': 'российское телевидение и радио',
r'\bИТАР': 'информационное телеграфное агентство россии',
r'\bРИА': 'российское информационное агентство',
r'\bТАСС': 'телеграфное агентство советского союза',
}
# Словарь для нормализации пунктуации
PUNCTUATION_MAP = {
'…': '...',
'–': '-',
'—': '-',
'«': '"',
'»': '"',
'„': '"',
'“': '"',
'”': '"',
'"': '"',
'‘': "'",
'’': "'",
'`': "'",
'´': "'",
}
class UniversalPreprocessor:
"""Универсальный предпроцессор текста."""
def __init__(self, config: Optional[PreprocessingConfig] = None):
"""
Инициализация предпроцессора.
Args:
config: Конфигурация предобработки
"""
self.config = config or PreprocessingConfig()
self._compile_patterns()
def _compile_patterns(self):
"""Компилирует регулярные выражения для ускорения работы."""
self.patterns = {
'url': RE_URL,
'email': RE_EMAIL,
'phone': RE_PHONE,
'number': RE_NUM,
'currency': RE_CURRENCY,
'percent': RE_PERCENT,
'date': RE_DATE,
}
def replace_special_tokens(self, text: str) -> str:
"""Заменяет специальные элементы на унифицированные токены."""
if not text:
return ""
if self.config.replace_urls:
text = self.patterns['url'].sub('<URL>', text)
if self.config.replace_emails:
text = self.patterns['email'].sub('<EMAIL>', text)
if self.config.replace_numbers:
text = self.patterns['phone'].sub('<PHONE>', text)
text = self.patterns['currency'].sub('<CURRENCY>', text)
text = self.patterns['percent'].sub('<PERCENT>', text)
text = self.patterns['date'].sub('<DATE>', text)
text = self.patterns['number'].sub('<NUM>', text)
return text
def expand_abbreviations(self, text: str) -> str:
"""Раскрывает сокращения."""
if not self.config.expand_abbreviations or not text:
return text
for pattern, replacement in COMMON_ABBREVIATIONS.items():
text = re.sub(pattern, replacement, text, flags=re.I)
return text
def normalize_punctuation(self, text: str) -> str:
"""Нормализует пунктуацию."""
if not text:
return ""
if self.config.normalize_quotes:
for old, new in PUNCTUATION_MAP.items():
text = text.replace(old, new)
if self.config.normalize_dashes:
text = re.sub(r'[–—]', '-', text)
if self.config.normalize_punctuation:
# Нормализуем множественные точки
text = re.sub(r'\.{3,}', '...', text)
# Нормализуем множественные восклицательные знаки
text = re.sub(r'!{2,}', '!!', text)
# Нормализуем множественные вопросительные знаки
text = re.sub(r'\?{2,}', '??', text)
return text
def normalize_spaces(self, text: str) -> str:
"""Нормализует пробелы."""
if not self.config.normalize_spaces or not text:
return text
# Убираем лишние пробелы
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
# Убираем пробелы перед пунктуацией
text = re.sub(r'\s+([.,;:!?])', r'\1', text)
# Добавляем пробел после пунктуации, если его нет
text = re.sub(r'([.,;:!?])([^\s])', r'\1 \2', text)
return text.strip()
def preprocess(self, text: str) -> str:
"""
Выполняет полную предобработку текста.
Args:
text: Исходный текст
Returns:
Предобработанный текст
"""
if not text:
return ""
# Заменяем специальные токены
text = self.replace_special_tokens(text)
# Раскрываем сокращения
text = self.expand_abbreviations(text)
# Нормализуем пунктуацию
text = self.normalize_punctuation(text)
# Нормализуем пробелы
text = self.normalize_spaces(text)
return text
def preprocess_corpus(self, input_path: str, output_path: str) -> int:
"""
Предобрабатывает корпус в формате JSONL.
Args:
input_path: Путь к исходному файлу
output_path: Путь к выходному файлу
Returns:
Количество обработанных статей
"""
import json
processed_count = 0
with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as infile, \
open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as outfile:
for line in infile:
line = line.strip()
if not line:
continue
try:
article = json.loads(line)
# Предобрабатываем текст статьи
if 'text' in article:
article['text'] = self.preprocess(article['text'])
# Предобрабатываем заголовок
if 'title' in article:
article['title'] = self.preprocess(article['title'])
# Записываем предобработанную статью
outfile.write(json.dumps(article, ensure_ascii=False) + '\n')
processed_count += 1
except json.JSONDecodeError:
continue
return processed_count
def create_preprocessing_pipeline(config: Optional[PreprocessingConfig] = None) -> UniversalPreprocessor:
"""
Создает конвейер предобработки с заданной конфигурацией.
Args:
config: Конфигурация предобработки
Returns:
Настроенный предпроцессор
"""
return UniversalPreprocessor(config)
if __name__ == "__main__":
# Пример использования
test_text = """
Компания ООО "Тест" (ул. Ленина, д. 1) сообщила о результатах за 2023 г.
Контакты: info@test.ru, +7(495)123-45-67, сайт www.test.com
Цена: 1000 руб., рост на 15% по сравнению с прошлым годом.
Дата: 15.03.2024, т.е. вчера.
"""
# Создаем предпроцессор с настройками по умолчанию
preprocessor = UniversalPreprocessor()
# Предобрабатываем текст
processed = preprocessor.preprocess(test_text)
print("Предобработанный текст:")
print(processed)
# Пример с кастомной конфигурацией
custom_config = PreprocessingConfig(
replace_urls=True,
replace_emails=True,
replace_numbers=False, # Не заменяем числа
expand_abbreviations=True,
normalize_punctuation=True
)
custom_preprocessor = UniversalPreprocessor(custom_config)
custom_processed = custom_preprocessor.preprocess(test_text)
print("\nС кастомной конфигурацией:")
print(custom_processed) |