Omorfi on aivan mahtava työkalu suomen kielen morfologian prosessointiin ja generointiin tietokoneella. Sen käyttäminen ei ole kuitenkaan ihan yksinkertaista (H)FST:itä tuntemattomille ihmisille. 😅FST-mallien käytön yksinkertaistaminen on yksi tärkeimmistä syistä sille, että aloin kehittää omaa UralicNLP-kirjastoani Pythonille. Sen tarkoituksena on yksinkertaistaa luonnollisen kielen käsittelyä Uralilaisten kielten kohdalla
(lisää…)
Suomi on suhteellisen hankala kieli tuottaa automaattisesti tietokoneella (NLG). Siinnä missä enkun kohdalla sanoja voi vain mäiskiä peräkanaa lauseeseen perusmuodossa, suomi vaatii taivuttelua. Tietokoneen on hallittava kongruenssi- ja rektiosäännöt, mikä on jokseenkin haastavaa. 🤷🏼♂️
Onneksi sinun ei tarvitse moisella päätäsi vaivata! Olen tehnyt suomen tuottamista varten python-kirjaston, syntax makerin. Sitä saa käyttää aivan vapaasti. Oletko valmis vapauttamaan syntax maker -pedon? 😊😊 (lisää…)
HFST (Helsinki Finite-State Transducer Technology) on loistava työkalu kielen morfologian mallintamiseen. Ongelmana on kuitenkin se, että sen Python-rajapinnan dokumentaatiossa on toivomisen varaa. Mutta älä vaivu epätoivoon! Tämä postaus opastaa, miten HFST-tiedostoja ladataan pythonin kautta, ja miten niillä voidaan analysoida ja tuottaa kielen morfologiaa. 😃
(lisää…)