Qalsadi Arabic Morphological Analyzer and Lemmatizer for Python

المكتبة البرمجية القلصادي أداة متخصصة في التحليل الصرفي للنصوص العربية. تعتمد على قاعدة بيانات معجمية لتحليل النصوص سواء كانت مشكولة جزئياً أو كلياً. تقدم هذه المكتبة تشكيل الكلمات وتحليلها الصرفي، بالإضافة إلى تقييم درجة شيوع الكلمة في اللغة العربية المعاصرة.

متوفرة للتجربة على موقع مشكال، قسم أدوات/تحليل

Qalsadi library is a specialized tool for morphological analysis of Arabic texts. It uses a lexical database to analyze fully or partially vocalized texts, providing both morphological analysis and diacritics. Additionally, it evaluates the frequency of word usage in contemporary Arabic and uses the “Qutrub” tool for verb conjugation.

The demo is available on [Mishkal](http://Tahadz.com/mishkal/ >Tools/َAnalysis

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

Features	value
Authors	Authors.md
Release	{{ release }}
License	GPL
Tracker	linuxscout/qalsadi/Issues
Website	https://pypi.python.org/pypi/qalsadi
Doc	package Documentaion
Source	Github
Download	sourceforge
Feedbacks	Comments
Accounts	@Twitter @Sourceforge

Citation

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

T. Zerrouki‏, Qalsadi, Arabic mophological analyzer Library for python.,  https://pypi.python.org/pypi/qalsadi/

Another Citation:

Zerrouki, Taha. "Towards An Open Platform For Arabic Language Processing." (2020).

or in bibtex format

@misc{zerrouki2012qalsadi,
  title={qalsadi, Arabic mophological analyzer Library for python.},
  author={Zerrouki, Taha},
  url={https://pypi.python.org/pypi/qalsadi},
  year={2012}
}

```bibtex
@thesis{zerrouki2020towards,
  title={Towards An Open Platform For Arabic Language Processing},
  author={Zerrouki, Taha},
  year={2020}
}

Features مزايا

Lemmatization
Vocalized Text Analyzer,
Use Qutrub library to analyze verbs.
give word frequency in Arabic modern use.

Applications

Stemming texts
Text Classification and categorization
Sentiment Analysis
Named Entities Recognition

Installation

pip install qalsadi

Requirements

pip install -r requirements.txt 

Usage

Demo

The demo is available on Tahadz.com >Tools/َAnalysis قسم أدوات - تحليل

Example

Lemmatization

>>> import qalsadi.lemmatizer 
>>> text = u"""هل تحتاج إلى ترجمة كي تفهم خطاب الملك؟ اللغة "الكلاسيكية" (الفصحى) موجودة في كل اللغات وكذلك اللغة "الدارجة" .. الفرنسية التي ندرس في المدرسة ليست الفرنسية التي يستخدمها الناس في شوارع باريس .. وملكة بريطانيا لا تخطب بلغة شوارع لندن .. لكل مقام مقال"""
>>> lemmer = qalsadi.lemmatizer.Lemmatizer()
>>> # lemmatize a word
... lemmer.lemmatize("يحتاج")
'احتاج'
>>> # lemmatize a word with a specific pos
>>> lemmer.lemmatize("وفي")
'في'
>>> lemmer.lemmatize("وفي", pos="v")
'وفى'

>>> lemmas = lemmer.lemmatize_text(text)
>>> print(lemmas)
['هل', 'احتاج', 'إلى', 'ترجمة', 'كي', 'تفهم', 'خطاب', 'ملك', '؟', 'لغة', '"', 'كلاسيكي', '"(', 'فصحى', ')', 'موجود', 'في', 'كل', 'لغة', 'ذلك', 'لغة', '"', 'دارج', '"..', 'فرنسي', 'التي', 'درس', 'في', 'مدرسة', 'ليست', 'فرنسي', 'التي', 'استخدم', 'ناس', 'في', 'شوارع', 'باريس', '..', 'ملك', 'بريطانيا', 'لا', 'خطب', 'بلغة', 'شوارع', 'دنو', '..', 'كل', 'مقام', 'مقالي']
>>> # lemmatize a text and return lemma pos
... lemmas = lemmer.lemmatize_text(text, return_pos=True)
>>> print(lemmas)
[('هل', 'stopword'), ('احتاج', 'verb'), ('إلى', 'stopword'), ('ترجمة', 'noun'), ('كي', 'stopword'), ('تفهم', 'noun'), ('خطاب', 'noun'), ('ملك', 'noun'), '؟', ('لغة', 'noun'), '"', ('كلاسيكي', 'noun'), '"(', ('فصحى', 'noun'), ')', ('موجود', 'noun'), ('في', 'stopword'), ('كل', 'stopword'), ('لغة', 'noun'), ('ذلك', 'stopword'), ('لغة', 'noun'), '"', ('دارج', 'noun'), '"..', ('فرنسي', 'noun'), ('التي', 'stopword'), ('درس', 'verb'), ('في', 'stopword'), ('مدرسة', 'noun'), ('ليست', 'stopword'), ('فرنسي', 'noun'), ('التي', 'stopword'), ('استخدم', 'verb'), ('ناس', 'noun'), ('في', 'stopword'), ('شوارع', 'noun'), ('باريس', 'all'), '..', ('ملك', 'noun'), ('بريطانيا', 'noun'), ('لا', 'stopword'), ('خطب', 'verb'), ('بلغة', 'noun'), ('شوارع', 'noun'), ('دنو', 'verb'), '..', ('كل', 'stopword'), ('مقام', 'noun'), ('مقالي', 'noun')]

>>> # Get vocalized output lemmas
>>> lemmer.set_vocalized_lemma()
>>> lemmas = lemmer.lemmatize_text(text)
>>> print(lemmas)
['هَلْ', 'اِحْتَاجَ', 'إِلَى', 'تَرْجَمَةٌ', 'كَيْ', 'تَفَهُّمٌ', 'خَطَّابٌ', 'مَلَكٌ', '؟', 'لُغَةٌ', '"', 'كِلاَسِيكِيٌّ', '"(', 'فُصْحَى', ')', 'مَوْجُودٌ', 'فِي', 'كُلَّ', 'لُغَةٌ', 'ذَلِكَ', 'لُغَةٌ', '"', 'دَارِجٌ', '"..', 'فَرَنْسِيّ', 'الَّتِي', 'دَرَسَ', 'فِي', 'مَدْرَسَةٌ', 'لَيْسَتْ', 'فَرَنْسِيّ', 'الَّتِي', 'اِسْتَخْدَمَ', 'نَاسٌ', 'فِي', 'شَوَارِعٌ', 'باريس', '..', 'مَلَكٌ', 'برِيطانِيا', 'لَا', 'خَطَبَ', 'بَلَغَةٌ', 'شَوَارِعٌ', 'أَدَانَ', '..', 'كُلَّ', 'مَقَامٌ', 'مَقَالٌ']
>>> 

Morphology analysis

filename="samples/text.txt"
import qalsadi.analex as qa
try:
    myfile=open(filename)
    text=(myfile.read()).decode('utf8');

    if text == None:
        text=u"السلام عليكم"
except:
    text=u"أسلم"
    print " given text"

debug=False;
limit=500
analyzer = qa.Analex()
analyzer.set_debug(debug);
result = analyzer.check_text(text);
print '----------------python format result-------'
print result
for i in range(len(result)):
#       print "--------تحليل كلمة  ------------", word.encode('utf8');
    print "-------------One word detailed case------";
    for analyzed in  result[i]:
        print "-------------one case for word------";
        print repr(analyzed);

Output description

Category	Applied on	feature	example a	شرح
affix	all	affix_key	ال–َاتُ- a	مفتاح الزوائد
affix	all	affix	a	الزوائد
input	all	word	البيانات a	الكلمة المدخلة
input	all	unvocalized	a	غير مشكول
morphology	noun	tag_mamnou3	0 a	ممنوع من الصرف
morphology	verb	tag_confirmed	0 a	خاصية الفعل المؤكد
morphology	verb	tag_mood	0 a	حالة الفعل المضارع (منصوب، مجزوم، مرفوع)
morphology	verb	tag_pronoun	0 a	الضمير
morphology	verb	tag_transitive	0 a	التعدي اللزوم
morphology	verb	tag_voice	0 a	البناء للمعلوم/ البناء للمجهول
morphology	noun	tag_regular	1 a	قياسي/ سماعي
morphology	noun/verb	tag_gender	3 a	النوع ( مؤنث مذكر)
morphology	verb	tag_person	4 a	الشخص (المتكلم الغائب المخاطب)
morphology	noun	tag_number	21 a	العدد(فرد/مثنى/جمع)
original	noun/verb	freq	694644 a	درجة شيوع الكلمة
original	all	original_tags	(u a	خصائص الكلمة الأصلية
original	all	original	بَيَانٌ a	الكلمة الأصلية
original	all	root	بين a	الجذر
original	all	tag_original_gender	مذكر a	جنس الكلمة الأصلية
original	noun	tag_original_number	مفرد a	عدد الكلمة الأصلية
output	all	type	Noun:مصدر a	نوع الكلمة
output	all	semivocalized	الْبَيَانَات a	الكلمة مشكولة بدون علامة الإعراب
output	all	vocalized	الْبَيَانَاتُ a	الكلمةمشكولة
output	all	stem	بيان a	الجذع
syntax	all	tag_break	0 a	الكلمة منفصلة عمّا قبلها
syntax	all	tag_initial	0 a	خاصية نحوية، الكلمة في بداية الجملة
syntax	all	tag_transparent	0 a	البدل
syntax	noun	tag_added	0 a	خاصية نحوية، الكلمة مضاف
syntax	all	need	a	الكلمة تحتاج إلى كلمة أخرى (المتعدي، العوامل) غير منجزة
syntax	tool	action	a	العمل
syntax	tool	object_type	a	نوع المعمول، بالنسبة للعامل، مثلا اسم لحرف الجر

Unsing Cache

Qalsadi can use Cache to speed up the process, there are 4 kinds of cache,

Memory cache
Pickle cache
Pickledb cache
CodernityDB cache.

To use one of it, you can see the followng examples:

Using a factory method

>> > import qalsadi.analex
>> > from qalsadi.cachemanager.cache_factory import Cache_Factory
>> > analyzer = qalsadi.analex.Analex()
>> >  # list available cache names
>> > Cache_Factory.list()
['', 'memory', 'pickle', 'pickledb', 'codernity']
>> >  # configure cacher
>> >  # configure path used to store the cache
>> > path = 'cache/qalsasicache.pickledb'
>> > cacher = Cache_Factory.factory("pickledb", path)
>> > analyzer.set_cacher(cacher)
>> >  # to enable the use of cacher
>> > analyzer.enable_allow_cache_use()

Memory cache

>> > import qalsadi.analex
>> > analyzer = qalsadi.analex.Analex()
>> >  # configure cacher
>> > import qalsadi.cachemanager
>> > cacher = qalsadi.cache.cache.Cache()
>> > analyzer.set_cacher(cacher)
>> >  # to enable the use of cacher
>> > analyzer.enable_allow_cache_use()
>> >  # to disable the use of cacher
>> > analyzer.disable_allow_cache_use()

Pickle cache

>> > import qalsadi.analex
>> > from qalsadi.cachemanager.cache_pickle import Cache
>> > analyzer = qalsadi.analex.Analex()
>> >  # configure cacher
>> >  # configure path used to store the cache
>> > path = 'cache/qalsadiCache.pickle'
>> > cacher = Cache(path)
>> > analyzer.set_cacher(cacher)
>> >  # to enable the use of cacher
>> > analyzer.enable_allow_cache_use()

Pickledb cache

>> > import qalsadi.analex
>> > from qalsadi.cachemanager.cache_pickledb import Cache
>> > analyzer = qalsadi.analex.Analex()
>> >  # configure cacher
>> >  # configure path used to store the cache
>> > path = 'cache/qalsadiCache.pickledb'
>> > cacher = Cache(path)
>> > analyzer.set_cacher(cacher)
>> >  # to enable the use of cacher
>> > analyzer.enable_allow_cache_use()

CodernityDB cache

>> > import qalsadi.analex
>> > from qalsadi.cachemanager.cache_codernity import Cache
>> > analyzer = qalsadi.analex.Analex()
>> >  # configure cacher
>> >  # configure path used to store the cache
>> > path = 'cache'
>> > cacher = Cache(path)
>> > analyzer.set_cacher(cacher)
>> >  # to enable the use of cacher
>> > analyzer.enable_allow_cache_use()