このPythonパッケージは、日本語テキストを形態素解析モジュール"SudachiPy"を利用して解析し、指定した変換モデルに従って口調変換するものです。
標準の口調変換モデルは、アニメ「狼と香辛料」の"ホロ"の花魁風言葉ですw
オリジナル(Java)の"Sudachi"について詳細はQiitaのElasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」をご覧下さい。
開発の経緯はQiitaに投稿した「雑談ボットの応答テキストを「狼と香辛料」のホロの花魁言葉っぽい口調にした」をご覧ください。
日本語テキストを"SudachiPy"で形態素解析し、口調変換モデルのパターンファイル(json)の定義に従って文言を置換して口調を変換します。
- カスタムモデル
- 新たなjsonパターンファイルを作成することで他の口調モデルを選択できます。 (例、他のアニメキャラクターや方言など)
- 確認用に、"SudachiPy"による形態素解析結果だけを返すこともできます。
- AWS t2.maicro Linux (mem:1GB swap:2GB)にて開発・動作確認
- Python3.7+ (Python 3.6以上なら問題ないと思います)
- SudachiPy v0.5.2以上
$ git clone [email protected]:anmonite/expression_trans.git
$ cd expression_trans
$ pip install -e .
- command line:
$ python3 expression_trans.py
INPUT TEXT (exit = n) > 私が惚れたら困ります。
Original text:
-----
私が惚れたら困ります。
-----
Processing log:
-----
Translate honorific words:
-----
Nothing to translate in text.
-----
Translate specific words:
-----
Nothing to translate in text.
-----
Morphological analisis after replacement:
-----
> 私 代名詞,*,*,*,*,* 私 私 ワタクシ
> が 助詞,格助詞,*,*,*,* が が ガ
> 惚れ 動詞,一般,*,*,下一段-ラ行,連用形-一般 惚れる 惚れる ホレ
> たら 助動詞,*,*,*,助動詞-タ,仮定形-一般 た た タラ
> 困り 動詞,一般,*,*,五段-ラ行,連用形-一般 困る 困る コマリ
> ます 助動詞,*,*,*,助動詞-マス,終止形-一般 ます ます マス
> 。 補助記号,句点,*,*,*,* 。 。 キゴウ
-----
0: 私 代名詞,*,*,*,*,* 私 私 ワタクシ
Found keyword: "私"
Translated: わっち
Translate noun token: 私 > わっち
1: が 助詞,格助詞,*,*,*,* が が ガ
Nothing to translate: が > が
2: 惚れ 動詞,一般,*,*,下一段-ラ行,連用形-一般 惚れる 惚れる ホレ
Translate (last)verb token: 惚れ > 惚れ
3: たら 助動詞,*,*,*,助動詞-タ,仮定形-一般 た た タラ
Nothing to translate: たら > たら
4: 困り 動詞,一般,*,*,五段-ラ行,連用形-一般 困る 困る コマリ
Found keyword: "困り"
Translated: 困りんす
Translate (last)verb token: 困り > 困りんす
6: 。 補助記号,句点,*,*,*,* 。 。 キゴウ
Nothing to translate: 。 > 。
-----
Translated text:
-----
わっちが惚れたら困りんす。
-----
INPUT TEXT (exit = n) >
-
command line option
- -v : 変換中の詳細ログを出力
-
code:
>>> import json
>>> from sudachipy import config
>>> from sudachipy import dictionary
>>> from expression_trans import expressionTranslate
>>> with open(config.SETTINGFILE, "r", encoding="utf-8") as f:
... sudachi_settings = json.load(f)
...
>>> dict = dictionary.Dictionary(sudachi_settings)
>>> sudachi_instance = dict.create()
>>> input_text = '私が惚れたら困ります。'
>>> ex_trans = expressionTranslate(False, 'holo', sudachi_instance)
>>> translated_text = ex_trans.translateText(input_text).translated_text
>>> print(translated_text)
わっちが惚れたら困りんす。
This Python package is to translate Japanese text along the expression converting model with using "SudachiPy" as a morphological tokenizer.
The default converting model is a heroine of "Spice and Wolf" in a Japanese anime named "Holo" with its speaking tone like an geisha girl. :)
To see more information about original Java based "Sudachi", please find out Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 on "Qiita".
Please refer to the article "雑談ボットの応答テキストを「狼と香辛料」のホロの花魁言葉っぽい口調にした]" posted on Qiita for the background of development.
Morphologically analyze Japanese text with "SudachiPy" and convert the tone by replacing the words according to the definition of the pattern file (json) of the tone conversion model.
-
Custom model
- You can choice the other convering model if you(or someone) create additional json pattern files. (ex. other anime characters or local dialect and so on)
-
For confirmation, it is possible to return only the morphological analysis result by "SudachiPy".
- development on AWS t2.maicro Linux (mem:1GB swap:2GB)
- requires Python3.7+. (3.6+ may be avarable)
- requires SudachiPy v0.5.2 or later.
$ git clone [email protected]:anmonite/expression_trans.git
$ cd expression_trans
$ pip install -e .
- command:
$ python3 expression_trans.py
INPUT TEXT (exit = n) > 私が惚れたら困ります。
Original text:
-----
私が惚れたら困ります。
-----
Processing log:
-----
Translate honorific words:
-----
Nothing to translate in text.
-----
Translate specific words:
-----
Nothing to translate in text.
-----
Morphological analisis after replacement:
-----
> 私 代名詞,*,*,*,*,* 私 私 ワタクシ
> が 助詞,格助詞,*,*,*,* が が ガ
> 惚れ 動詞,一般,*,*,下一段-ラ行,連用形-一般 惚れる 惚れる ホレ
> たら 助動詞,*,*,*,助動詞-タ,仮定形-一般 た た タラ
> 困り 動詞,一般,*,*,五段-ラ行,連用形-一般 困る 困る コマリ
> ます 助動詞,*,*,*,助動詞-マス,終止形-一般 ます ます マス
> 。 補助記号,句点,*,*,*,* 。 。 キゴウ
-----
0: 私 代名詞,*,*,*,*,* 私 私 ワタクシ
Found keyword: "私"
Translated: わっち
Translate noun token: 私 > わっち
1: が 助詞,格助詞,*,*,*,* が が ガ
Nothing to translate: が > が
2: 惚れ 動詞,一般,*,*,下一段-ラ行,連用形-一般 惚れる 惚れる ホレ
Translate (last)verb token: 惚れ > 惚れ
3: たら 助動詞,*,*,*,助動詞-タ,仮定形-一般 た た タラ
Nothing to translate: たら > たら
4: 困り 動詞,一般,*,*,五段-ラ行,連用形-一般 困る 困る コマリ
Found keyword: "困り"
Translated: 困りんす
Translate (last)verb token: 困り > 困りんす
6: 。 補助記号,句点,*,*,*,* 。 。 キゴウ
Nothing to translate: 。 > 。
-----
Translated text:
-----
わっちが惚れたら困りんす。
-----
INPUT TEXT (exit = n) >
-
command line option
- -v : output vorbose log when in processing
-
code:
>>> import json
>>> from sudachipy import config
>>> from sudachipy import dictionary
>>> from expression_trans import expressionTranslate
>>> with open(config.SETTINGFILE, "r", encoding="utf-8") as f:
... sudachi_settings = json.load(f)
...
>>> dict = dictionary.Dictionary(sudachi_settings)
>>> sudachi_instance = dict.create()
>>> input_text = '私が惚れたら困ります。'
>>> ex_trans = expressionTranslate(False, 'holo', sudachi_instance)
>>> translated_text = ex_trans.translateText(input_text).translated_text
>>> print(translated_text)
わっちが惚れたら困りんす。