bn_nlp

Bangla NLP toolkit. This toolkit was fully made by dataset and pretrained. This is version 2.0(Summarizer and Paper will come next version). You can use it now.

This repository was made Public at 29,jan 2020

what will you get here?

• Bangla Preprocessing system
• Bangla Text Punctuation Remove
• Bangla Stopword removal
• Bangla Dust removal (without bangla character everything will be removed)
• Bangla word Normalize (Less error form)
• Bangla 'Bangla word to english equivalent word conversion'
• Bangla word Sort according to english alphabet
• Bangla word Sort according to Bangla alphabet
• Bangla Basic word tokenizer
• Bangla normalize word tokenizer
• Bangla Basic Sentence tokenizer
• Bangla normalize sentence tokenizer
• Bangla word checker word exist
• Bangla word Stemmer higher accuracy
• Bangla word2vec embedding 7,00,000+ vocab, 100 Dimension, much accurate,pretrained @pipilika
• Bangla sent2sent embedding/similiarty from word2vec
• Bangla Pos tagger
• Bangla database related NER

Required package(python 3.7)

• numpy
• scipy

Dataset

• Bangla word Count(6,15,621++)
• Bangla root Word count (83,665)
• Bangla Stop Word(356++)
• Bangla Suffix (100++)
• Bangla root word Postag count(1,33,973++)
• Bangla word2Vec embedding(7,25,061)
• Bangla NER tag(4,08,837++)

'++' sign means data will increase later
Must Download Word2Vec from google drive or it will make error

Punctuation Remove

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="সড়কের ‘কারণে’ বৃহস্পতিবার দেখা গেল পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।"
print(bp.punctuation_remove(text))

output

সড়কের  কারণে  বৃহস্পতিবার দেখা গেল পুরো এলাকা  হাবুডুবু  খাচ্ছে অথৈ পানিতে 

Stopword removal

Remove some constant word from sentence. you can find those word in 'stop_word.txt'.

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="সড়কের ‘কারণে’ বৃহস্পতিবার দেখা গেল পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।"
print(bp.stop_word_remove(text))

output

সড়কের ‘কারণে’ বৃহস্পতিবার পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।

Stopword add

Add word in stopword list

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="সড়কের ‘কারণে’ বৃহস্পতিবার দেখা গেল পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।"
bp.add_stopword('সড়কের')
print(bp.stop_word_remove(text))

output

‘কারণে’ বৃহস্পতিবার পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।

Dust Removal

Everything will remove from word with out bangla character

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="সড়কের12A'--,.:Bকারণে"
print(bp.dust_removal(text))

output

সড়কেরকারণে

Word Normalize

similar vowel defines same character for better accuracy.

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="অসহনীয় ভারী বর্ষণে"
print(bp.word_normalize(text))

output

অসহনিয় ভারি বর্ষণে

Bangla word to english equivalent word conversion

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
text="রাজধানী"
print(bp.bn2enCon(text))

output

rajadhani

Bangla word Sort according to english alphabet

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
vec=['১', 'ঘণ্টার', 'ভারী' ,'বর্ষণে', 'সোমবার', 'রাজধানীর', 'বিভিন্ন', 'এলাকায়', 'জলাবদ্ধতা', 'দেখা', 'দেয়']
print(bp.bn_word_sort(vec))

output

['১', 'ভারী', 'বিভিন্ন', 'বর্ষণে', 'দেখা', 'দেয়', 'এলাকায়', 'ঘণ্টার', 'জলাবদ্ধতা', 'রাজধানীর', 'সোমবার']

Bangla word Sort according to bangla alphabet

from bn_nlp.preprocessing import ban_processing
bp=ban_processing()
vec=['১', 'ঘণ্টার', 'ভারী' ,'বর্ষণে', 'সোমবার', 'রাজধানীর', 'বিভিন্ন', 'এলাকায়', 'জলাবদ্ধতা', 'দেখা', 'দেয়']
print(bp.bn_word_sort_bn_sys(vec))

output

['এলাকায়', 'ঘণ্টার', 'জলাবদ্ধতা', 'দেখা', 'দেয়', 'বিভিন্ন', 'বর্ষণে', 'ভারী', 'রাজধানীর', 'সোমবার', '১']

Bangla Basic word tokenizer

from bn_nlp.tokenizer import wordTokenizer
wordtoken=wordTokenizer()
text="১ ঘণ্টার ভারী বর্ষণে সোমবার রাজধানীর বিভিন্ন এলাকায় জলাবদ্ধতা দেখা দেয়"
print(wordtoken.basic_tokenizer(text))

output

['১', 'ঘণ্টার', 'ভারী', 'বর্ষণে', 'সোমবার', 'রাজধানীর', 'বিভিন্ন', 'এলাকায়', 'জলাবদ্ধতা', 'দেখা', 'দেয়']

Bangla Normalize word tokenizer

from bn_nlp.tokenizer import wordTokenizer
wordtoken=wordTokenizer()
text="১ ঘণ্টার ভারী বর্ষণে সোমবার রাজধানীর বিভিন্ন এলাকায় জলাবদ্ধতা দেখা দেয়"
print(wordtoken.normalize_tokenizer(text))

output

['১', 'ঘণ্টার', 'ভারি', 'বর্ষণে', 'সোমবার', 'রাজধানির', 'বিভিন্ন', 'এলাকায়', 'জলাবদ্ধতা', 'দেখা', 'দেয়']

Bangla Basic Sentence tokenizer

from bn_nlp.tokenizer import sentenceTokenizer
senttoken=sentenceTokenizer()
text="ভোগান্তিতে পড়েন নগরবাসী। ব্যাহত হয় যান চলাচল। গতকাল সকালবেলা ছিল অসহনীয় গরম।"
print(senttoken.basic_tokenizer(text))

output

['ভোগান্তিতে পড়েন নগরবাসী', ' ব্যাহত হয় যান চলাচল', ' গতকাল সকালবেলা ছিল অসহনীয় গরম']

Bangla Normalize Sentence tokenizer

No Dust. No punctuation. Normalize words.

from bn_nlp.tokenizer import sentenceTokenizer
senttoken=sentenceTokenizer()
text="ভোগান্তিতে পড়েন নগরবাসী। ব্যাহত হয় যান চলাচল। গতকাল সকালবেলা ছিল অসহনীয় গরম।"
print(senttoken.basic_tokenizer(text))

output

['ভোগান্তিতে পড়েন নগরবাসি', 'ব্যাহত হয় যান চলাচল', 'গতকাল সকালবেলা ছিল অসহনিয় গরম']

Bangla Word Checker

Is this word exist in bangla dictionary?

from bn_nlp.Stemmer import stemmerOP
stemmer=stemmerOP()
text="ভোগান্তিতে"
print(stemmer.search(text))

output

True

Bangla word Stemmer

finding root word.

from bn_nlp.Stemmer import stemmerOP
stemmer=stemmerOP()
text="ভোগান্তিতে"
print(stemmer.stem(text))
text="ভোগান্তিতে পড়েন নগরবাসী"
print(stemmer.stemSent(text))

output

ভোগান্তি
ভোগান্তি পড় নগরবাসি

Bangla word2vec embedding

pretrained word2vec embedding download link:

• google Drive
• Pipilika Developer site

After downloading, paste this file in bn_nlp directory.

from bn_nlp.word2vec_embedding import word2vec
w2v=word2vec()
text="বর্ষণে"
print(w2v.closure_word(text,5))
text2="বৃষ্টি"
print(w2v.dist(text,text2))
# you can get embedding vector by calling 'w2v.embedding_vec'

output

['বর্ষণে', 'বৃষ্টিপাতে', 'বৃষ্টিতে', 'কালবৈশাখী', 'জলোচ্ছ্বাসে']
26.64097023010254

Bangla sent2sent embedding/similiarty from word2vec

Less value closure similarity. Built from word2vec. you can make embedding vector from similarity. I directly implement dist, cause we basically need distance.

from bn_nlp.sent2sent_embedding import sent2sent
s2s=sent2sent()
text1="আমি ভাত খাই"
text2="আমি পাস্তা খেতে চাই"
print(s2s.dist(text1,text2))
# 'sent2sent_dist' function takes vector and gives 2D array with every sent to other sent dist

output

37.503074645996094

Bangla Word Postag

from bn_nlp.posTag import postag
tagger=postag()
text="সড়কের ‘কারণে’ বৃহস্পতিবার দেখা গেল পুরো এলাকা ‘হাবুডুবু’ খাচ্ছে অথৈ পানিতে।"
print(tagger.tag(text))

Output

[('সড়ক', 'noun'), ('কারণে', 'preposition'), ('বৃহস্পতিবার', 'noun'), ('দেখা', 'verb'), ('গেল', 'verb'), ('পুরো', 'verb'), ('এলাকা', 'noun'), ('হাবুডুবু', 'noun'), ('খাচ্ছে', 'verb'), ('অথৈ', 'adverb'), ('পানি', 'noun')]

Bangla Word NER

Good accuracy for single entity.

from bn_nlp.NER import UncustomizeNER
ner=UncustomizeNER()
text="আর্জেন্টিনা দক্ষিণ আমেরিকার একটি রাষ্ট্র। বুয়েনোস আইরেস দেশটির বৃহত্তম শহর ও রাজধানী।"
print(ner.NER(text))

output

{'আর্জেন্টিনা': 'LOC', 'দক্ষিণ আমেরিকার': 'LOC', 'রাষ্ট্র': 'LOC', 'বুয়েনোস আইরেস': 'PER', 'দেশটির': 'LOC', 'বৃহত্তম শহর': 'LOC'}

Thank you
Let's make better resources for Bangla