Nothing
README.md
In elbird: Blazing Fast Morphological Analyzer Based on Kiwi(Korean Intelligent Word Identifier)
elbird 
The elbird package is a morpheme analyzer packed with
Kiwi. It is based on cpp package
Kiwi and that has convenient functions such as faster performance
compared to other tokenizers, easy user dictionary addition,
unregistered noun extraction, etc.
logo
Wings
icons created by Good Ware - Flaticon
Africa
icons created by Eucalyp - Flaticon
Installation
You can install the elbird with:
# CRAN
install.packages("elbird")
# Dev version
install.packages("elbird", repos = 'https://mrchypark.r-universe.dev')
Example
The examples below introduce the behavior of elbird’s functions.
tokenize
Basically, the tokenize function return list form and the
tokenize_tbl organized in tibble data type, and grammar compatibility
with tidytext are supported provides an tokenize_tidy function.
library(elbird)
tokenize("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> # A tibble: 9 × 5
#> sent form tag start len
#> <chr> <chr> <chr> <int> <int>
#> 1 1 안녕하세요 NNP 1 5
#> 2 1 kiwi SL 7 4
#> 3 1 형태소 NNG 12 3
#> 4 1 분석기 NNG 16 3
#> 5 1 R SL 21 1
#> 6 1 wrapper SL 23 7
#> 7 1 elbird SL 32 6
#> 8 1 소개 NNG 40 2
#> 9 1 ᆸ니다 EF 42 3
tokenize_tidy("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> [[1]]
#> [1] "안녕하세요/NNP" "kiwi/SL" "형태소/NNG" "분석기/NNG"
#> [5] "R/SL" "wrapper/SL" "elbird/SL" "소개/NNG"
#> [9] "ᆸ니다/EF"
Multiple sentences are input as vector or list and output as list.
tokenize(c("새롭게 작성된 패키지 입니다.", "tidytext와의 호환을 염두하고 작성하였습니다."))
#> # A tibble: 9 × 5
#> sent form tag start len
#> <chr> <chr> <chr> <int> <int>
#> 1 1 새롭 VA 1 2
#> 2 1 작성 NNG 5 2
#> 3 1 패키지 NNG 9 3
#> 4 1 ᆸ니다 EF 13 3
#> 5 2 tidytext SL 1 8
#> 6 2 호환 NNG 12 2
#> 7 2 염두 NNG 16 2
#> 8 2 작성 NNG 21 2
#> 9 2 습니다 EF 25 3
tokenize_tidy(c("새롭게 작성된 패키지 입니다.", "tidytext와의 호환을 염두하고 작성하였습니다."))
#> [[1]]
#> [1] "새롭/VA" "작성/NNG" "패키지/NNG" "ᆸ니다/EF"
#>
#> [[2]]
#> [1] "tidytext/SL" "호환/NNG" "염두/NNG" "작성/NNG" "습니다/EF"
With tidytext
The tokenize_tidy function can also be used as tokenize_tt and
tokenize_tidytext. Below is an example of using it with the tidytext
package. The tar below is the target text for morpheme analysis.
suppressMessages(library(dplyr))
# install.packages("komment", repos = "https://forkonlp.r-universe.dev/")
library(stringr)
library(tidytext)
library(komment)
speech_list %>%
filter(president == "이명박") %>%
filter(str_detect(title, "취임사")) %>%
pull(link) %>%
get_speech(paragraph = T) %>%
select(paragraph, content) -> tar
tar
#> # A tibble: 62 × 2
#> paragraph content
#> <int> <chr>
#> 1 1 존경하는 국민 여러분!
#> 2 2 700만 해외동포 여러분!
#> 3 3 이 자리에 참석하신 노무현ㆍ김대중ㆍ김영삼ㆍ전두환 전 대통령, 그리…
#> 4 4 저는 오늘 국민 여러분의 부름을 받고 대한민국의 제17대 대통령에 취…
#> 5 5 저는 이 자리에서 국민 여러분께 약속드립니다. 국민을 섬겨 나라를 편…
#> 6 6 올해로 대한민국 건국 60주년을 맞이합니다. 우리는 잃었던 땅을 되찾…
#> 7 7 지구 상에서 가장 가난했던 나라가 세계 10위권의 경제 대국이 되었습…
#> 8 8 그러나 우리는 알고 있습니다. 그것은 기적이 아니라 우리가 다 함께 …
#> 9 9 독립을 위해 목숨을 바친 선열들, 전선에서 산화한 장병들, 뙤약볕과 …
#> 10 10 장롱 속 금붙이를 들고나와 외환위기에 맞섰던 시민들, 겨울 바닷가에…
#> # … with 52 more rows
This is an example of using tokenize_tidy of elbird as a tokenizer
with tar as unnest_tokens which is a function of tidytext package.
tar %>%
unnest_tokens(
input = content,
output = word,
token = tokenize_tidy
)
#> # A tibble: 2,117 × 2
#> paragraph word
#> <int> <chr>
#> 1 1 존경/nng
#> 2 1 국민/nng
#> 3 1 여러분/np
#> 4 2 700/sn
#> 5 2 해외/nng
#> 6 2 동포/nng
#> 7 2 여러분/np
#> 8 3 자리/nng
#> 9 3 참석/nng
#> 10 3 시/ep
#> # … with 2,107 more rows
analyze
In addition, an analyze function is provided that uses the output of
multi-result with there score.
library(elbird)
analyze("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> [[1]]
#> [[1]]$Token
#> [[1]]$Token[[1]]
#> [[1]]$Token[[1]]$form
#> [1] "안녕하세요"
#>
#> [[1]]$Token[[1]]$tag
#> [1] "NNP"
#>
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#> [1] 1
#>
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#> [1] 5
#>
#>
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#> [[1]]$Token[[2]]$form
#> [1] "kiwi"
#>
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#> [1] "SL"
#>
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#> [1] 7
#>
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#>
#>
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#> [[1]]$Token[[3]]$form
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#>
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#>
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#>
#>
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#>
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#> [[1]]$Token[[4]]$len
#> [1] 3
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#> [1] 7
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#>
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#>
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#>
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analyze(c("안녕하세요. kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다."), top_n = 1)
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#> [[1]]$Token[[17]]$form
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#> [1] 43
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#> [[1]]$Token[[19]]$form
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#>
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#>
#>
#>
#> [[1]]$Score
#> [1] -92.35323
tag set
Tag
list
that used in kiwipiepy package.
- The table below is fetched at 2022-08-13 00:02:46 Asia/Seoul.
| 대분류 | 태그 | 설명 |
|:--------------------------|:----------|:------------------------------------------------------------|
| 체언(N) | NNG | 일반 명사 |
| 체언(N) | NNP | 고유 명사 |
| 체언(N) | NNB | 의존 명사 |
| 체언(N) | NR | 수사 |
| 체언(N) | NP | 대명사 |
| 용언(V) | VV | 동사 |
| 용언(V) | VA | 형용사 |
| 용언(V) | VX | 보조 용언 |
| 용언(V) | VCP | 긍정 지시사(이다) |
| 용언(V) | VCN | 부정 지시사(아니다) |
| 관형사 | MM | 관형사 |
| 부사(MA) | MAG | 일반 부사 |
| 부사(MA) | MAJ | 접속 부사 |
| 감탄사 | IC | 감탄사 |
| 조사(J) | JKS | 주격 조사 |
| 조사(J) | JKC | 보격 조사 |
| 조사(J) | JKG | 관형격 조사 |
| 조사(J) | JKO | 목적격 조사 |
| 조사(J) | JKB | 부사격 조사 |
| 조사(J) | JKV | 호격 조사 |
| 조사(J) | JKQ | 인용격 조사 |
| 조사(J) | JX | 보조사 |
| 조사(J) | JC | 접속 조사 |
| 어미(E) | EP | 선어말 어미 |
| 어미(E) | EF | 종결 어미 |
| 어미(E) | EC | 연결 어미 |
| 어미(E) | ETN | 명사형 전성 어미 |
| 어미(E) | ETM | 관형형 전성 어미 |
| 접두사 | XPN | 체언 접두사 |
| 접미사(XS) | XSN | 명사 파생 접미사 |
| 접미사(XS) | XSV | 동사 파생 접미사 |
| 접미사(XS) | XSA | 형용사 파생 접미사 |
| 어근 | XR | 어근 |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SF | 종결 부호(. ! ?) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SP | 구분 부호(, / : ;) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SS | 인용 부호 및 괄호(’ ” ( ) [ ] \< > { } ― ‘ ’ “ ” ≪ ≫ 등) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SE | 줄임표(…) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SO | 붙임표(- \~) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SW | 기타 특수 문자 |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SL | 알파벳(A-Z a-z) |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SH | 한자 |
| 부호, 외국어, 특수문자(S) | SN | 숫자(0-9) |
| 분석 불능 | UN | 분석 불능* |
| 웹(W) | W_URL | URL 주소* |
| 웹(W) | W_EMAIL | 이메일 주소* |
| 웹(W) | W_HASHTAG | 해시태그(#abcd)* |
| 웹(W) | W_MENTION | 멘션(@abcd)* |
Special Thanks to
kiwi package
bab2min with kiwi
package author.
logo
jhk0530 with
suggestion.
cpp backend
kkweon with kiwigo
package
Try the elbird package in your browser
Any scripts or data that you put into this service are public.
elbird documentation built on Aug. 12, 2022, 5:08 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
elbird
The elbird package is a morpheme analyzer packed with
Kiwi. It is based on cpp package
Kiwi and that has convenient functions such as faster performance
compared to other tokenizers, easy user dictionary addition,
unregistered noun extraction, etc.
logo
Wings icons created by Good Ware - Flaticon Africa icons created by Eucalyp - Flaticon
Installation
You can install the elbird with:
# CRAN
install.packages("elbird")
# Dev version
install.packages("elbird", repos = 'https://mrchypark.r-universe.dev')
Example
The examples below introduce the behavior of elbird’s functions.
tokenize
Basically, the tokenize function return list form and the
tokenize_tbl organized in tibble data type, and grammar compatibility
with tidytext are supported provides an tokenize_tidy function.
library(elbird)
tokenize("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> # A tibble: 9 × 5
#> sent form tag start len
#> <chr> <chr> <chr> <int> <int>
#> 1 1 안녕하세요 NNP 1 5
#> 2 1 kiwi SL 7 4
#> 3 1 형태소 NNG 12 3
#> 4 1 분석기 NNG 16 3
#> 5 1 R SL 21 1
#> 6 1 wrapper SL 23 7
#> 7 1 elbird SL 32 6
#> 8 1 소개 NNG 40 2
#> 9 1 ᆸ니다 EF 42 3
tokenize_tidy("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> [[1]]
#> [1] "안녕하세요/NNP" "kiwi/SL" "형태소/NNG" "분석기/NNG"
#> [5] "R/SL" "wrapper/SL" "elbird/SL" "소개/NNG"
#> [9] "ᆸ니다/EF"
Multiple sentences are input as vector or list and output as list.
tokenize(c("새롭게 작성된 패키지 입니다.", "tidytext와의 호환을 염두하고 작성하였습니다."))
#> # A tibble: 9 × 5
#> sent form tag start len
#> <chr> <chr> <chr> <int> <int>
#> 1 1 새롭 VA 1 2
#> 2 1 작성 NNG 5 2
#> 3 1 패키지 NNG 9 3
#> 4 1 ᆸ니다 EF 13 3
#> 5 2 tidytext SL 1 8
#> 6 2 호환 NNG 12 2
#> 7 2 염두 NNG 16 2
#> 8 2 작성 NNG 21 2
#> 9 2 습니다 EF 25 3
tokenize_tidy(c("새롭게 작성된 패키지 입니다.", "tidytext와의 호환을 염두하고 작성하였습니다."))
#> [[1]]
#> [1] "새롭/VA" "작성/NNG" "패키지/NNG" "ᆸ니다/EF"
#>
#> [[2]]
#> [1] "tidytext/SL" "호환/NNG" "염두/NNG" "작성/NNG" "습니다/EF"
With tidytext
The tokenize_tidy function can also be used as tokenize_tt and
tokenize_tidytext. Below is an example of using it with the tidytext
package. The tar below is the target text for morpheme analysis.
suppressMessages(library(dplyr))
# install.packages("komment", repos = "https://forkonlp.r-universe.dev/")
library(stringr)
library(tidytext)
library(komment)
speech_list %>%
filter(president == "이명박") %>%
filter(str_detect(title, "취임사")) %>%
pull(link) %>%
get_speech(paragraph = T) %>%
select(paragraph, content) -> tar
tar
#> # A tibble: 62 × 2
#> paragraph content
#> <int> <chr>
#> 1 1 존경하는 국민 여러분!
#> 2 2 700만 해외동포 여러분!
#> 3 3 이 자리에 참석하신 노무현ㆍ김대중ㆍ김영삼ㆍ전두환 전 대통령, 그리…
#> 4 4 저는 오늘 국민 여러분의 부름을 받고 대한민국의 제17대 대통령에 취…
#> 5 5 저는 이 자리에서 국민 여러분께 약속드립니다. 국민을 섬겨 나라를 편…
#> 6 6 올해로 대한민국 건국 60주년을 맞이합니다. 우리는 잃었던 땅을 되찾…
#> 7 7 지구 상에서 가장 가난했던 나라가 세계 10위권의 경제 대국이 되었습…
#> 8 8 그러나 우리는 알고 있습니다. 그것은 기적이 아니라 우리가 다 함께 …
#> 9 9 독립을 위해 목숨을 바친 선열들, 전선에서 산화한 장병들, 뙤약볕과 …
#> 10 10 장롱 속 금붙이를 들고나와 외환위기에 맞섰던 시민들, 겨울 바닷가에…
#> # … with 52 more rows
This is an example of using tokenize_tidy of elbird as a tokenizer
with tar as unnest_tokens which is a function of tidytext package.
tar %>%
unnest_tokens(
input = content,
output = word,
token = tokenize_tidy
)
#> # A tibble: 2,117 × 2
#> paragraph word
#> <int> <chr>
#> 1 1 존경/nng
#> 2 1 국민/nng
#> 3 1 여러분/np
#> 4 2 700/sn
#> 5 2 해외/nng
#> 6 2 동포/nng
#> 7 2 여러분/np
#> 8 3 자리/nng
#> 9 3 참석/nng
#> 10 3 시/ep
#> # … with 2,107 more rows
analyze
In addition, an analyze function is provided that uses the output of
multi-result with there score.
library(elbird)
analyze("안녕하세요 kiwi 형태소 분석기의 R wrapper인 elbird를 소개합니다.")
#> [[1]]
#> [[1]]$Token
#> [[1]]$Token[[1]]
#> [[1]]$Token[[1]]$form
#> [1] "안녕하세요"
#>
#> [[1]]$Token[[1]]$tag
#> [1] "NNP"
#>
#> [[1]]$Token[[1]]$start
#> [1] 1
#>
#> [[1]]$Token[[1]]$len
#> [1] 5
#>
#>
#> [[1]]$Token[[2]]
#> [[1]]$Token[[2]]$form
#> [1] "kiwi"
#>
#> [[1]]$Token[[2]]$tag
#> [1] "SL"
#>
#> [[1]]$Token[[2]]$start
#> [1] 7
#>
#> [[1]]$Token[[2]]$len
#> [1] 4
#>
#>
#> [[1]]$Token[[3]]
#> [[1]]$Token[[3]]$form
#> [1] "형태소"
#>
#> [[1]]$Token[[3]]$tag
#> [1] "NNG"
#>
#> [[1]]$Token[[3]]$start
#> [1] 12
#>
#> [[1]]$Token[[3]]$len
#> [1] 3
#>
#>
#> [[1]]$Token[[4]]
#> [[1]]$Token[[4]]$form
#> [1] "분석기"
#>
#> [[1]]$Token[[4]]$tag
#> [1] "NNG"
#>
#> [[1]]$Token[[4]]$start
#> [1] 16
#>
#> [[1]]$Token[[4]]$len
#> [1] 3
#>
#>
#> [[1]]$Token[[5]]
#> [[1]]$Token[[5]]$form
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#>
#> [[1]]$Token[[5]]$tag
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#>
#> [[1]]$Token[[5]]$start
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#>
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#>
#>
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#> [1] "R"
#>
#> [[1]]$Token[[6]]$tag
#> [1] "SL"
#>
#> [[1]]$Token[[6]]$start
#> [1] 21
#>
#> [[1]]$Token[[6]]$len
#> [1] 1
#>
#>
#> [[1]]$Token[[7]]
#> [[1]]$Token[[7]]$form
#> [1] "wrapper"
#>
#> [[1]]$Token[[7]]$tag
#> [1] "SL"
#>
#> [[1]]$Token[[7]]$start
#> [1] 23
#>
#> [[1]]$Token[[7]]$len
#> [1] 7
#>
#>
#> [[1]]$Token[[8]]
#> [[1]]$Token[[8]]$form
#> [1] "이"
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#>
#> [[1]]$Token[[8]]$start
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#>
#> [[1]]$Token[[8]]$len
#> [1] 1
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#>
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#> [1] "SL"
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- The table below is fetched at 2022-08-13 00:02:46 Asia/Seoul.
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