turkishnlp 0.0.61
A python script that processes Turkish language
Keywords: turkishnlp,python,nlp,language processing

Not : Türkçe dökümantasyon aşağıdadır.

See [Change Log](Changelog.md)


# Turkish NLP with Python

## Performance 

**System : Processor : 1,6 GHz Intel Core i5 , RAM : 8 GB 1600 MHZ DDR3 , Macbook Air

|  Method    | Execution Time (ms) | Words Count|
|------------|----------|----------|
| auto_correct                     | 135 ms                  | 1000 words |
| is_turkish                       | 1 ms                    | 1000 words |
| syllabicate_sentence             | 94 ms                   | 1000 words |


Very early version of the TurkishNLP. For now it has basically 5 main functions; Detecting Turkish Language, correcting text without whitespace, correcting typos, vowel harmonic detection, Turkish origin detection and syllabication in Turkish words.

## Dataset
Dataset was created by parsing and filtering a Turkish wikipedia dump. 

## Getting Started
To get started first you need to install the package. With using pip;
```
pip install turkishnlp
```
And you can install the most recent version by;
```
pip install --upgrade turkishnlp
```
After installing the package succesfully try and import the package.

```python
import turkishnlp
```
### Downloading the data
To download the data first we need to create an instance of TurkishNLP class. So we need to ;
```python
from turkishnlp import detector
obj = detector.TurkishNLP()
```
After creating the instance we can simply call the download function like this;

```python
obj.download()
```
It will take shortly and after the download it will print out "Download succesful". You won't have to download the data again.

### Creating the wordset
To create the wordset from data you need to ;
```python
obj.create_word_set()
```
And it will create the wordset and necesary dictionaries.

### Example Usage
So there are 5 main functions, detecting if the language is Turkish, Turkish typo correction, vowel harmony detection, Turkish origin detection and syllabication.

### Language Detection
```python
print(obj.is_turkish("Ben bugün ankaraya gideceğim belki birşeyler alırım"))
```
Will return us "True" along with the accuracy point which is 0.85

### Typo Correction

```python
lwords = obj.list_words("vri kümsi idrae edre ancaka daha güezl oalbilir")
print(obj.auto_correct(lwords))
```
Which will print out ['veri', 'kümesi', 'idare', 'eder', 'ancak', 'daha', 'güzel', 'olabilir']. "List_words" method simply splits the text by words with the help of regex. You can simply use "join" to make it a sentence again like this;

```python
lwords = obj.list_words("vri kümsi idrae edre ancaka daha güezl oalbilir")
corrected_words = obj.auto_correct(lwords)
corrected_string = " ".join(corrected_words)
```
Which will print out 'veri kümesi idare eder ancak daha güzel olabilir'. 

### Syllabication

```python
obj.syllabicate_sentence("Hiç unutmadım, doğudan esen hafif bir yel saçlarını dalgalandırıyordu")
```
And it will give you ;

"[['hiç'], ['u', 'nut', 'ma', 'dım,'], ['do', 'ğu', 'dan'], ['e', 'sen'], ['ha', 'fif'], ['bir'], ['yel'], ['saç', 'la', 'rı', 'nı'], ['dal', 'ga', 'lan', 'dı', 'rı', 'yor', 'du']]"

### Vowel Harmony

This is a Turkish language rule. You can check if a word is vowel harmonic by doing this;


```python
obj.is_vowel_harmonic("Belki")
```
Which will return True, since it is vowel harmonic.

### Is Turkish Origin

Again there are Turkish language rules so you can check if a word is Turkish origin or not. For example;
The word 'program' is not a Turkish word. Lets try and check;

```python
obj.is_turkish_origin("program")
```
Returns false. On the other hand the word 'yazılım';

```python
obj.is_turkish_origin("yazılım")
```
Gives us True

### Correct Text Without WhiteSpace
Important Note : Since this function is based on an another dataset, you need to re-call download function again.

As it is said in the title this function corrects the text without whitespace. For example you have the word 'türkçedoğaldilişleme'. We call the function and pass the word as the param;
```python
obj.correct_text_without_space('türkçedoğaldilişleme')
```
Will return us ; 'türkçe doğal dil işleme' as expected. Lets try something longer a random text I have found; 'hidroelektriksantralbarajlardasuyunenerjisikullanılırakelektrikenerjisiüretilensantralehidroelektriksantraladıverilir'

```python
obj.correct_text_without_space('hidroelektriksantralbarajlardasuyunenerjisikullanılırakelektrikenerjisiüretilensantralehidroelektriksantraladıverilir')
```
Will return ; 'hidroelektrik santral baraj l arın da suyun enerjisi kullan ı l ırak elektrik enerjisi üretilen santral e hidroelektrik santral adı veri lir'. As you can see this function is not %100 accurate since it is very dependant on the dataset. If someone to create a clear dataset for this function, I think it will run very smooth with this current approach. Note : This function does not exist in the current Pypi release



# Python ile Türkçe Dil İşleme

TurkishNLP kütüphanesinin alfa versiyonu. Şimdilik Türkçe dilini tespit etme, Boşluksuz yazılan yazıyı boşluklarına ayırma, Türkçe yazım hatalarını düzeltme, büyük ünlü uyumu kontrolü, Türkçe köken kontrolü ve kelimeleri hecelere ayrıma olmak üzere 5 ana fonksiyonu var

## Veri
Veri kümesi wikipedia'nın Türkçe dump'ı parselanıp temizlenerek oluşturuldu.

## Başlarken
Öncelikle başlamadan, pip ile kütüphaneyi yüklemeniz gerekiyor. Şu şekilde;
```
pip install turkishnlp
```
Ayrıca şu şekilde yayınlanan son versiyonu indirebilirsiniz;
```
pip install --upgrade turkishnlp
```
Yükledikten sonra kütüphaneyi şu şekilde import etmeyi deneyin;

```python
import turkishnlp
```
### Veriyi indirmek
Veriyi indirmek için önce TurkishNLP sınıfından türetilmiş bir obje oluşturmamız lazım;
```python
from turkishnlp import detector
obj = detector.TurkishNLP()
```
Objeyi oluşturduktan sonra indirme metodunu şu şekilde çağırarak indirme işlemini başlatabiliriz ;

```python
obj.download()
```
İndirme işlemi çok uzun sürmeden bitecek ve ardından "Download Succesful" yani indirme başarılı manasına gelen bir yazı ekrana basılacak

### Verisetini oluşturmak
İndirdiğimiz veriden kodun içinde kullanacağımız verisetlerini oluşturmak için basitce;
```python
obj.create_word_set()
```
Yapıyoruz ve işlem tamamlanmış oluyor

### Örnek Kullanım
Başlıkta da belirttiğim gibi temel olarak 5 metod var.

### Türkçe Dil Tespiti

```python
print(obj.is_turkish("Ben bugün ankaraya gideceğim belki birşeyler alırım"))
```
Yaptığında göreceğiz ki, ekrana "True" bastırıyor ve doğruluk oranı olarak 0.85 döndürüyor.

### Yazım Hatası Düzeltme

```python
lwords = obj.list_words("vri kümsi idrae edre ancaka daha güezl oalbilir")
print(obj.auto_correct(lwords))
```
Yapıyoruz ve sonuç olarak bize ['veri', 'kümesi', 'idare', 'eder', 'ancak', 'daha', 'güzel', 'olabilir'] listesi veriliyor. Burada "list_words" metodunun yaptığı string olarak gelen texti regex yardımıyla kelimelerine ayırmaktır Kelimeleri birleştirmek için Python'ın "join" metodu kullanılabilir. Örneğin;

```python
lwords = obj.list_words("vri kümsi idrae edre ancaka daha güezl oalbilir")
corrected_words = obj.auto_correct(lwords)
corrected_string = " ".join(corrected_words)
```
Yazdıracağı sonuç : 'veri kümesi idare eder ancak daha güzel olabilir'. 

### Hecelere Ayırmak 
```python
obj.syllabicate_sentence("Hiç unutmadım, doğudan esen hafif bir yel saçlarını dalgalandırıyordu")
```
Yapıyoruz. Ve dönen sonuç;

"[['hiç'], ['u', 'nut', 'ma', 'dım,'], ['do', 'ğu', 'dan'], ['e', 'sen'], ['ha', 'fif'], ['bir'], ['yel'], ['saç', 'la', 'rı', 'nı'], ['dal', 'ga', 'lan', 'dı', 'rı', 'yor', 'du']]"

### Büyük Ünlü Uyumu

Herhangi bir kelimenin büyük ünlü uyumuna uyup uymadığını şu şekilde kontrol edebiliriz;

```python
obj.is_vowel_harmonic("Belki")
```
'belki' kelimesi büyük ünlü uyumuna uyduğundan bu işlem bize True döndürecektir

### Türkçe Köken Kontrolü

Bir kelimenin Türkçe kökenli olup olmadığını öğrenmek için çeşitli kurallar var. turkishnlp kütüphanesiyle 'program' kelimesinin türkçe kökenli olup olmadığını öğrenmek için;

```python
obj.is_turkish_origin("program")
```
Yapıyoruz ve bize False değeri döndürüyor. Öte yandan 'yazılım' kelimesi için

```python
obj.is_turkish_origin("yazılım")
```
Yapıyoruz ve bize True değerini döndürüyor

### Boşluksuz Yazılan Yazıyı Düzeltme
Önemli Not : Bu fonksiyon farklı bir verikümesine bağlı olduğundan, download fonksiyonunu tekrar çalıştırmanız gerekecektir.

Bu fonksiyon başlıkta da belirtildiği gibi boşluksuz olarak yazılan bir yazıyı, boşluklarına ayırıyor. Örneğin,  'türkçedoğaldilişleme' kelimesine sahip olduğumuzu düşünelim. Fonksiyonu çağırıp kelimeyi parametre olarak geçtiğimizde;
```python
obj.correct_text_without_space('türkçedoğaldilişleme')
```
Bize beklendiği gibi ; 'türkçe doğal dil işleme' dönecek. Şimdi internetten rastgele bulup boşluklarını sildiğim bir yazıyı deneyelim; 'hidroelektriksantralbarajlardasuyunenerjisikullanılırakelektrikenerjisiüretilensantralehidroelektriksantraladıverilir'

```python
obj.correct_text_without_space('hidroelektriksantralbarajlardasuyunenerjisikullanılırakelektrikenerjisiüretilensantralehidroelektriksantraladıverilir')
```
Bize ; 'hidroelektrik santral baraj l arın da suyun enerjisi kullan ı l ırak elektrik enerjisi üretilen santral e hidroelektrik santral adı veri lir'. Görüldüğü üzere bu fonksiyon kelime kümesine de fazla bağlı olduğu için %100 doğruluk oranıyla çalışmadı. Ancak temiz bir veri kümesi oluşturulduğu takdirde bu yaklaşımla çok daha yüksek bir doğruluk oranı yakalanacağını düşünüyorum. Not : Bu fonksiyon Pypi release'inde mevcut değil