Hugging Face's logo

latincy
/
la_core_web_sm

Token Classification
spaCy
Latin
Eval Results
Model card Files Community
la_core_web_sm
File size: 3,902 Bytes 
804e71b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
 
import spacy
from spacy.language import Language
import string
from typing import List

from spacy.util import registry, compile_suffix_regex

que_exceptions = []  # type: List[str]

# quisque / quique
que_exceptions += [
    "quisque",
    "quidque",
    "quicque",
    "quodque",
    "cuiusque",
    "cuique",
    "quemque",
    "quamque",
    "quoque",
    "quaque",
    "quique",
    "quaeque",
    "quorumque",
    "quarumque",
    "quibusque",
    "quosque",
    "quasque",
]

# uterque
que_exceptions += [
    "uterque",
    "utraque",
    "utrumque",
    "utriusque",
    "utrique",
    "utrumque",
    "utramque",
    "utroque",
    "utraque",
    "utrique",
    "utraeque",
    "utrorumque",
    "utrarumque",
    "utrisque",
    "utrosque",
    "utrasque",
]

# quiscumque
que_exceptions += [
    "quicumque",
    "quidcumque",
    "quodcumque",
    "cuiuscumque",
    "cuicumque",
    "quemcumque",
    "quamcumque",
    "quocumque",
    "quacumque",
    "quicumque",
    "quaecumque",
    "quorumcumque",
    "quarumcumque",
    "quibuscumque",
    "quoscumque",
    "quascumque",
]

# unuscumque
que_exceptions += [
    "unusquisque",
    "unaquaeque",
    "unumquodque",
    "unumquidque",
    "uniuscuiusque",
    "unicuique",
    "unumquemque",
    "unamquamque",
    "unoquoque",
    "unaquaque",
]

# plerusque
que_exceptions += [
    "plerusque",
    "pleraque",
    "plerumque",
    "plerique",
    "pleraeque",
    "pleroque",
    "pleramque",
    "plerorumque",
    "plerarumque",
    "plerisque",
    "plerosque",
    "plerasque",
]

# misc
que_exceptions += [
    "absque",
    "abusque",
    "adaeque",
    "adusque",
    "aeque",
    "antique",
    "atque",
    "circumundique",
    "conseque",
    "cumque",
    "cunque",
    "denique",
    "deque",
    "donique",
    "hucusque",
    "inique",
    "inseque",
    "itaque",
    "longinque",
    "namque",
    "neque",
    "oblique",
    "peraeque",
    "praecoque",
    "propinque",
    "qualiscumque",
    "quandocumque",
    "quandoque",
    "quantuluscumque",
    "quantumcumque",
    "quantuscumque",
    "quinque",
    "quocumque",
    "quomodocumque",
    "quomque",
    "quotacumque",
    "quotcumque",
    "quotienscumque",
    "quotiensque",
    "quotusquisque",
    "quousque",
    "relinque",
    "simulatque",
    "torque",
    "ubicumque",
    "ubique",
    "undecumque",
    "undique",
    "usque",
    "usquequaque",
    "utcumque",
    "utercumque",
    "utique",
    "utrimque",
    "utrique",
    "utriusque",
    "utrobique",
    "utrubique",
]


@Language.component("normer")
def normer(doc):
    def norm(text):
        return (
            text.replace("v", "u").replace("j", "i").replace("V", "U").replace("J", "I")
        )

    for token in doc:
        token.norm_ = norm(token.norm_)
    return doc


@Language.component("lemma_fixer")
def lemma_fixer(doc):

    for token in doc:
        if token.text == "que" and (
            token.pos_ == "CCONJ" or token.tag_ == "conjunction"
        ):
            token.lemma_ = token.text
        if token.text in string.punctuation:
            token.lemma_ = token.text
            token.pos_ = "PUNCT"
            token.tag_ = "punc"
    return doc


@registry.callbacks("customize_tokenizer")
def make_customize_tokenizer():
    def customize_tokenizer(nlp):
        suffixes = nlp.Defaults.suffixes + [
            "que",
            "qve",
        ]
        suffix_regex = compile_suffix_regex(suffixes)
        nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search

        for item in que_exceptions:
            nlp.tokenizer.add_special_case(item, [{"ORTH": item}])
            nlp.tokenizer.add_special_case(item.lower(), [{"ORTH": item.lower()}])
            nlp.tokenizer.add_special_case(item.title(), [{"ORTH": item.title()}])
            nlp.tokenizer.add_special_case(item.upper(), [{"ORTH": item.upper()}])

    return customize_tokenizer