Tokenizer - Module python d'analyse syntaxique et de grammaire, tokenization

Overview

Tokenizer

Le Tokenizer est un analyseur lexicale, il permet, comme Flex and Yacc par exemple, de tokenizer du code, c'est à dire transformer du code en liste tokens. En l'occurence, contrairement à Flex and Yacc, la liste de token sera hiérarchisée et les tokens sont typés.

Qu'est-ce que c'est quoi dis donc un token ?

Un token, litteralement, c'est un jeton... Bof bof comme définition... Repprenons. Un token c'est une chaîne de caractères qui, ensemble, ont une signification. La chaîne de caractères qui forme un jeton est appelée Lexeme.

Et à quoi ça sert ?

La tokenization, c'est la prmière étape de la compilation ou de l'interprétation de la plupart des langages informatiques. Prenons Python par exemple, l'ordinateur ne sait absolument pas quoi faire avec le ficher qu'on lui donne, il le découpe donc pour avoir chacun des mots du code et pouvoir comprendre ce qu'on lui demande.


Exemple :

Du code python comme celui ci :

def hello(name) :
    print("Hello", name, "!")

sera convertit en YAML (ou n'importe quel autre langage de stockage de données comme JSON par exemple)

---
- {value: 'def', type: function.declaration}
- {value: 'hello', type: name.funciton.declaration}
- {value: '(', type: punctuation.begin}
- {value: 'name', type: parameter}
- {value: ')', type: punctuation.end}
- {value: ':', type: start.node}
- - {value: 'print', type: function}
  - {value: '(', type: punctuation.begin}
  - {value: '"Hello"', type: string}
  - {value: ',', type: separator}
  - {value: 'name', type: variable}
  - {value: ',', type: separator}
  - {value: '"!"', type: string}
  - {value: ')', type: punctuation.end}

Ici les tokens sont hiérarchisés et typés, c'est à dire que pour chaque nœud, une nouvelle liste est créée et pour chaque token, un attribut de type lui est appliqué.

Le typage des tokens peut être utile car le tokenizateur peut, avec une grammaire, faire un fichier de coloration syntaxique si l'on indique dans le type la couleur du token.


Spécifications

technologie outil
Langage Python
Version du langage 3.10
Gestionnaire des packets PIP
Gestionnaire d'environnement VirtualEnvironment
Environnement Windows 7/10
Librairie PyYaml, re

Installation

pip install -e git+https://github.com/Manolo-dev/tokenizer.git#egg=tokenizer


To do list

  • Grammaire
  • Classe Token
  • Classe Node
  • Main
  • Gestion des erreurs
  • Lecteur Yaml

Grammaire

Oui, il faut une grammaire à l'outil de grammaire ! Grammaception !

Corps

Le corps se compose d'au moins deux parties, variables, qui contient des expressions regexp, et les modules, dont main, seul module obligatoire.

  • variables

  • main

Module

main est le seul module qui est appelé sans qu'on l'incluse manuellement.

Les modules traitent le code et s'occupe de la grosse part du travail, ils peuvent utiliser les variables définies dans le module, dans un module encore ouvert (variables locale) ou dans variables.

Méthodes

  • include, inclut un module.

  • match, corresptond à un SI token correspond FAIRE, assigne à l'objet courant le token trouvé et éxécute le module donné (nommé ou non).

  • save, assigne un type à l'objet courant et enregistre le token dans la liste des tokens.

  • if, vérifie la condition donnée (liste de trois arguments, le premier l'opérateur, le second et le troisième les valeurs à tester). Exemple: if: ['==', ;a, ;b]

  • begin, crée un nœud et le débute.

  • end, ferme le nœud.

  • ignore, ne fait pas avancer le texte.

  • var, modifie les variables de la même manière que le module variables, la variable _ représente le token trouvé.

  • error, génère une erreur (équivalent au raise python)

  • print, affiche le texte donné dans la console.

Variables

Il y deux moyens d'utiliser les variables. Dans le cas d'une variable d'exemple appelée var, on peut faire :

  • ;var, seul dans l'élément.

  • {{var}}, peut-être placé n'importe où dans l'élément.

  • str:n, permet de supprimer n caractères à la chaîne str.

Exemple

variables:
  open: '\('
  close: '\)'
main:
  - match: ;open
    save: 'open'
    begin: # Ceci est un module non nommé
    - match: ;close
      save: 'close'
      end: 1
    - include: 'main'
  - match: '[^()]+' # pour éviter de prendre des parenthèses involontairement
    save: 'other'
  - match: ;close
    error: il y a une parenthèse de fermeture en trop

Cette grammaire fait de la parenthétisation simple, en simple, ça transforme ceci :

1 / (3 * (1 + 2))

en :

---
- {value: '1 / ', type: 'other'}
- {value: '(', type: 'open'}
- - {value: '3 * ', type: 'other'}
  - {value: '(', type: 'open'}
  - - {value: '1 + 2', type: 'other'}
  - {value: ')', type: 'close'}
- {value: ')', type: 'close'}
Owner
Manolo
Hi ! My name is Manolo, I am 18 years old. I have been programming since I was 11 or 12 (I can't quite remember) with BASIC CASIO. And i love code !
Manolo
A NLP program: tokenize method, PoS Tagging with deep learning

IRIS NLP SYSTEM A NLP program: tokenize method, PoS Tagging with deep learning Report Bug · Request Feature Table of Contents About The Project Built

Zakaria 7 Dec 13, 2022
Utility for Google Text-To-Speech batch audio files generator. Ideal for prompt files creation with Google voices for application in offline IVRs

Google Text-To-Speech Batch Prompt File Maker Are you in the need of IVR prompts, but you have no voice actors? Let Google talk your prompts like a pr

Ponchotitlán 1 Aug 19, 2021
Bpe algorithm can finetune tokenizer - Bpe algorithm can finetune tokenizer

"# bpe_algorithm_can_finetune_tokenizer" this is an implyment for https://github

张博 1 Feb 02, 2022
StarGAN - Official PyTorch Implementation

StarGAN - Official PyTorch Implementation ***** New: StarGAN v2 is available at https://github.com/clovaai/stargan-v2 ***** This repository provides t

Yunjey Choi 5.1k Dec 30, 2022
Implementation of paper Does syntax matter? A strong baseline for Aspect-based Sentiment Analysis with RoBERTa.

RoBERTaABSA This repo contains the code for NAACL 2021 paper titled Does syntax matter? A strong baseline for Aspect-based Sentiment Analysis with RoB

106 Nov 28, 2022
Interpretable Models for NLP using PyTorch

This repo is deprecated. Please find the updated package here. https://github.com/EdGENetworks/anuvada Anuvada: Interpretable Models for NLP using PyT

Sandeep Tammu 19 Dec 17, 2022
Skipgram Negative Sampling in PyTorch

PyTorch SGNS Word2Vec's SkipGramNegativeSampling in Python. Yet another but quite general negative sampling loss implemented in PyTorch. It can be use

Jamie J. Seol 287 Dec 14, 2022
DVC-NLP-Simple-usecase

dvc-NLP-simple-usecase DVC NLP project Reference repository: official reference repo DVC STUDIO MY View Bag of Words- Krish Naik TF-IDF- Krish Naik ST

SUNNY BHAVEEN CHANDRA 2 Oct 02, 2022
OpenChat: Opensource chatting framework for generative models

OpenChat is opensource chatting framework for generative models.

Hyunwoong Ko 427 Jan 06, 2023
The model is designed to train a single and large neural network in order to predict correct translation by reading the given sentence.

Neural Machine Translation communication system The model is basically direct to convert one source language to another targeted language using encode

Nishant Banjade 7 Sep 22, 2022
Simple multilingual lemmatizer for Python, especially useful for speed and efficiency

Simplemma: a simple multilingual lemmatizer for Python Purpose Lemmatization is the process of grouping together the inflected forms of a word so they

Adrien Barbaresi 70 Dec 29, 2022
ZUNIT - Toward Zero-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation

ZUNIT Dependencies you can install all the dependencies by pip install -r requirements.txt Datasets Download CUB dataset. Unzip the birds.zip at ./da

Chen Yuanqi 9 Jun 24, 2022
中文空间语义理解评测

中文空间语义理解评测 最新消息 2021-04-10 🚩 排行榜发布: Leaderboard 2021-04-05 基线系统发布: SpaCE2021-Baseline 2021-04-05 开放数据提交: 提交结果 2021-04-01 开放报名: 我要报名 2021-04-01 数据集 pa

40 Jan 04, 2023
This is the source code of RPG (Reward-Randomized Policy Gradient)

RPG (Reward-Randomized Policy Gradient) Zhenggang Tang*, Chao Yu*, Boyuan Chen, Huazhe Xu, Xiaolong Wang, Fei Fang, Simon Shaolei Du, Yu Wang, Yi Wu (

40 Nov 25, 2022
Sentiment Analysis Project using Count Vectorizer and TF-IDF Vectorizer

Sentiment Analysis Project This project contains two sentiment analysis programs for Hotel Reviews using a Hotel Reviews dataset from Datafiniti. The

Simran Farrukh 0 Mar 28, 2022
LSTC: Boosting Atomic Action Detection with Long-Short-Term Context

LSTC: Boosting Atomic Action Detection with Long-Short-Term Context This Repository contains the code on AVA of our ACM MM 2021 paper: LSTC: Boosting

Tencent YouTu Research 9 Oct 11, 2022
An extension for asreview implements a version of the tf-idf feature extractor that saves the matrix and the vocabulary.

Extension - matrix and vocabulary extractor for TF-IDF and Doc2Vec An extension for ASReview that adds a tf-idf extractor that saves the matrix and th

ASReview 4 Jun 17, 2022
Named Entity Recognition API used by TEI Publisher

TEI Publisher Named Entity Recognition API This repository contains the API used by TEI Publisher's web-annotation editor to detect entities in the in

e-editiones.org 14 Nov 15, 2022
An open source framework for seq2seq models in PyTorch.

pytorch-seq2seq Documentation This is a framework for sequence-to-sequence (seq2seq) models implemented in PyTorch. The framework has modularized and

International Business Machines 1.4k Jan 02, 2023
ADCS cert template modification and ACL enumeration

Purpose This tool is designed to aid an operator in modifying ADCS certificate templates so that a created vulnerable state can be leveraged for privi

Fortalice Solutions, LLC 78 Dec 12, 2022