dmengine 0.3.1

链接

• GitHub: https://github.com/xflr6/dmengine

• PyPI: https://pypi.ac.cn/project/dmengine/

• 问题跟踪器: https://github.com/xflr6/dmengine/issues

• 下载: https://pypi.ac.cn/project/dmengine/#files

安装

此软件包在Python 3.7+上运行，使用pip安装

$ pip install dmengine

这将也会从PyPI安装所需的依赖包PyYAML和oset

将结果转换为PDF报告还需要一个LaTeX发行版（TeX Live和MikTeX应该可以工作）。确保其可执行文件已添加到系统路径。

用法

创建一个定义你的分析的纯文本文件

# example.yaml - simple demonstration of the analysis definition syntax
title: English verbal agreement
features:
- value: V
  category: pos
- value: Nom
  category: case
- value: +1
  category: person
- value: +2
  category: person
- value: +3
  category: person
- value: -pl
  category: number
- value: +pl
  category: number
vis:
- exponent: sleep
  features: [ V ]
- exponent: -s
  features: [ Nom, +3, -pl ]
- exponent: -Ø
  features: [ Nom ]
paradigms:
- name: Intransitive paradigm
  headers: [ [1, 2, 3], [sg, pl] ]
  inputs:
  - [ [V], [Nom, +1, -pl] ]
  - [ [V], [Nom, +1, +pl] ]
  - [ [V], [Nom, +2, -pl] ]
  - [ [V], [Nom, +2, +pl] ]
  - [ [V], [Nom, +3, -pl] ]
  - [ [V], [Nom, +3, +pl] ]

将你的分析定义保存到以.yaml结尾的文件中（例如example.yaml）。

打开一个shell（命令行窗口）并导航到你的定义文件所在的目录。

使用dmengine命令计算分析结果并创建PDF报告

$ dmengine example.yaml --pdf

这将创建三个文件

• example-results.yaml – 以YAML格式存储结果的纯文本文件

• example-results.tex – 结果报告的LaTeX源文件

• example-results.pdf – 使用pdflatex编译的报告PDF输出

结果

转到报告的输出部分。它提供了一个计算的范例表。

报告的日志部分包含有关每个单独输入以及输出推导的详细信息。

调用选项

查看dmengine命令的用法

$ dmengine --help

usage: dmengine [-h] [--version] [--report] [--pdf] [--view]
                filename [directory]

Calculates a given Distributed Morphology (DM) analysis

positional arguments:
  filename    dm analysis .yaml definition file
  directory   analysis results output directory

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  --version   show program's version number and exit
  --report    create a LaTeX report from the results
  --pdf       render the report to PDF (implies --report)
  --view      open the report in viewer app (implies --pdf)

规则

分析可以使用以下类型的规则在插入前对输入进行操作：

• impoverishment – 特征删除

• obliteration – 移除头部

• fission – 头部特征提取

• fusion – 头部合并

• copy – 头部复制

• add – 特征添加

• metathesis – 头部位置交换

以下类型的规则支持（在插入后对输出进行操作）：

• delete – 指数移除

• copy – 指数复制

• metathesis – 指数位置交换

• transform – 正则表达式搜索和替换

上下文

词汇项的插入和插入前规则的应用可以限制以下上下文类型：

• this_head – 处理的头部必须具有这些特征

• left_head – 左侧相邻的头部必须具有这些特征

• right_head – 右相邻的头部必须具有这些特征

• any_head – 任何输入头部必须具有这些特征

• anywhere – 特征必须在输入的某个位置匹配

待办事项

• 检查每个输入的预期拼写输出

• delete_matching: 是/否

• delete_other: 所有、给定、无

• set_delete: 全局、槽、vi

另请参阅

Raphael Finkel 提供了用于计算词形功能和网络词形分析的基于网页的引擎web-based engines。

许可证

dmengine 在 MIT 许可证 下分发。