elbird

Korean version README

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

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Installation

You can install the elbird with:

# CRAN
install.packages("elbird")

# Dev version
install.packages('elbird', repos = c('https://mrchypark.r-universe.dev', 'https://cloud.r-project.org'))

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("presidentSpeech", repos = "https://forkonlp.r-universe.dev/")
library(stringr)
library(tidytext)
library(presidentSpeech)

spidx %>% 
  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

library(ggplot2)
tar %>% 
  unnest_tokens(
    input = content,
    output = word,
    token = tokenize_tidy
    ) %>%
  count(word) %>%
  top_n(10) %>%
  ggplot(aes(n, word)) +
  geom_col(show.legend = FALSE)
#> Selecting by n

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
#> [1] "의"
#> 
#> [[1]]$Token[[5]]$tag
#> [1] "JKG"
#> 
#> [[1]]$Token[[5]]$start
#> [1] 19
#> 
#> [[1]]$Token[[5]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[6]]
#> [[1]]$Token[[6]]$form
#> [1] "R"
#> 
#> [[1]]$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]]$form
#> [1] "이"
#> 
#> [[1]]$Token[[8]]$tag
#> [1] "VCP"
#> 
#> [[1]]$Token[[8]]$start
#> [1] 30
#> 
#> [[1]]$Token[[8]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[9]]
#> [[1]]$Token[[9]]$form
#> [1] "ᆫ"
#> 
#> [[1]]$Token[[9]]$tag
#> [1] "ETM"
#> 
#> [[1]]$Token[[9]]$start
#> [1] 30
#> 
#> [[1]]$Token[[9]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[10]]
#> [[1]]$Token[[10]]$form
#> [1] "elbird"
#> 
#> [[1]]$Token[[10]]$tag
#> [1] "SL"
#> 
#> [[1]]$Token[[10]]$start
#> [1] 32
#> 
#> [[1]]$Token[[10]]$len
#> [1] 6
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[11]]
#> [[1]]$Token[[11]]$form
#> [1] "를"
#> 
#> [[1]]$Token[[11]]$tag
#> [1] "JKO"
#> 
#> [[1]]$Token[[11]]$start
#> [1] 38
#> 
#> [[1]]$Token[[11]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
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#> [[1]]$Token[[12]]$form
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#> 
#> [[1]]$Token[[12]]$tag
#> [1] "NNG"
#> 
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#> 
#> [[1]]$Token[[12]]$len
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#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[13]]
#> [[1]]$Token[[13]]$form
#> [1] "하"
#> 
#> [[1]]$Token[[13]]$tag
#> [1] "XSV"
#> 
#> [[1]]$Token[[13]]$start
#> [1] 42
#> 
#> [[1]]$Token[[13]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[14]]
#> [[1]]$Token[[14]]$form
#> [1] "ᆸ니다"
#> 
#> [[1]]$Token[[14]]$tag
#> [1] "EF"
#> 
#> [[1]]$Token[[14]]$start
#> [1] 42
#> 
#> [[1]]$Token[[14]]$len
#> [1] 3
#> 
#> 
#> [[1]]$Token[[15]]
#> [[1]]$Token[[15]]$form
#> [1] "."
#> 
#> [[1]]$Token[[15]]$tag
#> [1] "SF"
#> 
#> [[1]]$Token[[15]]$start
#> [1] 45
#> 
#> [[1]]$Token[[15]]$len
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#> 
#> 
#> 
#> [[1]]$Score
#> [1] -91.58401
#> 
#> 
#> [[2]]
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#> [1] "안녕"
#> 
#> [[2]]$Token[[1]]$tag
#> [1] "NNG"
#> 
#> [[2]]$Token[[1]]$start
#> [1] 1
#> 
#> [[2]]$Token[[1]]$len
#> [1] 2
#> 
#> 
#> [[2]]$Token[[2]]
#> [[2]]$Token[[2]]$form
#> [1] "하"
#> 
#> [[2]]$Token[[2]]$tag
#> [1] "XSA"
#> 
#> [[2]]$Token[[2]]$start
#> [1] 3
#> 
#> [[2]]$Token[[2]]$len
#> [1] 1
#> 
#> 
#> [[2]]$Token[[3]]
#> [[2]]$Token[[3]]$form
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#> 
#> [[2]]$Token[[3]]$tag
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#> 
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#> 
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#> 
#> 
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
#> 
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#> [[2]]$Token[[5]]$form
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#> 
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#> 
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#> 
#> [[2]]$Token[[5]]$len
#> [1] 4
#> 
#> 
#> [[2]]$Token[[6]]
#> [[2]]$Token[[6]]$form
#> [1] "형태소"
#> 
#> [[2]]$Token[[6]]$tag
#> [1] "NNG"
#> 
#> [[2]]$Token[[6]]$start
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#> 
#> [[2]]$Token[[6]]$len
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#> 
#> 
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#> [[2]]$Token[[7]]$form
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#> 
#> [[2]]$Token[[7]]$tag
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
#> [[2]]$Token[[8]]$tag
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
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#> 
#> 
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#> 
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#> 
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tag set

Tag list that used in kiwipiepy package.

The table below is fetched at 2022-08-17 01:10:32 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)*

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