Skip to content
/ slovnet Public
forked from natasha/slovnet

Deep Learning based NLP modeling for Russian language

License

MIT license
0 stars 24 forks Branches Tags Activity
Star
Notifications You must be signed in to change notification settings

furingleb/slovnet

BranchesTags
 
 

Repository files navigation

CI codecov

SlovNet is a Python library for deep-learning based NLP modeling for Russian language. Library is integrated with other Natasha projects: Nerus — large automatically annotated corpus, Razdel — sentence segmenter, tokenizer and Navec — compact Russian embeddings. Slovnet provides high quality practical models for Russian NER, morphology and syntax, see evaluation section for more:

  • NER is 1-2% worse than current BERT SOTA by DeepPavlov but 60 times smaller in size (~30 MB) and works fast on CPU (~25 news articles/sec).
  • Morphology tagger and syntax parser have comparable accuracy on news dataset with large SOTA BERT models, take 50 times less space (~30 MB), work faster on CPU (~500 sentences/sec).

Downloads

Model Size Description
slovnet_ner_news_v1.tar 2MB Russian NER, standart PER, LOC, ORG annotation, trained on news articles.
slovnet_morph_news_v1.tar 2MB Russian morphology tagger optimized for news articles.
slovnet_syntax_news_v1.tar 3MB Russian syntax parser optimized for news articles.

Install

During inference Slovnet depends only on Numpy. Library supports Python 3.5+, PyPy 3.

$ pip install slovnet

Usage

Download model weights and vocabs package, use links from downloads section and Navec download section. Optionally install Ipymarkup to visualize NER markup.

Slovnet annotator map method has list of items as input and same size iterator over markups as output. Internally items are processed in batches of size batch_size. Default size is 8, larger batch — more RAM, better CPU utilization. __call__ method just calls map with a list of 1 item.

NER

>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import NER
>>> from ipymarkup import show_span_ascii_markup as show_markup

>>> text = 'Европейский союз добавил в санкционный список девять политических деятелей из самопровозглашенных республик Донбасса — Донецкой народной республики (ДНР) и Луганской народной республики (ЛНР) — в связи с прошедшими там выборами. Об этом говорится в документе, опубликованном в официальном журнале Евросоюза. В новом списке фигурирует Леонид Пасечник, который по итогам выборов стал главой ЛНР. Помимо него там присутствуют Владимир Бидевка и Денис Мирошниченко, председатели законодательных органов ДНР и ЛНР, а также Ольга Позднякова и Елена Кравченко, председатели ЦИК обеих республик. Выборы прошли в непризнанных республиках Донбасса 11 ноября. На них удержали лидерство действующие руководители и партии — Денис Пушилин и «Донецкая республика» в ДНР и Леонид Пасечник с движением «Мир Луганщине» в ЛНР. Президент Франции Эмманюэль Макрон и канцлер ФРГ Ангела Меркель после встречи с украинским лидером Петром Порошенко осудили проведение выборов, заявив, что они нелегитимны и «подрывают территориальную целостность и суверенитет Украины». Позже к осуждению присоединились США с обещаниями новых санкций для России.'

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> ner = NER.load('slovnet_ner_news_v1.tar')
>>> ner.navec(navec)

>>> markup = ner(text)
>>> show_markup(markup.text, markup.spans)
Европейский союз добавил в санкционный список девять политических 
LOC─────────────                                                  
деятелей из самопровозглашенных республик Донбасса — Донецкой народной
                                          LOC─────   LOC──────────────
 республики (ДНР) и Луганской народной республики (ЛНР) — в связи с 
─────────────────   LOC────────────────────────────────             
прошедшими там выборами. Об этом говорится в документе, опубликованном
 в официальном журнале Евросоюза. В новом списке фигурирует Леонид 
                       LOC──────                            PER────
Пасечник, который по итогам выборов стал главой ЛНР. Помимо него там 
────────                                        LOC                  
присутствуют Владимир Бидевка и Денис Мирошниченко, председатели 
             PER─────────────   PER───────────────               
законодательных органов ДНР и ЛНР, а также Ольга Позднякова и Елена 
                        LOC   LOC          PER─────────────   PER───
Кравченко, председатели ЦИК обеих республик. Выборы прошли в 
─────────               ORG                                  
непризнанных республиках Донбасса 11 ноября. На них удержали лидерство
                         LOC─────                                     
 действующие руководители и партии — Денис Пушилин и «Донецкая 
                                     PER──────────    ORG──────
республика» в ДНР и Леонид Пасечник с движением «Мир Луганщине» в ЛНР.
──────────    LOC   PER────────────              ORG──────────    LOC 
 Президент Франции Эмманюэль Макрон и канцлер ФРГ Ангела Меркель после
           LOC──── PER─────────────           LOC PER───────────      
 встречи с украинским лидером Петром Порошенко осудили проведение 
                              PER─────────────                    
выборов, заявив, что они нелегитимны и «подрывают территориальную 
целостность и суверенитет Украины». Позже к осуждению присоединились 
                          LOC────                                    
США с обещаниями новых санкций для России.
LOC                                LOC───

Morphology

Morphology annotator processes tokenized text. To split the input into sentencies and tokens use Razdel.

>>> from razdel import sentenize, tokenize
>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import Morph

>>> chunk = []
>>> for sent in sentenize(text):
>>>     tokens = [_.text for _ in tokenize(sent.text)]
>>>     chunk.append(tokens)
>>> chunk[:1]
[['Европейский', 'союз', 'добавил', 'в', 'санкционный', 'список', 'девять', 'политических', 'деятелей', 'из', 'самопровозглашенных', 'республик', 'Донбасса', '—', 'Донецкой', 'народной', 'республики', '(', 'ДНР', ')', 'и', 'Луганской', 'народной', 'республики', '(', 'ЛНР', ')', '—', 'в', 'связи', 'с', 'прошедшими', 'там', 'выборами', '.']]

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> morph = Morph.load('slovnet_morph_news_v1.tar', batch_size=4)
>>> morph.navec(navec)

>>> markup = next(morph.map(chunk))
>>> for token in markup.tokens:
>>>     print(f'{token.text:>20} {token.tag}')
         Европейский ADJ|Case=Nom|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing
                союз NOUN|Animacy=Inan|Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing
             добавил VERB|Aspect=Perf|Gender=Masc|Mood=Ind|Number=Sing|Tense=Past|VerbForm=Fin|Voice=Act
                   в ADP
         санкционный ADJ|Animacy=Inan|Case=Acc|Degree=Pos|Gender=Masc|Number=Sing
              список NOUN|Animacy=Inan|Case=Acc|Gender=Masc|Number=Sing
              девять NUM|Case=Nom
        политических ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Number=Plur
            деятелей NOUN|Animacy=Anim|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Plur
                  из ADP
 самопровозглашенных ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Number=Plur
           республик NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Plur
            Донбасса PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Masc|Number=Sing
                   — PUNCT
            Донецкой ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
            народной ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
          республики NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ( PUNCT
                 ДНР PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ) PUNCT
                   и CCONJ
           Луганской ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
            народной ADJ|Case=Gen|Degree=Pos|Gender=Fem|Number=Sing
          республики NOUN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ( PUNCT
                 ЛНР PROPN|Animacy=Inan|Case=Gen|Gender=Fem|Number=Sing
                   ) PUNCT
                   — PUNCT
                   в ADP
               связи NOUN|Animacy=Inan|Case=Loc|Gender=Fem|Number=Sing
                   с ADP
          прошедшими VERB|Aspect=Perf|Case=Ins|Number=Plur|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Act
                 там ADV|Degree=Pos
            выборами NOUN|Animacy=Inan|Case=Ins|Gender=Masc|Number=Plur
                   . PUNCT

Syntax

Syntax parser processes sentencies split into tokens. Use Razdel for segmentation.

>>> from ipymarkup import show_dep_ascii_markup as show_markup
>>> from razdel import sentenize, tokenize
>>> from navec import Navec
>>> from slovnet import Syntax

>>> chunk = []
>>> for sent in sentenize(text):
>>>     tokens = [_.text for _ in tokenize(sent.text)]
>>>     chunk.append(tokens)
>>> chunk[:1]
[['Европейский', 'союз', 'добавил', 'в', 'санкционный', 'список', 'девять', 'политических', 'деятелей', 'из', 'самопровозглашенных', 'республик', 'Донбасса', '—', 'Донецкой', 'народной', 'республики', '(', 'ДНР', ')', 'и', 'Луганской', 'народной', 'республики', '(', 'ЛНР', ')', '—', 'в', 'связи', 'с', 'прошедшими', 'там', 'выборами', '.']]

>>> navec = Navec.load('navec_news_v1_1B_250K_300d_100q.tar')
>>> syntax = Syntax.load('slovnet_syntax_news_v1.tar')
>>> syntax.navec(navec)

>>> markup = next(syntax.map(chunk))

# Convert CoNLL-style format to source, target indices
>>> words, deps = [], []
>>> for token in markup.tokens:
>>>     words.append(token.text)
>>>     source = int(token.head_id) - 1
>>>     target = int(token.id) - 1
>>>     if source > 0 and source != target:  # skip root, loops
>>>         deps.append([source, target, token.rel])
>>> show_markup(words, deps)
              ┌► Европейский         amod
            ┌►└─ союз                nsubj
┌───────┌─┌─└─── добавил             
│       │ │ ┌──► в                   case
│       │ │ │ ┌► санкционный         amod
│       │ └►└─└─ список              obl
│       │   ┌──► девять              nummod:gov
│       │   │ ┌► политических        amod
│ ┌─────└►┌─└─└─ деятелей            obj
│ │       │ ┌──► из                  case
│ │       │ │ ┌► самопровозглашенных amod
│ │       └►└─└─ республик           nmod
│ │         └──► Донбасса            nmod
│ │ ┌──────────► —                   punct
│ │ │       ┌──► Донецкой            amod
│ │ │       │ ┌► народной            amod
│ │ │ ┌─┌─┌─└─└─ республики          
│ │ │ │ │ │   ┌► (                   punct
│ │ │ │ │ └►┌─└─ ДНР                 parataxis
│ │ │ │ │   └──► )                   punct
│ │ │ │ │ ┌────► и                   cc
│ │ │ │ │ │ ┌──► Луганской           amod
│ │ │ │ │ │ │ ┌► народной            amod
│ │ └─│ └►└─└─└─ республики          conj
│ │   │       ┌► (                   punct
│ │   └────►┌─└─ ЛНР                 parataxis
│ │         └──► )                   punct
│ │     ┌──────► —                   punct
│ │     │ ┌►┌─┌─ в                   case
│ │     │ │ │ └► связи               fixed
│ │     │ │ └──► с                   fixed
│ │     │ │ ┌►┌─ прошедшими          acl
│ │     │ │ │ └► там                 advmod
│ └────►└─└─└─── выборами            nmod
└──────────────► .                   punct

Documentation

Materials are in Russian:

Evaluation

In addition to quality metrics we measure speed and models size, parameters that are important in production:

  • init — time between system launch and first response. It is convenient for testing and devops to have model that starts quickly.
  • disk — file size of artefacts one needs to download before using the system: model weights, embeddings, binaries, vocabs. It is convenient to deploy compact models in production.
  • ram — average CPU/GPU RAM usage.
  • speed — number of input items processed per second: news articles, tokenized sentencies.

NER

4 datasets are used for evaluation: factru, gareev, ne5 and bsnlp. Slovnet is compared to deeppavlov, deeppavlov_bert, deeppavlov_slavic, pullenti, spacy, stanza, texterra, tomita, mitie.

For every column top 3 results are highlighted:

factru gareev ne5 bsnlp
f1 PER LOC ORG PER ORG PER LOC ORG PER LOC ORG
slovnet 0.959 0.915 0.825 0.977 0.899 0.984 0.973 0.951 0.944 0.834 0.718
slovnet_bert 0.973 0.928 0.831 0.991 0.911 0.996 0.989 0.976 0.960 0.838 0.733
deeppavlov 0.910 0.886 0.742 0.944 0.798 0.942 0.919 0.881 0.866 0.767 0.624
deeppavlov_bert 0.971 0.928 0.825 0.980 0.916 0.997 0.990 0.976 0.954 0.840 0.741
deeppavlov_slavic 0.956 0.884 0.714 0.976 0.776 0.984 0.817 0.761 0.965 0.925 0.831
pullenti 0.905 0.814 0.686 0.939 0.639 0.952 0.862 0.683 0.900 0.769 0.566
spacy 0.901 0.886 0.765 0.970 0.883 0.967 0.928 0.918 0.919 0.823 0.693
stanza 0.943 0.865 0.687 0.953 0.827 0.923 0.753 0.734 0.938 0.838 0.724
texterra 0.900 0.800 0.597 0.888 0.561 0.901 0.777 0.594 0.858 0.783 0.548
tomita 0.929 0.921 0.945 0.881
mitie 0.888 0.861 0.532 0.849 0.452 0.753 0.642 0.432 0.736 0.801 0.524

it/s — news articles per second, 1 article ≈ 1KB.

init, s disk, mb ram, mb speed, it/s
slovnet 1.0 27 205 25.3
slovnet_bert 5.0 473 9500 40.0 (gpu)
deeppavlov 5.9 1024 3072 24.3 (gpu)
deeppavlov_bert 34.5 2048 6144 13.1 (gpu)
deeppavlov_slavic 35.0 2048 4096 8.0 (gpu)
pullenti 2.9 16 253 6.0
spacy 8.0 140 625 8.0
stanza 3.0 591 11264 3.0 (gpu)
texterra 47.6 193 3379 4.0
tomita 2.0 64 63 29.8
mitie 28.3 327 261 32.8

Morphology

Datasets from GramEval2020 are used for evaluation:

  • news — sample from Lenta.ru.
  • wiki — UD GSD.
  • fiction — SynTagRus + JZ.
  • social, poetry — social, poetry subset of Taiga.

Slovnet is compated to a number of existing morphology taggers: deeppavlov, deeppavlov_bert, rupostagger, rnnmorph, maru, udpipe, spacy, stanza.

For every column top 3 results are highlighted. slovnet was trained only on news dataset:

news wiki fiction social poetry
slovnet 0.961 0.815 0.905 0.807 0.664
slovnet_bert 0.982 0.884 0.990 0.890 0.856
deeppavlov 0.940 0.841 0.944 0.870 0.857
deeppavlov_bert 0.951 0.868 0.964 0.892 0.865
udpipe 0.918 0.811 0.957 0.870 0.776
spacy 0.964 0.849 0.942 0.857 0.784
stanza 0.934 0.831 0.940 0.873 0.825
rnnmorph 0.896 0.812 0.890 0.860 0.838
maru 0.894 0.808 0.887 0.861 0.840
rupostagger 0.673 0.645 0.661 0.641 0.636

it/s — sentences per second.

init, s disk, mb ram, mb speed, it/s
slovnet 1.0 27 115 532.0
slovnet_bert 5.0 475 8087 285.0 (gpu)
deeppavlov 4.0 32 10240 90.0 (gpu)
deeppavlov_bert 20.0 1393 8704 85.0 (gpu)
udpipe 6.9 45 242 56.2
spacy 8.0 140 579 50.0
stanza 2.0 591 393 92.0
rnnmorph 8.7 10 289 16.6
maru 15.8 44 370 36.4
rupostagger 4.8 3 118 48.0

Syntax

Slovnet is compated to several existing syntax parsers: udpipe, spacy, deeppavlov, stanza.

news wiki fiction social poetry
uas las uas las uas las uas las uas las
slovnet 0.907 0.880 0.775 0.718 0.806 0.776 0.726 0.656 0.542 0.469
slovnet_bert 0.965 0.936 0.891 0.828 0.958 0.940 0.846 0.782 0.776 0.706
deeppavlov_bert 0.962 0.910 0.882 0.786 0.963 0.929 0.844 0.761 0.784 0.691
udpipe 0.873 0.823 0.622 0.531 0.910 0.876 0.700 0.624 0.625 0.534
spacy 0.943 0.916 0.851 0.783 0.901 0.874 0.804 0.737 0.704 0.616
stanza 0.940 0.886 0.815 0.716 0.936 0.895 0.802 0.714 0.713 0.613

it/s — sentences per second.

init, s disk, mb ram, mb speed, it/s
slovnet 1.0 27 125 450.0
slovnet_bert 5.0 504 3427 200.0 (gpu)
deeppavlov_bert 34.0 1427 8704 75.0 (gpu)
udpipe 6.9 45 242 56.2
spacy 9.0 140 579 41.0
stanza 3.0 591 890 12.0

Support

Development

Tests:

make test

Package:

make version
git push
git push --tags

make clean package publish

Rent GPU:

yc compute instance create \
  --name gpu \
  --zone ru-central1-a \
  --network-interface subnet-name=default,nat-ip-version=ipv4 \
  --create-boot-disk image-folder-id=standard-images,image-family=ubuntu-1804-lts-ngc,type=network-ssd,size=20 \
  --cores=8 \
  --memory=96 \
  --gpus=1 \
  --ssh-key ~/.ssh/id_rsa.pub \
  --folder-name default \
  --platform-id gpu-standard-v1 \
  --preemptible

yc compute instance delete --name gpu

Setup instance:

sudo locale-gen ru_RU.UTF-8

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
  python3-pip

# grpcio long install ~10m, not using prebuilt wheel
# "it is not compatible with this Python" 
sudo pip3 install -v \
  jupyter \
  tensorboard

mkdir runs
nohup tensorboard \
  --logdir=runs \
  --host=localhost \
  --port=6006 \
  --reload_interval=1 &

nohup jupyter notebook \
  --no-browser \
  --allow-root \
  --ip=localhost \
  --port=8888 \
  --NotebookApp.token='' \
  --NotebookApp.password='' &

ssh -Nf gpu -L 8888:localhost:8888 -L 6006:localhost:6006

scp ~/.slovnet.json gpu:~
rsync --exclude data -rv . gpu:~/slovnet
rsync -u --exclude data -rv 'gpu:~/slovnet/*' .

Intall dev:

pip3 install -r slovnet/requirements/dev.txt
pip3 install -e slovnet

About

Deep Learning based NLP modeling for Russian language

Resources

Readme

License

MIT license
Activity

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

1 fork
Report repository

Releases

5 tags

Packages

No packages published

Languages

  • Python 62.0%
  • Jupyter Notebook 34.9%
  • Dockerfile 1.9%
  • Makefile 1.2%