sudo pip3 install rupo
or
git clone https://github.com/IlyaGusev/rupo
cd rupo
pip3 install -r requirements.txt
sh download.sh
>>> from rupo.api import Engine
>>> engine = Engine(language="ru")
>>> engine.load(<stress model path>, <zalyzniak dict path>)
>>> engine.get_stresses("корова")
[3]
>>> engine.get_word_syllables("корова")
["ко", "ро", "ва"]
>>> engine.is_rhyme("корова", "здорова")
True
>>> text = "Горит восток зарёю новой.\nУж на равнине, по холмам\nГрохочут пушки. Дым багровый\nКругами всходит к небесам."
>>> engine.classify_metre(text)
iambos
>>> from rupo.api import Engine
>>> engine = Engine(language="ru")
>>> engine.generate_poem(<LSTM model path>, <word form vocabulary path>, <gram_vectors_path>, <stress vocabulary path>, beam_width=<width of beam search>, n_syllables=<number of syllables in each line>)
<poem> or None if could't generate
- Generator: https://www.dropbox.com/s/36tbsww1ncj9uh9/generator_models_18_11.zip
- Stress predictor: https://www.dropbox.com/s/31pyubqskp4krsd/stress_models_light.zip
- G2P: https://www.dropbox.com/s/7rk135fzd3i8kfw/g2p_models.zip
- Dictionaries: https://www.dropbox.com/s/znqlrb1xblh3amo/dict.zip
- Брейдо, 1996, Автоматический анализ метрики русского стиха
- Каганов, 1996, Лингвистическое конструирование в системах искусственного интеллекта
- Козьмин, 2006, Автоматический анализ стиха в системе Starling
- Гришина, 2008, Поэтический корпус в рамках НКРЯ: общая структура и перспективы использования
- Пильщиков, Старостин, 2012, Автоматическое распознавание метра: проблемы и решения
- Барахнин, 2015, Алгоритмы комплексного анализа русских поэтических текстов с целью автоматизации процесса создания метрических справочников и конкордансов, сама система