重磅开源:TN文本分析语言

tn是desert(沙漠之鹰)和tan共同开发的一种用于匹配，转写和抽取文本的语言（DSL）。并为其开发和优化了专用的编译器。基于递归下降方法和正则表达式，能解析自然文本并转换为树和字典，识别时间，地址，数量等复杂序列模式。

github地址：https://github.com/ferventdesert/tnpy

0.设计理由

字符串分析和处理几乎是每个员程序必备的工作，简单到分割类似"1,2,3,4"这样的字符串，稍微复杂一些如字符串匹配，再复杂如编译和分析SQL语法。字符串几乎具有无穷的表达能力，解决字符串问题，就解决了计算机90%的问题。

虽然字符串处理如此深入人心，但当分割字符时，本来都是按照逗号分割的，突然出现分号，程序就可能出错。再如日期处理，每个程序员肯定都对各种奇怪诡异的时间表达方式感到头疼，处理起来非常费时。这些功能，几乎只能以硬编码实现。它们是与外界交互的最底层模块，然而却如此脆弱。

• 如何将”一百二十三“转换为数字？
• 如何将”2013年12月14日“识别为时间并转换为时间类型？
• 如何分析一个XML或JSON文件？

正则表达式虽提供了强大的匹配功能，成为必备的工具，但它有不少局限，我们扩展了正则表达式引擎，使之能力大大增强。

在线演示：http://www.desertlambda.com:81/extracttext.html

1. 如何学习?

基本上程序员都读过“30分钟学会正则表达式”这篇文章吧？最后没几个人能在30分钟内就读完它。不过相信我，TN引擎只需要15分钟就可以学会。

详细的语法说明在这里：

[tn基本语法][1]

[使用tn构造自然语言计算器][2]

[tn实现的xml解析器][3]

TN可以实现文本的匹配，转写和信息抽取，可以理解为模板引擎的逆运算。简单的操作用正则表达式更方便，但不少问题是正则无法解决的。这时就需要使用TN了。

TN的解释器有Python,C#和C三种版本。C#版本已经不再维护。使用C#或Java等语言的，建议使用IronPython或Jython进行跨语言编译。

tnpy是tn的Python解释器，Python良好的可读性让代码写起来非常方便，代码不超过1000行，单文件，无第三方库依赖。推荐使用Python3。

tn是解释型语言，需要编写规则文件，并使用tnpy加载，再对文本进行处理。

1. 基础的匹配和替换：

首先我们先编写一个最简单的规则文件learn，内容如下：

#%Order% 1
hello= ("你好");

接着，执行下面的python代码：

from src.tnpy import RegexCore
core = RegexCore('../rules/learn')
matchs=core.Match('领导你好！老婆你好');
for m in matchs:
    print('match',m.mstr, 'pos:',m.pos)

引入tnpy命名空间，之后从learn规则文件初始化引擎，匹配该文本:

success load tn rules:../rules/learn
match 你好 pos: 2
match 你好 pos: 7

上面输出了文本的匹配结果和位置。当然这一点正则也能做到。

如果我们匹配的是领导你好，老婆您好，并想把所有的你好和您好，都转写为hello。

为此我们添加hello2和hello3两个子规则：

hello2= $(hello)| ("您好");
#%Order% 1
hello3= $(hello2) : (//:/hello/);

hello2引用了刚才的hello规则，同时添加了“您好”。

hello3是主规则，负责将将hello2匹配的内容都转写为hello

（$代表引用一条规则，|表示将几个规则并列排列，匹配最长的那个规则，:代表转写。）

执行下面的代码：`

print(core.Rewrite('领导你好！老婆您好'));

结果为：

领导hello！老婆hello

如果我们想替换顺序，把“你好”放在前面呢？可以这样写：

people= ("老婆") | ("领导");
#%Order% 1
reorder= $(people) $(hello3) : $2 $1;

先用people定义如何描述老婆，领导，然后用reorder来修改顺序， 注意reorder是个顺序结构，people匹配老婆和领导，hello3匹配您好/你好，并将其转换为hello。 $2和$1修改了转写顺序，执行Rewrite后输出:

hello领导！hello老婆

我们把类似$(name1) $(name2)的结构，称为顺序表达式，把$(name1) | $(name2) 称为或表达式。

如果将刚才所有的规则绘制成图，则是下面的样子：

![foo.png-34.5kB][4]

2. 正则表达式

仅仅使用文本，表现力太差了。我们引入正则表达式来完成，正则表达式需要放在(//)中，注意和文本("")的区别。

如果要进行转写，则标注为(/match/:/rewrite/);

下面的表达式将所有的长空白符转换为一个空白符:

byte_det_space = (/ */://);

下面将所有字母转换为空白：

low_letter_to_null = (/[a-z]/ ://);
#或者下面:
low_letter= (/[a-z]/);
translate= $(low_letter) : ("");

觉得没有挑战？我们接着看下面的。

3. 复杂组合：中文数字转阿拉伯数字

二十三如何转换为23？这种用普通的编程会比较困难。我们尝试用TN解决，会发现一点都不难。

先定义汉字的一二三到九转换为1-9，你肯定会写出这样的规则：

#定义0-9
int_1 = ("一" : "1");
int_0 =("零" : "0");
int_2  = ("二" : "2") | ("两" : "2");
int_3_9 = ("三" : "3") | ("四" : "4") | ("五" : "5") | ("六" : "6") | ("七" : "7") | ("八" : "8") | ("九" : "9");
int_1_9 = $(int_1) | $(int_2) | $(int_3_9) | (/\d/);
int_0_9 = $(int_0) | $(int_1_9);
int_del_0 = (/零/ : /0/) |  (// : /0/);
int_0_9_null = $(int_del_0) |  $(int_0_9);

之所以要把0,1,2分开写，是因为这些数有特殊情况，如两和二都代表2，需要在后面特殊处理。

上面的int_0_9_null规则，就可以把五七零二转写为5702。但没法处理二十三这样的情况。

再定义下面的规则，这样一十三可以转写为13

int_del_0 = (/零/ : /0/) |  (// : /0/);
int_0_9_null = $(int_del_0) |  $(int_0_9);
#定义10，十
int_1_decades = (/十/ : /1/) | (/一十/ : /1/);

再加上下面的规则，int_1_9_decades定义了十位数如何转写，而int_10_99定义了从十到九十九的转写规则。

int_10_99 = $(int_1_9_decades) $(int_0_9_null)  | (/[1-9][0-9]/) ;
int_1_99 = $(int_1_9) | $(int_10_99) ;
int_01_99 =  $(int_1_9) | $(int_10_99) | (/\d{1,2}/);

#%Order% 3
int_0_99 =  $(int_0) | $(int_1_9) | $(int_10_99);

看看下面的例子：

print({r:core.Rewrite(r) for r in ['十','三十七','一十三','68']});

运行结果:

{'一十三': '13', '68': '68', '十': '10', '三十七': '37'}

是不是感到很神奇？三十七是如何被转写为37的？

仔细看规则，规则自底向上构造成了一棵规则树，in_0_99是整棵树的根节点。结构如下图：

![foo.png-132.1kB][5]

下面的log文件给出了匹配过程:

int_0_99,Table,Raw  =三十七
  int_0,String,Raw  =三十七
  int_0,String,NG
  int_1_9,Table,Raw  =三十七
    int_1,String,Raw  =三十七
    int_1,String,NG
    int_2,Table,Raw  =三十七
      int_2_merge,Regex,Raw  =三十七
      int_2_merge,Regex,NG
    int_2,Table,NG
    int_3_9,Table,Raw  =三十七
      int_3_9_merge,Regex,Raw  =三十七
      int_3_9_merge,Regex,Match=三
    int_3_9,Table,Match=三
    int_1_9_3,Regex,Raw  =三十七
    int_1_9_3,Regex,NG
  int_1_9,Table,Match=三
  int_10_99,Table,Raw  =三十七
    int_10_99_0,Sequence,Raw  =三十七
      int_1_9_decades,Table,Raw  =三十七
        int_1_decades,Table,Raw  =三十七
          int_1_decades_0,Regex,Raw  =三十七
          int_1_decades_0,Regex,Match=十
          int_1_decades_1,Regex,Raw  =三十七
          int_1_decades_1,Regex,NG
        int_1_decades,Table,Match=十
        int_1_9_decades_1,Sequence,Raw  =三十七
          int_1_9,Table,Raw  =三十七
          int_1_9,Table,Buff =三
          unknown,Regex,Raw  =十七
          unknown,Regex,Match=十
        int_1_9_decades_1,Sequence,Match=三十
      int_1_9_decades,Table,Match=三十
      int_0_9_null,Table,Raw  =七
        int_del_0,Table,Raw  =七
          int_del_0_0,Regex,Raw  =七
          int_del_0_0,Regex,NG
          int_del_0_1,Regex,Raw  =七
          int_del_0_1,Regex,Match=
        int_del_0,Table,Match=
        int_0_9,Table,Raw  =七
          int_0,String,Raw  =七
          int_0,String,NG
          int_1_9,Table,Raw  =七
            int_1,String,Raw  =七
            int_1,String,NG
            int_2,Table,Raw  =七
              int_2_merge,Regex,Raw  =七
              int_2_merge,Regex,NG
            int_2,Table,NG
            int_3_9,Table,Raw  =七
              int_3_9_merge,Regex,Raw  =七
              int_3_9_merge,Regex,Match=七
            int_3_9,Table,Match=七
            int_1_9_3,Regex,Raw  =七
            int_1_9_3,Regex,NG
          int_1_9,Table,Match=七
        int_0_9,Table,Match=七
      int_0_9_null,Table,Match=七
    int_10_99_0,Sequence,Match=三十七
    int_10_99_1,Regex,Raw  =三十七
    int_10_99_1,Regex,NG
  int_10_99,Table,Match=三十七
int_0_99,Table,Match=三十七

引擎从文本的左向右，沿着规则树寻找最长的文本，如果在一个顺序表达式上的任何一步失败，那么整个顺序表达式被抛弃。或表达式会遍历每个子表达式，直到发现最长的那个，返回结果。具体的匹配原理，以及优化，会在专门的文章中介绍。

4. 由规则构造更复杂的规则

自然而然的，知道怎么定义三十七，就可以定义五百三十七，那不过是int_1_9_hundreds+int_0_99（这个已经定义过了）。

int_1_9_hundreds = $(int_1_9) ("百" : "");
int_100_999 =   $(int_1_9_hundreds) ("" : "00") |  $(int_1_9_hundreds) $(int_10_99);
int_1_999 = $(int_1_99) | $(int_100_999);

int_1_999可以处理类似五百三十七这样的问题！

进而，我们可以处理几千，几万，这个延伸到万以后，就可以自然而然地衍生出亿，万亿的表达。

如何处理负数？这还不简单！

signed_symbol0 = ("正" : "") | ("负" : "-") | ("正负" : "±") | ("\+" : "+") | ("\-" : "-") | ("±" : "±") ;
signed_symbol = $(signed_symbol0) | $(null_2_null);

接下来，我们默认正整数为integer_int，那么，整数（包含正负）就是：

integer_signed = $(signed_symbol) $(integer_int)

5. 属性提取

沿着刚才的路，我们自然而然地能定义分数，但仅仅是转写还不够，遇到三分之一，我们不仅要将其处理为1/3，还要计算出它的值，这就涉及到属性抽取。也就是把信息从文本中提取为字典。

分数，不过是整数+分之+整数，可以定义成下面的形式：

fraction_cnv_slash = ("分之" : "/");
fraction2 = ("/" : "/");
percent_transform= ("%" : "100") | ("‰" : "1000");
#%Type% DOUBLE
#%Property%  Denominator,,Numerator| Numerator ,, Denominator | Denominator ,, Numerator
#%Order% 101
fraction = $(integer_int_extend) $(fraction_cnv_slash) $(integer_int) : $3 $2 $1
    | $(integer_int) $(fraction2) $(integer_int)
    | $(pure_decimal) ("" : "/") $(percent_transform);

这个有点复杂，但容我慢慢讲解。分数有三种情况，如刚才的三分之一，或是1/3，或是30%。分别对应上面fraction规则的三个子规则。仔细地看上面的规则，不难理解。

值得注意的是Property这个标签，该标签定义了如何抽取信息。也是用竖线分隔，每个名称对应下面的一个子规则，为空的直接跳过。那么”十三分之二十四“中，“十三”就对应Numerator， 而“二十四”对应Denominator。来测试一下：

print(core.Extract('十三分之二十四',entities=[core.Entities['fraction']]))

我们用Extract函数来抽取文本，返回的是一个字典，entites是可选参数，我们限制只用fraction规则来匹配，获得输出：

'#match': '十三分之二十四', 'Denominator': '13', '#pos': 3}]```
是不是很赞？

###6.嵌入Python脚本
有一种需求还没谈到，将所有的大写字母转换为小写字母，你可能会想定义26个字符串规则，并用或表达式来拼接起来吧？这样太费事了。我们可以直接这样：
`low_to_up_letter =  (/[A-Z]/) : "str.lower(mt)";`
`[A-Z]`匹配了所有的大写字母，将匹配结果送到后半段的转写，内置的解释器会执行那段python代码，将其转换为小写，mt代表前面表达式的匹配串，rt代表转写串。好在`[A-Z]`不执行转写，可以认为`mt==rt`.
这是在转写过程中嵌入python的例子，还能在匹配时嵌入转写：
`foo = "findsecret" : "print(mt)"`;
前面的findsecret函数负责在字符串中找到“神秘文本”，后面的转写代码打印出来，并将原始的字符返回…

##6. 你在15分钟内读完了么？
我相信你没有，因为读懂那个匹配规则的日志文件，就需要最少五分钟，但如果你有编译原理和正则基础的话，还是能很快理解的。而从零开发这个引擎，到反复优化和完善，花了一年之久。

定义了各种数字之后，我们就能很快地定义时间，日期，电话号码，地址…而你看到的只是TN语言的冰山一角。

 - 它能够分析文本的模式，解析诸如ABCABC这样的序列，从而发现这是一个重复模式。

 - 不仅能够顺序匹配，还能逆向，甚至乱序匹配，这就能够抽取类似“学校的校训”这样的问题。

 - 规则可以调用自身，配合脚本，因此能够实现递归下降解析。例如30行代码实现xml解析，或20行规则实现自然语言计算器。

 - 规则可以嵌入脚本，甚至动态生成代码，因此，甚至在理论上，TN能够自己编译自己。

 - TN还能做一个简单的SQL解释器，或是中文英文的简单互相翻译的工具。

是不是已经激动地颤抖了？唯一限制你能力的就是你的想象力。本博客将会进一步发布一系列有关tn的内容，包括高级语法，tn优化等。
感兴趣的可以联系作者：[e-mail]，或在本文下面留言。

  [1]: http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5355827.html
  [2]: http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5361121.html
  [3]: http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5355920.html
  [4]: http://static.zybuluo.com/buptzym/ksl5ggrfcn1psmdf2f81i8wg/foo.png
  [5]: http://static.zybuluo.com/buptzym/itwhlmz8ua2h3jgbqdq5z48g/foo.png