#!/usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- #************************************************************************ # $Id: classnoun.py, v 0.1 2016/04/01 12:14:00 Taha Zerrouki $ # # ------------ # Description: # ------------ # Copyright (c) 2009, Arabtechies, Arabeyes Taha Zerrouki # # The Main class to do the Noun derivation # # ----------------- # Revision Details: (Updated by Revision Control System) # ----------------- # $Date: 2016/04/01 12:14:00 $ # $Author: Taha Zerrouki $ # $Revision: 0.1 $ # $Source: qutrub.sourceforge.net # #***********************************************************************/ """ Noun Class for derivation @author: Taha Zerrouki @contact: taha dot zerrouki at gmail dot com @copyright: Arabtechies, Arabeyes, Taha Zerrouki @license: GPL @date:2016/04/01 @version: 0.1 """ import pyarabic.araby as araby from pyarabic.araby import FATHA, DAMMA, KASRA, SHADDA, SUKUN, HAMZA, ALEF, \ NOON, YEH_HAMZA, WAW, TATWEEL, MEEM, MEEM, YEH, TEH, ALEF_MAKSURA, DAMMATAN import libqutrub.classverb as classverb import libqutrub.verb_const as vconst import libqutrub.ar_verb as ar_verb #~ class ConjugStem: # Noun derivation class NounClass(classverb.VerbClass): """ Noun Class: represent a derived noun from a verb or a root """ def __init__(self, verb, transitive, future_type=FATHA): """ init method @param verb: the given verb @type verb: unicode. @param transitive: the verb is transitive or not @type transitive: Boolean. @param future_type: The mark of the third radical letter in the verb, used for triletiral verb only. Default value is Fatha; @type future_type: unicode; one arabic letter (Fatha, Damma, Kasra). """ # we make transitive as True, to force the cverb conjugator # to generate passive voices classverb.VerbClass.__init__(self, verb, True, future_type) self._prepare_subject_stem() self._prepare_object_stem() ##################################### #{ Attributes functions ##################################### ##################################### #{ Extract information from verb functions ##################################### def _prepare_subject_stem(self): """ Prepare the derivation stems Those stems will be concatenated with conjugation affixes. This function store results in self.tab_conjug_stem. This function prepare conjugation stems for the following nouns type: - اسم الفاعل """ #~ """ #~ اسم الفاعل /تعريفـه : #~ اسم مشتق من الفعل المبني للمعلوم للدلالة على وصف من فعل الفعل على وجه الحدوث . #~ مثل : كتب – كاتب ، جلس – جالس ، اجتهد – مُجتهد ، استمع – مُستمع . #~ صوغه : يصاغ اسم الفاعل على النحو التالي : #~ 1 ـ من الفعل الثلاثي على وزن فاعل : #~ نحو : ضرب - ضارب ، وقف - واقف ، أخذ - آخذ ، قال - قائل ، بغى - باغ ، أتى - آت ، رمى - رام ، وقى - واق . #~ فإن كان الفعل معتل الوسط بالألف " أجوف " تقلب ألفه همزة مثل : قال – قائل ، نام – نائم . #~ ومنه قوله تعالى : { وفي أموالهم حق للسائل والمحروم } 19 الذاريات . #~ أما إذا كان معتل الوسط بالواو أو بالياء فلا تتغير عينه في اسم الفاعل . #~ مثل : حول – حاول ، حيد – حايد . #~ وإن كان الفعل معتل الآخر " ناقصاً " فإن اسم الفاعل ينطبق عليه ما ينطبق على الاسم المنقوص . أي تحذف ياؤه الأخيرة في حالتي الرفع والجر ، وتبقى في حالة النصب . #~ 2 ـ من الفعل المزيد : #~ يصاغ اسم الفاعل من الفعل غير الثلاثي " المزيد " على وزن الفعل المضارع مع إبدال حرف المضارعة ميماً مضمومة وكسر ما قبل الآخر . #~ مثل : طمأن – مُطمئِن ، انكسر - مُنكسِر ، استعمل – مُستعمِل . #~ – الفعل المزيد الخماسي على وزن تفاعل هو ما تكون عينه مفتوحة في المضارع، لكنها تكون مكسورة في اسم الفاعل #~ #~ #~ الخوارزمية: #~ 1- إن كان ثلاثيا: #~ - إن كان أجوفا، نغير حرفه الأوسط إلى همزة، #~ - نشتقه على وزن فاعل #~ 2- إن كان غير ثلاثي #~ - إن كان خماسيا مبدوءا بتاء نأخذ مضارعه ونكسر ما قبل آخره #~ - وإلا نأخذ مضارعه كما هو #~ """ #~ letters = self.word_letters marks = self.word_marks # حركات مشتق اسم الفاعل derivation_subject_marks = marks derivation_subject_letters = letters # حالة الفعل الثلاثي if self.vlength == 3: # الفعل الأجوف ممثل بحرفين باعتبار أنّ الألف هو حركة طويلة # لذا نضع وسطه همزة if len(letters) == 2: # اسم الفاعل derivation_subject_letters = letters[0] + HAMZA + letters[1] elif letters.endswith(ALEF_MAKSURA) or letters.endswith(vconst.ALEF_MAMDUDA): derivation_subject_letters = letters[0] + letters[1] + YEH # اسم افاعل من الثلاثي جميعا # حركاته derivation_subject_marks = vconst.ALEF_HARAKA + KASRA + DAMMA # الفعل غير الثلاثي else: # الفعل الخماسي المبدوء بتاء # هذا مضارعه عينه مفتوحة # لذا نحتاج إلى عين مكسورة if self.vlength == 5 and letters.startswith(TEH): #~ if len(letters) == 4: # تفاعل #~ # الألف تعتبر مدة وليست حرفا #~ # لذا يظهر الاختلاف بين طول الطلمة وعدد الحروف الفعلي #~ # الفعل الخماسي المبدوء بتاء يختلف في حركة عين اسم الفاعل عن مضارعه #~ derivation_subject_marks = FATHA + vconst.ALEF_HARAKA + KASRA + DAMMA #~ else: #~ # الفعل الخماسي المبدوء بتاء يختلف في حركة عين اسم الفاعل عن مضارعه #~ derivation_subject_marks = FATHA + FATHA + SUKUN + KASRA + DAMMA derivation_subject_marks = FATHA + FATHA + SUKUN + KASRA + DAMMA # add Damma for MEEM #~ derivation_subject_marks = DAMMA + derivation_subject_marks else : # الفعل غير الثلاثي يصاغ على منوال مضارعه derivation_subject_marks = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].marks #~ if derivation_subject_marks.startswith(FATHA): #~ derivation_subject_marks = DAMMA + derivation_subject_marks[1:] #~ derivation_subject_marks = DAMMA + derivation_subject_marks derivation_subject_letters = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].letters # معالجة الألفات في الفعل والحركات الطويلة # إذا كان طول الحركات ألأصلية للفعل # أقل من طول حركات الماضي المبني للمجهول # هذا يعني وجود حركة طويلة # نقوم بتحويل الحركة الطويلة إلى ما يوافقها if len(marks) < len(derivation_subject_marks): derivation_subject_marks = self._homogenize_harakat(marks, derivation_subject_marks) # Add Meem Haraka if self.vlength != 3: if self.vlength == 5 and letters.startswith(TEH): # add Damma for MEEM derivation_subject_marks = DAMMA + derivation_subject_marks else : # الفعل غير الثلاثي يصاغ على منوال مضارعه if derivation_subject_marks.startswith(FATHA): derivation_subject_marks = DAMMA + derivation_subject_marks[1:] ### اشتقاق اسم الفاعل self.tab_conjug_stem[vconst.SubjectNoun] = classverb.ConjugStem( vconst.SubjectNoun, derivation_subject_letters, derivation_subject_marks) def _prepare_object_stem(self): """ Prepare the derivation stems Those stems will be concatenated with conjugation affixes. This function store results in self.tab_conjug_stem. This function prepare conjugation stems for the following nouns type: - اسم المفعول """ letters = self.word_letters marks = self.word_marks # حركات مشتق اسم المفعول derivation_object_marks = marks derivation_object_letters = letters # حالة الفعل الثلاثي #~ """ #~ اسم المفعول تعريفـه : #~ اسم يشتق من الفعل المبني للمجهول للدلالة على وصف من يقع عليه الفعل . #~ مثل : ضُرب مضروب ، أُكل مأكول ، شُرب مشروب ، بُث مبثوث ، وُعد موعود ، أُتى مأتي ، رُجي مرجي ، مُلئ مملوء . #~ صوغـه : #~ لا يصاغ إلا من الأفعال المتعدية المتصرفة على النحو التالي : #~ 1 ـ من الثلاثي على وزن مفعول . #~ كما في الأمثلة السابقة . ومنه : الحق صوته مسموع . #~ والشاي مشروب لذيذ الطعم . #~ فإن كان الفعل معتل الوسط بالألف فإنه يحدث فيه إعلال تقتضيه القواعد الصرفية ، فيكون اسم المفعول من الفعل قال : مقول ، وباع : مبيع . #~ ومما سبق يتبع في أخذ اسم المفعول من الأفعال المعتلة الوسط الآتي : #~ نأخذ الفعل المضارع من الفعل المراد اشتقاق اسم المفعول منه ثم نحذف حرف المضارعة ونستبدلها بالميم . #~ مثل : قال يقول مقول ، باع يبيع مبيع . #~ فإن كان وسط المضارع ألفاً ترد في اسم المفعول إلى أصلها الواو أو الياء . #~ مثل : خاف يخاف مخوف ، فالألف أصلها الواو لأن مصدرها " الخوف " . #~ وهاب يهاب مهيب ، فالألف أصلها الياء لأن مصدرها " الهيبة " . #~ وإن كان الفعل معتل الآخر " ناقصاً " نأتي بالمضارع منه ثم نحذف حرف المضارعة ونضع مكانها ميماً مفتوحة ونضعف الحرف الأخير الذي هو حرف العلة سواء أكان أصله واواً أو ياءً أو ألفاً . #~ مثل : دعا يدعو مدعوّ ، رجا يرجو مرجوّ ، رمى يرمي مرميّ ، سعى يسعى مسعيّ . #~ 2 ـ ويصاغ من غير الثلاثي " المزيد " على وزن الفعل المضارع مع إبدال حرف المضارعة ميماً مضمومة وفتح ما قبل الآخر . #~ مثل : أنزل ينزل مُنزَل ، انطلق ينطلق مُنطلَق ، انحاز ينحاز مُنحاز ، استعمل يستعمل مُستعمَل . #~ ـ إذا كان الفعل لازماً يصح اشتقاق اسم المفعول منه حسب القواعد السابقة بشرط استعمال شبه الجملة " الجار والمجرور أو الظرف " مع الفعل ، وقد يصح المصدر أيضاً . #~ مثال : ذهب به – مذهوب به ، سافر يوم الخميس – ما مُسافَرٌ يوم الخميس . #~ ومثال استعمال المصدر مع اسم مفعول الفعل اللازم : العلم مُنتفَع انتفاع عظيم به . #~ #~ 1- إن كان ثلاثيا #~ - غير معتل: على وزن مفعول #~ - معتل : 1- فعل مثال => كغير المعتل #~ 2- الأجوف : من مضارعه يقول => مقول #~ يسير => مسير #~ يخاف => مخوف #~ يهاب => يهيب #~ 3- الناقص : من مضارعه مع تضعيف الحرف الأخير #~ 2- غير ثلاثي #~ - على غرار المضارع المبني للمجهول #~ ل #~ """ if self.vlength == 3: # اسم المفعول # حالة المعتل # الأجوف if len(letters) == 2: # اسم المفعول من الأجوف # يشتق من المضارع المعلوم derivation_object_marks = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].marks derivation_object_letters = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].letters elif (self.word_letters.endswith(ALEF_MAKSURA) or self.word_letters.endswith(ALEF) or self.word_letters.endswith(YEH)): # والناقص # يشتق من المضارع المعلوم # يضاف إليه شدة في آخره derivation_object_marks = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].marks derivation_object_letters = self.tab_conjug_stem[vconst.TenseFuture].letters else: # السالم والمضعف والمثال if self.word_letters.endswith(SHADDA): # strip last letters which is Shadda, duplicate the second letters derivation_object_letters = letters[0]+ letters[1]*2 else: derivation_object_letters = letters # الحروف derivation_object_marks = FATHA + SUKUN + vconst.WAW_HARAKA + DAMMA # الفعل غير الثلاثي else: # اسم المفعول من غير الثلاثي derivation_object_marks = self.tab_conjug_stem[vconst.TensePassiveFuture].marks derivation_object_letters = self.tab_conjug_stem[vconst.TensePassiveFuture].letters # معالجة الألفات في الفعل والحركات الطويلة # إذا كان طول الحركات ألأصلية للفعل # أقل من طول حركات الماضي المبني للمجهول # هذا يعني وجود حركة طويلة # نقوم بتحويل الحركة الطويلة إلى ما يوافقها #~ if len(marks) < len(derivation_object_marks): #~ derivation_object_marks = self._homogenize_harakat(marks, #~ derivation_object_marks) ### اشتقاق اسم الفاعل والمفعول self.tab_conjug_stem[vconst.ObjectNoun] = classverb.ConjugStem( vconst.ObjectNoun, derivation_object_letters, derivation_object_marks) def conjugate_noun(self, noun_type): """ Conjugate a verb in a given tense with a pronoun. @param tense: given tense @type tense: unicode name of the tense @param pronoun: given pronoun @type pronoun: unicode name of the pronoun @return: conjugated verb @rtype: unicode; """ if noun_type == vconst.SubjectNoun : if self.vlength == 3 : #prefix pre_val = u"" else: pre_val = MEEM #suffix suf_val = DAMMA elif noun_type == vconst.ObjectNoun: #prefix pre_val = MEEM #suffix suf_val = DAMMA else: #prefix pre_val = "" #suffix suf_val = "" stem_l = self.tab_conjug_stem[noun_type].letters stem_m = self.tab_conjug_stem[noun_type].marks # _m : marks #_l :letters if pre_val != u"": pre_val_l = pre_val pre_val_m = stem_m[0] stem_m = stem_m[1:] else: pre_val_l = u"" pre_val_m = u"" # the suffix already start by a HARAKA, # we add Taweel to ensure valid word in the uniformate function suf_val = TATWEEL + suf_val #uniformate suffix # the case is used to avoid duplicated staddization if self.cache_standard['suffix'].has_key( suf_val): (suf_val_l, suf_val_m) = self.cache_standard['suffix'][suf_val] else: (suf_val_l, suf_val_m) = ar_verb.uniformate_suffix(suf_val) self.cache_standard['suffix'][suf_val] = (suf_val_l, suf_val_m) # add affix to the stem conj_l = pre_val_l + stem_l + suf_val_l #The end of the stem marks takes the begining of the suffix marks conj_m = pre_val_m + stem_m[:-1] + suf_val_m # the begining of suffix letters is Tatweel, it will be striped conj_l = pre_val_l + stem_l + suf_val_l[1:] # Treat sukun # the case is used to avoid duplicated staddization key_cache = u'-'.join([conj_l, conj_m]) if self.cache_standard['sukun'].has_key(key_cache): conj_m = self.cache_standard['sukun'][key_cache] else: #~ conj_m = ar_verb.treat_sukun2(conj_l, conj_m, self.future_type) conj_m = ar_verb.treat_sukun2(conj_l, conj_m) self.cache_standard['sukun'][key_cache] = conj_m # standard orthographic form # the case is used to avoid duplicated staddization key_cache = u'-'.join([conj_l, conj_m]) if self.cache_standard['standard'].has_key(key_cache): conj = self.cache_standard['standard'][key_cache] else: conj = ar_verb.standard2(conj_l, conj_m) self.cache_standard['standard'][key_cache] = conj return conj def derivate(self): """ Derivate a subject and object nouns from a verb @param tense: given tense @type tense: unicode name of the tense @param pronoun: given pronoun @type pronoun: unicode name of the pronoun @return: conjugated verb @rtype: unicode; """ subj = self.conjugate_noun(vconst.SubjectNoun) obj = self.conjugate_noun(vconst.ObjectNoun) if subj.endswith(araby.DAMMA): subj = subj[:-1]+araby.DAMMATAN if self.vlength == 3 and obj.endswith(araby.YEH): obj+= SHADDA + DAMMATAN #~ if self.verb == u"مَحَا": #~ print self.verb.encode('utf8'), len(self.word_letters), obj.endswith(WAW*2+ #~ DAMMA) if self.vlength == 3 and obj.endswith(WAW*2+DAMMA): obj = obj[:-2] +SHADDA + DAMMATAN if obj.endswith(araby.DAMMA): obj = obj[:-1]+araby.DAMMATAN return u"\t".join([subj,obj])