---

QazNLTK: a package for working with Kazakh language text processing.

What is it?

QazNLTK provides developers with a fast and convenient tool for processing text in the Kazakh language. Tailored for the unique linguistic characteristics of Kazakh, this library offers a comprehensive set of tools for natural language processing, like: tokenization, sentence segmentation, evaluation similarity score and tranliteration of kazakh language cyrillic-latin.

Table of Contents

• Main Features
• Where to get it
• Dependencies
• License
• Getting Help
• Contributing to QazNLTK

Main Features

Here are just a few of the things that qaznltk does well:

1. Kazakh language Text Tokenizing by keyword frequencies:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

text = input("Enter text: ")
tokens = qn.tokenize(text)
print(tokens)

# Input: Біздің өміріміз үлкен өзен іспетті. Сіздің қайығыңыздың қиындықтардан жеңіл өтіп, махаббат иірімінде басқаруын жоғалтпай, бақыт сарқырамасына жетуін тілеймін!
# Output: [('өміріміз', 1), ('үлкен', 1), ('өзен', 1), ('іспетті', 1), ('сіздің', 1), ('қайығыңыздың', 1), ('қиындықтардан', 1), ('жеңіл', 1), ('өтіп', 1), ('махаббат', 1), ('иірімінде', 1), ('басқаруын', 1), ('жоғалтпай', 1), ('бақыт', 1), ('сарқырамасына', 1), ('жетуін', 1), ('тілеймін', 1)]

2. Kazakh language Text Segmentation into sentences:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

text = input("Enter text: ")
sent_tokens = qn.sent_tokenize(text)
print(sent_tokens)

# Input: Біздің өміріміз үлкен өзен іспетті. Сіздің қайығыңыздың қиындықтардан жеңіл өтіп, махаббат иірімінде басқаруын жоғалтпай, бақыт сарқырамасына жетуін тілеймін!
# Output: ['Біздің өміріміз үлкен өзен іспетті.', 'Сіздің қайығыңыздың қиындықтардан жеңіл өтіп, махаббат иірімінде басқаруын жоғалтпай, бақыт сарқырамасына жетуін тілеймін!']

3. Evaluate Difference score between 2 text:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

textA = input("Enter text A: ")
textB = input("Enter text B: ")
similarity_score = qn.calc_similarity(textA, textB)
print(similarity_score)

# Input: textA = "Еңбегіне қарай — құрмет, Жасына қарай — ізет.", textB = "Еңбегіне қарай табысы, Ерлігіне қарай дабысы."
# Output: 0.368421052631579

4. Convert Kazakh language Text from Cyrillic to Latin using ISO-9 Standard:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

text = input("Enter text: ")
latin_text = qn.convert2latin_iso9(text)
print(latin_text)

# Input: Бүгін қандай керемет күн! 
# Output: Bùgìn k̦andaj keremet kùn!

5. Convert Kazakh language Text from Latin to Cyrillic using ISO-9 Standard:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

text = input("Enter text: ")
cyrillic_text = qn.convert2cyrillic_iso9(text)
print(cyrillic_text)

# Input: Bùgìn k̦andaj keremet kùn!
# Output: Бүгін қандай керемет күн!

6. Sentiment Analysis of Kazakh language text [negative: -1, neutral: 0, positive: 1]:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

text = input("Enter text: ")
sentimize_score = qn.sentimize(text)
print(sentimize_score)

# Input: Бұл мақала өте нашар жазылған.
# Output: -1.0 (negative)

7. Converting any number N into kazakh language number words [N <= 10^31]:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

n = int(input())
print(qn.num2word(n))

# Input: N = 1465
# Output: бір мың төрт жүз алпыс бес

8. Extracting information from IIN (Individual Identification Number) [IIN: 12 digits]:

from qaznltk import qaznltk as qnltk
qn = qnltk.QazNLTK()

iin = input("Enter IIN: ")
print(qn.get_info_from_iin(iin))

# Input: 990408482390
# Output: {'status': 'success', 'date_of_birth': '08.04.1999', 'century_of_birth': '20', 'gender': 'female', 'sequence_number': 8239, 'control_discharge': 0}

9. KNN Search on TF-IDF matrix embeddings of Kazakh language text:

from qaznltk import vectorizer

qn_vectorizer = vectorizer.QazNLTKVectorizer()
tf_idf_matrix = qn_vectorizer.fit_transform(documents)

knn = vectorizer.KNN(tf_idf_matrix)

query = "Еліміздің алтын күні жарық күн."

query_vector = qn_vectorizer.transform([query])[0]

results = knn.search(query_vector, k=3)

for idx, distance in results:
    print(f"Document: {documents[idx]}, Distance: {distance}")

# Input:
# documents = [
#     "Ер — елінде, гүл — жерінде.",
#     "Өз елінде көртышқан да батыр.",
#     "Өз елінің иті де қадірлі.",
#     "Отан үшін күрес — ерге тиген үлес.",
#     "Орағың өткір болса, қарың талмайды, Отаның берік болса, жауың алмайды.",
#     "Елінен безген ер болмас, Көлінен безген қаз болмас.",
#     "Сағынған елін аңсайды, Сары ала қаз көлін аңсайды.",
#     "Жат жердің қаршығасынан, Өз еліңнің қарғасы артық.",
#     "Егілмеген жер жетім, Елінен айырылған ер жетім.",
#     "Ерінен айырылған көмгенше жылайды, Елінен айырылған өлгенше жылайды.",
#     "Отан — отбасынан басталады.",
#     "Опасызда oтан жоқ.",
#     "Отан оттан да ыстық.",
#     "Отансыз адам — ормансыз бұлбұл."
# ]

# Output:
# Document: Орағың өткір болса, қарың талмайды, Отаның берік болса, жауың алмайды., Distance: 0.6740830490255459
# Document: Жат жердің қаршығасынан, Өз еліңнің қарғасы артық., Distance: 0.7040525969511919
# Document: Өз елінде көртышқан да батыр., Distance: 0.7453452762306501

10. QazPerry

Gemma 2: 2B QazPerry is a fine-tuned version of the Gemma 2B model, optimized for the Kazakh language. This model is part of the QazPerry initiative, which aims to develop Small Large Language Models (SLLMs) to enhance Kazakh NLP capabilities. It has been fine-tuned using the saillab/alpaca_kazakh_taco dataset with a LoRA adaptation approach to improve efficiency.

pip install keras-nlp huggingface_hub

from huggingface_hub import hf_hub_download
import keras
import keras_nlp

repo_id = "silvermete0r/Gemma2_2B_QazPerry"
filename = "Gemma2_2B_QazPerry.keras"

model_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename)

gemma_lm = keras.models.load_model(model_path, custom_objects={"GemmaCausalLM": keras_nlp.models.GemmaCausalLM})

prompt = "Instruction:\nҚазақша бірдеңе айтшы?\n\nResponse:\n"

print(gemma_lm.generate(prompt))

• Kaggle Model: https://www.kaggle.com/models/armanzhalgasbayev/gemma2_2b_qazperry/

• HuggingFace Model: https://huggingface.co/silvermete0r/Gemma2_2B_QazPerry

• First Inference QazPerry: https://www.kaggle.com/code/armanzhalgasbayev/gemma2-2b-qazperry-first-inference

• QazPerry Fine-Tuning Notebook: https://www.kaggle.com/code/armanzhalgasbayev/kazakh-llm-based-on-gemma-2b-kz

• QazPerry Demo Inference: https://huggingface.co/spaces/silvermete0r/Gemma_2_2B_QazPerry_Inference_Demo

• Training Dataset: https://huggingface.co/datasets/saillab/alpaca_kazakh_taco

• Test Samples: https://vk.com/club121755042

Where to get it

The source code is currently hosted on GitHub at: https://github.com/silvermete0r/QazNLTK.git

Binary installers for the latest released version are available at the Python Package Index (PyPI).

pip install qaznltk

Dependencies

• Package was developed on built-in python functions (pure python);

License

Getting Help

📧 supwithproject@gmail.com

Contributing to qaznltk

All contributions, bug reports, bug fixes, documentation improvements, enhancements, and ideas are welcome.

---

Go to Top