BanglaPerser

Parse token from Bangla text. Work on both NFC and NFD normalized text

Input words and their parsed token

Input word   | Output Tokens
হ্যান্ডব্যাগেই     => ['হ্য', 'া', 'ন্ড', 'ব্য', 'া', 'গ', 'ে', 'ই']
বিশ্ববিদ্যালয়গুলো => ['বি', 'শ্ব', 'বি', 'দ্য', 'া', 'ল', 'য়', 'গু', 'লো']
ইন্টেলিজেন্সের   => ['ই', 'ন্ট', 'ে', 'লি', 'জ', 'ে', 'ন্স', 'ে', 'র']
হিষ্টিরিয়াগ্রস্তের   => ['হি', 'ষ্টি', 'রি', 'য়', 'া', 'গ্র', 'স্ত', 'ে', 'র']
মুক্তিযুদ্ধের      => ['মু', 'ক্তি', 'যু', 'দ্ধ', 'ে', 'র']

Project structure

├── corpus
│   ├── bangla_golpo_monogram.txt
│   └── BengaliWordList_439.txt
├── data
│   ├── 439Kword_bn_class-frequency_count.txt
│   ├── 439Kword_bn_not-passed.txt
│   ├── 439Kword_bn_unique_class.txt
│   ├── 439Kword_bn_unique_word.txt
│   ├── golpo_bn_class-frequency_count.txt
│   ├── golpo_bn_not-passed.txt
│   └── golpo_bn_unique_word.txt
├── LICENSE
├── perse_tokens.py
└── README.md

How to run

# set corpus path
corpus_path = 'corpus/BengaliWordList_439.txt'
go(corpus_path)

# Now you can run
python perse_tokens.py

It will generate the following files

• Class/Token based frequency: 439Kword_bn_class-frequency_count.txt
• Word that could not process by thie tool: 439Kword_bn_not-passed.txt
• Unique class: 439Kword_bn_unique_class.txt
• Unique words: 439Kword_bn_unique_word.txt