ai-content-maker/.venv/Lib/site-packages/spacy/lang/es/lex_attrs.py

104 lines
1.8 KiB
Python

from ...attrs import LIKE_NUM
_num_words = [
"cero",
"uno",
"dos",
"tres",
"cuatro",
"cinco",
"seis",
"siete",
"ocho",
"nueve",
"diez",
"once",
"doce",
"trece",
"catorce",
"quince",
"dieciséis",
"diecisiete",
"dieciocho",
"diecinueve",
"veinte",
"veintiuno",
"veintidós",
"veintitrés",
"veinticuatro",
"veinticinco",
"veintiséis",
"veintisiete",
"veintiocho",
"veintinueve",
"treinta",
"cuarenta",
"cincuenta",
"sesenta",
"setenta",
"ochenta",
"noventa",
"cien",
"mil",
"millón",
"billón",
"trillón",
]
_ordinal_words = [
"primero",
"segundo",
"tercero",
"cuarto",
"quinto",
"sexto",
"séptimo",
"octavo",
"noveno",
"décimo",
"undécimo",
"duodécimo",
"decimotercero",
"decimocuarto",
"decimoquinto",
"decimosexto",
"decimoséptimo",
"decimoctavo",
"decimonoveno",
"vigésimo",
"trigésimo",
"cuadragésimo",
"quincuagésimo",
"sexagésimo",
"septuagésimo",
"octogésima",
"nonagésima",
"centésima",
"milésima",
"millonésima",
"billonésima",
]
def like_num(text):
if text.startswith(("+", "-", "±", "~")):
text = text[1:]
text = text.replace(",", "").replace(".", "")
if text.isdigit():
return True
if text.count("/") == 1:
num, denom = text.split("/")
if num.isdigit() and denom.isdigit():
return True
text_lower = text.lower()
if text_lower in _num_words:
return True
# Check ordinal number
if text_lower in _ordinal_words:
return True
return False
LEX_ATTRS = {LIKE_NUM: like_num}