pymorphy2, pymystem3.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Морфологический анализ в Python\n",
    "\n",
    "В первом полугодии вы учились делать морфологический анализ текстов, запуская **Mystem** с помощью консоли. Это бывает неудобно, поскольку всю остальную обработку текстов зачастую мы делаем в питоне. Однако есть и библиотеки под Python, который позволяют осуществлять морфологический анализ, так сказать, *\"не выходя из IDLE\"*. К таким библиотекам относятся **pymorphy2** и **pymystem3**.\n",
    "\n",
    "Как поставить:\n",
    "\n",
    "``pip install pymystem3``\n",
    "\n",
    "``pip install pymorphy2``\n",
    "\n",
    "И проверяем, работает ли:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pymystem3 import Mystem\n",
    "import pymorphy2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## pymystem3\n",
    "\n",
    "**pymystem3** - это просто питоновская обертка для уже известного вам Mystem. Если у вас на компьюетере нет Mystem, библиотека его скачает с сервера Яндекса, а потом будет за вас запускать, а ответ возвращать интерпретатору Python. Что это значит? Что сама библиотека работает так же медленно, как и оригинальная бинарная программа (и даже ещё чуть-чуть медленнее).\n",
    "\n",
    "[Документация](http://pythonhosted.org/pymystem3/)\n",
    "\n",
    "Но довольно слов, займёмся делом. Сначала нам надо создать экзепмляр класса анализатора:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "m = Mystem()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "У этого класса есть два метода:\n",
    "\n",
    "* lemmatize, возвращающий список лемм,\n",
    "* и analyze, возвращающий полные разборы в виде словаря.\n",
    "\n",
    "Возьмем небольшой текст и опробуем на нем эти два метода:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "text = 'Живые выступления Делии де Франс - это камерные шоу,' +\\\n",
    "'в которых классические инструменты - фортепиано и арфа - соединяются с электроникой. ' +\\\n",
    "'Темой музыкального исследования Делии становятся пропорции - ' +\\\n",
    "'как много эксперимента нужно поп-музыке и как много попа нужно экспериментальной музыке.'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Живые выступления Делии де Франс - это камерные шоу,в которых классические инструменты - фортепиано и арфа - соединяются с электроникой. Темой музыкального исследования Делии становятся пропорции - как много эксперимента нужно поп-музыке и как много попа нужно экспериментальной музыке.'"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "text"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['живой', ' ', 'выступление', ' ', 'делий']"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "lemmas = m.lemmatize(text)\n",
    "lemmas[:5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Можно легко собрать текст обратно:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "живой выступление делий де франс - это камерный шоу,в который классический инструмент - фортепиано и арфа - соединяться с электроника. тема музыкальный исследование делий становиться пропорция - как много эксперимент нужно поп-музыка и как много поп нужный экспериментальный музыка.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(''.join(lemmas))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[{'analysis': [{'gr': 'A=(вин,мн,полн,неод|им,мн,полн)', 'lex': 'живой'}], 'text': 'Живые'}, {'text': ' '}, {'analysis': [{'gr': 'S,сред,неод=(вин,мн|род,ед|им,мн)', 'lex': 'выступление'}], 'text': 'выступления'}, {'text': ' '}, {'analysis': [{'gr': 'S,имя,муж,од=(пр,ед|им,мн)', 'lex': 'делий'}], 'text': 'Делии'}, {'text': ' '}, {'analysis': [{'gr': 'PART=', 'lex': 'де'}], 'text': 'де'}, {'text': ' '}, {'analysis': [{'gr': 'S,имя,муж,од=им,ед', 'lex': 'франс'}], 'text': 'Франс'}, {'text': ' - '}]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "ana = m.analyze(text)\n",
    "print(ana[:10])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Разбор для каждого слова является элементом массива:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'analysis': [{'gr': 'A=(вин,мн,полн,неод|им,мн,полн)', 'lex': 'живой'}], 'text': 'Живые'}\n",
      "{'text': ' '}\n",
      "{'analysis': [{'gr': 'S,сред,неод=(вин,мн|род,ед|им,мн)', 'lex': 'выступление'}], 'text': 'выступления'}\n",
      "{'text': ' '}\n",
      "{'analysis': [{'gr': 'S,имя,муж,од=(пр,ед|им,мн)', 'lex': 'делий'}], 'text': 'Делии'}\n",
      "{'text': ' '}\n",
      "{'analysis': [{'gr': 'PART=', 'lex': 'де'}], 'text': 'де'}\n",
      "{'text': ' '}\n",
      "{'analysis': [{'gr': 'S,имя,муж,од=им,ед', 'lex': 'франс'}], 'text': 'Франс'}\n",
      "{'text': ' - '}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for word in ana[:10]:\n",
    "    print(word)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "В этом разборе в поле `text` можно найти исходное слова, а в поле `analysis` (которого может и не быть) - грамматические характеристики и леммы.\n",
    "\n",
    "В грамматическом разборе знаком `=` отделяются изменяемые характеристики от неизменяемых. Знаком `|` отделяются омонимичные разборы.\n",
    "\n",
    "Достанем все части речи:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Живые A\n",
      "выступления S\n",
      "Делии S\n",
      "де PART\n",
      "Франс S\n",
      "это PART\n",
      "камерные A\n",
      "шоу S\n",
      "в PR\n",
      "которых APRO\n",
      "классические A\n",
      "инструменты S\n",
      "фортепиано S\n",
      "и CONJ\n",
      "арфа S\n",
      "соединяются V\n",
      "с PR\n",
      "электроникой S\n",
      "Темой S\n",
      "музыкального A\n",
      "исследования S\n",
      "Делии S\n",
      "становятся V\n",
      "пропорции S\n",
      "как CONJ\n",
      "много ADV\n",
      "эксперимента S\n",
      "нужно ADV\n",
      "поп-музыке S\n",
      "и CONJ\n",
      "как ADVPRO\n",
      "много ADV\n",
      "попа S\n",
      "нужно A\n",
      "экспериментальной A\n",
      "музыке S\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for word in ana:\n",
    "    if 'analysis' in word:\n",
    "        gr = word['analysis'][0]['gr']\n",
    "        pos = gr.split('=')[0].split(',')[0]\n",
    "        print(word['text'], pos)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Подведем итог:\n",
    "\n",
    "**Достоинства**:\n",
    "\n",
    "* хорошее качество разбора\n",
    "* по умолчанию разрешается частеречная омонимия (внутри части речи остается)\n",
    "* при разборе учитывается контекст\n",
    "* совместим с разметкой НКРЯ\n",
    "\n",
    "**Недостатки**:\n",
    "\n",
    "* медленный\n",
    "* analyze возвращает неудобный json"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## pymorphy2\n",
    "\n",
    "pymorphy2 - это не обертка, а полноценный морфологический анализатор, целиком написанный на Python. Он может делать то же, что и pymystem3, и даже больше: изменять слова в нужную форму (спрягать и склонять). При этом pymorphy2 справляется и с незнакомыми словами.\n",
    "\n",
    "[документация](https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/)\n",
    "\n",
    "pymorphy2 обучался на словарях проекта OpenCorpora, что накладывается определённый отпечаток на его тагсет (например, он не очень хорошо совместим с тагсетом Mystem).\n",
    "\n",
    "Для работы точно так же надо создать экземпляр класса `MorphAnalyzer`. Рекомендуется создать один экземпляр и дальше с ним и работать, поскольку он занимает достаточно много памяти, и если создать несколько экземпляров анализаторов, то они будут тормозить программу."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pymorphy2 import MorphAnalyzer\n",
    "morph = MorphAnalyzer()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Разбор слова делается при помощи метода parse:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('VERB,perf,intr plur,past,indc'), normal_form='стать', score=0.984662, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 904, 4),)),\n",
       " Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn sing,gent'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 1),)),\n",
       " Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn sing,datv'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 2),)),\n",
       " Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn sing,loct'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 5),)),\n",
       " Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn plur,nomn'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 6),)),\n",
       " Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn plur,accs'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 9),))]"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "ana = morph.parse('стали')\n",
    "ana"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Как видно, анализатор вернул все возможные разборы этого слова, отранжировав их по вероятности.\n",
    "\n",
    "У каждого разбора есть атрибуты: исходное слово, тэг, лемма, вероятность разбора:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Слово: стали\n",
      "Тэг: VERB,perf,intr plur,past,indc\n",
      "Лемма: стать\n",
      "Вероятность: 0.984662\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "first = ana[0]  # первый разбор\n",
    "print('Слово:', first.word)\n",
    "print('Тэг:', first.tag)\n",
    "print('Лемма:', first.normal_form)\n",
    "print('Вероятность:', first.score)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Для каждого разбора можно получить лемму и всю информацию о ней (т.е. еще один разбор, только уже для леммы):"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Parse(word='стать', tag=OpencorporaTag('INFN,perf,intr'), normal_form='стать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стать', 904, 0),))"
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "first.normalized"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Разбор слова:  Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn plur,accs'), normal_form='сталь', score=0.003067, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 13, 9),))\n",
      "\n",
      "Разбор леммы:  Parse(word='сталь', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn sing,nomn'), normal_form='сталь', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'сталь', 13, 0),))\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "last = ana[-1] # последний разбор\n",
    "print('Разбор слова: ', last)\n",
    "print()\n",
    "print('Разбор леммы: ', last.normalized)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Если распечатать тег разбора, то может показаться, что это строка:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "VERB,perf,intr plur,past,indc\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "first = ana[0]  # первый разбор\n",
    "print(first.tag)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Но на самом деле это объект класса OpencorporaTag, так что некоторые вещи, которые можно делать со строками, с тэгами делать нельзя. А некоторые все-таки можно.\n",
    "\n",
    "Например, можно проверить, есть ли какая-то граммема в теге:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "False"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "'NOUN' in first.tag"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "'VERB' in first.tag"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "False"
      ]
     },
     "execution_count": 29,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "{'VERB', 'sing'} in first.tag"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "{'VERB', 'plur'} in first.tag"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Из каждого тега можно достать более дробную информацию. Если граммема есть в разборе, то вернется ее значение, если ее нет, то вернется None."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "p.tag.POS           # Part of Speech, часть речи\n",
    "p.tag.animacy       # одушевленность\n",
    "p.tag.aspect        # вид: совершенный или несовершенный\n",
    "p.tag.case          # падеж\n",
    "p.tag.gender        # род (мужской, женский, средний)\n",
    "p.tag.involvement   # включенность говорящего в действие\n",
    "p.tag.mood          # наклонение (повелительное, изъявительное)\n",
    "p.tag.number        # число (единственное, множественное)\n",
    "p.tag.person        # лицо (1, 2, 3)\n",
    "p.tag.tense         # время (настоящее, прошедшее, будущее)\n",
    "p.tag.transitivity  # переходность (переходный, непереходный)\n",
    "p.tag.voice         # залог (действительный, страдательный)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "VERB,perf,intr plur,past,indc\n",
      "Время:  past\n",
      "Падеж:  None\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(first.tag)\n",
    "print('Время: ', first.tag.tense)\n",
    "print('Падеж: ', first.tag.case)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Список граммем, которые используются в модуле, находится здесь - https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/user/grammemes.html. Если искать какую-то граммему, которой нет в этом списке, возникнет ошибка.\n",
    "\n",
    "Можно получить _строку_ с кириллическими обозначениями граммем:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'ГЛ,сов,неперех мн,прош,изъяв'"
      ]
     },
     "execution_count": 34,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "first.tag.cyr_repr"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Словоизменение\n",
    "\n",
    "Если у нас есть разбор слова, то мы можем это слово поставить в другую форму с помощью функции inflect. Эта функция получает на вход множество граммем и пытается применить их к нашему разбору."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Parse(word='программирую', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran sing,1per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирую', 168, 1),))]"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "morph.parse('программирую')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Parse(word='программируем', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,1per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируем', 168, 2),))"
      ]
     },
     "execution_count": 36,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "prog = morph.parse('программирую')[0]\n",
    "prog.inflect({'plur'})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Parse(word='программировали', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировали', 168, 10),))"
      ]
     },
     "execution_count": 37,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "prog.inflect({'plur', 'past'})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Parse(word='программировал', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran masc,sing,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировал', 168, 7),))"
      ]
     },
     "execution_count": 38,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "prog.inflect({'past'})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Parse(word='программировала', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran femn,sing,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировала', 168, 8),))"
      ]
     },
     "execution_count": 39,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "prog.inflect({'past', 'femn'})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Формы слова\n",
    "\n",
    "С помощью атрибута lexeme можно получить массив всех форм слова:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Parse(word='программировать', tag=OpencorporaTag('INFN,impf,tran'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировать', 168, 0),)),\n",
       " Parse(word='программирую', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran sing,1per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирую', 168, 1),)),\n",
       " Parse(word='программируем', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,1per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируем', 168, 2),)),\n",
       " Parse(word='программируешь', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran sing,2per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируешь', 168, 3),)),\n",
       " Parse(word='программируете', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,2per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируете', 168, 4),)),\n",
       " Parse(word='программирует', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran sing,3per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирует', 168, 5),)),\n",
       " Parse(word='программируют', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,3per,pres,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируют', 168, 6),)),\n",
       " Parse(word='программировал', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran masc,sing,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировал', 168, 7),)),\n",
       " Parse(word='программировала', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran femn,sing,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировала', 168, 8),)),\n",
       " Parse(word='программировало', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran neut,sing,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировало', 168, 9),)),\n",
       " Parse(word='программировали', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,past,indc'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировали', 168, 10),)),\n",
       " Parse(word='программируй', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran sing,impr,excl'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируй', 168, 11),)),\n",
       " Parse(word='программируйте', tag=OpencorporaTag('VERB,impf,tran plur,impr,excl'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируйте', 168, 12),)),\n",
       " Parse(word='программирующий', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv masc,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующий', 168, 13),)),\n",
       " Parse(word='программирующего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv masc,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующего', 168, 14),)),\n",
       " Parse(word='программирующему', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv masc,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующему', 168, 15),)),\n",
       " Parse(word='программирующего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv anim,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующего', 168, 16),)),\n",
       " Parse(word='программирующий', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv inan,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующий', 168, 17),)),\n",
       " Parse(word='программирующим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv masc,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующим', 168, 18),)),\n",
       " Parse(word='программирующем', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv masc,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующем', 168, 19),)),\n",
       " Parse(word='программирующая', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующая', 168, 20),)),\n",
       " Parse(word='программирующей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующей', 168, 21),)),\n",
       " Parse(word='программирующей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующей', 168, 22),)),\n",
       " Parse(word='программирующую', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующую', 168, 23),)),\n",
       " Parse(word='программирующей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующей', 168, 24),)),\n",
       " Parse(word='программирующею', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,ablt,V-ey'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующею', 168, 25),)),\n",
       " Parse(word='программирующей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv femn,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующей', 168, 26),)),\n",
       " Parse(word='программирующее', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующее', 168, 27),)),\n",
       " Parse(word='программирующего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующего', 168, 28),)),\n",
       " Parse(word='программирующему', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующему', 168, 29),)),\n",
       " Parse(word='программирующее', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующее', 168, 30),)),\n",
       " Parse(word='программирующим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующим', 168, 31),)),\n",
       " Parse(word='программирующем', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv neut,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующем', 168, 32),)),\n",
       " Parse(word='программирующие', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv plur,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующие', 168, 33),)),\n",
       " Parse(word='программирующих', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv plur,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующих', 168, 34),)),\n",
       " Parse(word='программирующим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv plur,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующим', 168, 35),)),\n",
       " Parse(word='программирующих', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv anim,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующих', 168, 36),)),\n",
       " Parse(word='программирующие', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv inan,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующие', 168, 37),)),\n",
       " Parse(word='программирующими', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv plur,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующими', 168, 38),)),\n",
       " Parse(word='программирующих', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,actv plur,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирующих', 168, 39),)),\n",
       " Parse(word='программировавший', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv masc,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавший', 168, 40),)),\n",
       " Parse(word='программировавшего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv masc,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшего', 168, 41),)),\n",
       " Parse(word='программировавшему', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv masc,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшему', 168, 42),)),\n",
       " Parse(word='программировавшего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv anim,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшего', 168, 43),)),\n",
       " Parse(word='программировавший', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv inan,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавший', 168, 44),)),\n",
       " Parse(word='программировавшим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv masc,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшим', 168, 45),)),\n",
       " Parse(word='программировавшем', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv masc,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшем', 168, 46),)),\n",
       " Parse(word='программировавшая', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшая', 168, 47),)),\n",
       " Parse(word='программировавшей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшей', 168, 48),)),\n",
       " Parse(word='программировавшей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшей', 168, 49),)),\n",
       " Parse(word='программировавшую', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшую', 168, 50),)),\n",
       " Parse(word='программировавшей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшей', 168, 51),)),\n",
       " Parse(word='программировавшею', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,ablt,V-ey'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшею', 168, 52),)),\n",
       " Parse(word='программировавшей', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv femn,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшей', 168, 53),)),\n",
       " Parse(word='программировавшее', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшее', 168, 54),)),\n",
       " Parse(word='программировавшего', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшего', 168, 55),)),\n",
       " Parse(word='программировавшему', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшему', 168, 56),)),\n",
       " Parse(word='программировавшее', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшее', 168, 57),)),\n",
       " Parse(word='программировавшим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшим', 168, 58),)),\n",
       " Parse(word='программировавшем', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv neut,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшем', 168, 59),)),\n",
       " Parse(word='программировавшие', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv plur,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшие', 168, 60),)),\n",
       " Parse(word='программировавших', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv plur,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавших', 168, 61),)),\n",
       " Parse(word='программировавшим', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv plur,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшим', 168, 62),)),\n",
       " Parse(word='программировавших', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv anim,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавших', 168, 63),)),\n",
       " Parse(word='программировавшие', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv inan,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшие', 168, 64),)),\n",
       " Parse(word='программировавшими', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv plur,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавшими', 168, 65),)),\n",
       " Parse(word='программировавших', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,actv plur,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавших', 168, 66),)),\n",
       " Parse(word='программируемый', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv masc,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемый', 168, 67),)),\n",
       " Parse(word='программируемого', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv masc,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемого', 168, 68),)),\n",
       " Parse(word='программируемому', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv masc,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемому', 168, 69),)),\n",
       " Parse(word='программируемого', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv anim,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемого', 168, 70),)),\n",
       " Parse(word='программируемый', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv inan,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемый', 168, 71),)),\n",
       " Parse(word='программируемым', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv masc,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемым', 168, 72),)),\n",
       " Parse(word='программируемом', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv masc,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемом', 168, 73),)),\n",
       " Parse(word='программируемая', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемая', 168, 74),)),\n",
       " Parse(word='программируемой', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемой', 168, 75),)),\n",
       " Parse(word='программируемой', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемой', 168, 76),)),\n",
       " Parse(word='программируемую', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемую', 168, 77),)),\n",
       " Parse(word='программируемой', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемой', 168, 78),)),\n",
       " Parse(word='программируемою', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,ablt,V-oy'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемою', 168, 79),)),\n",
       " Parse(word='программируемой', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv femn,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемой', 168, 80),)),\n",
       " Parse(word='программируемое', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемое', 168, 81),)),\n",
       " Parse(word='программируемого', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемого', 168, 82),)),\n",
       " Parse(word='программируемому', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемому', 168, 83),)),\n",
       " Parse(word='программируемое', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемое', 168, 84),)),\n",
       " Parse(word='программируемым', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемым', 168, 85),)),\n",
       " Parse(word='программируемом', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv neut,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемом', 168, 86),)),\n",
       " Parse(word='программируемые', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv plur,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемые', 168, 87),)),\n",
       " Parse(word='программируемых', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv plur,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемых', 168, 88),)),\n",
       " Parse(word='программируемым', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv plur,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемым', 168, 89),)),\n",
       " Parse(word='программируемых', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv anim,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемых', 168, 90),)),\n",
       " Parse(word='программируемые', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv inan,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемые', 168, 91),)),\n",
       " Parse(word='программируемыми', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv plur,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемыми', 168, 92),)),\n",
       " Parse(word='программируемых', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,pres,pssv plur,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемых', 168, 93),)),\n",
       " Parse(word='программированный', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv masc,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированный', 168, 94),)),\n",
       " Parse(word='программированного', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv masc,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированного', 168, 95),)),\n",
       " Parse(word='программированному', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv masc,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированному', 168, 96),)),\n",
       " Parse(word='программированного', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv anim,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированного', 168, 97),)),\n",
       " Parse(word='программированный', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv inan,masc,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированный', 168, 98),)),\n",
       " Parse(word='программированным', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv masc,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированным', 168, 99),)),\n",
       " Parse(word='программированном', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv masc,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированном', 168, 100),)),\n",
       " Parse(word='программированная', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированная', 168, 101),)),\n",
       " Parse(word='программированной', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированной', 168, 102),)),\n",
       " Parse(word='программированной', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированной', 168, 103),)),\n",
       " Parse(word='программированную', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированную', 168, 104),)),\n",
       " Parse(word='программированной', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированной', 168, 105),)),\n",
       " Parse(word='программированною', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,ablt,V-oy'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированною', 168, 106),)),\n",
       " Parse(word='программированной', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv femn,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированной', 168, 107),)),\n",
       " Parse(word='программированное', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированное', 168, 108),)),\n",
       " Parse(word='программированного', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированного', 168, 109),)),\n",
       " Parse(word='программированному', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированному', 168, 110),)),\n",
       " Parse(word='программированное', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированное', 168, 111),)),\n",
       " Parse(word='программированным', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированным', 168, 112),)),\n",
       " Parse(word='программированном', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv neut,sing,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированном', 168, 113),)),\n",
       " Parse(word='программированные', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv plur,nomn'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированные', 168, 114),)),\n",
       " Parse(word='программированных', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv plur,gent'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированных', 168, 115),)),\n",
       " Parse(word='программированным', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv plur,datv'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированным', 168, 116),)),\n",
       " Parse(word='программированных', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv anim,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированных', 168, 117),)),\n",
       " Parse(word='программированные', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv inan,plur,accs'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированные', 168, 118),)),\n",
       " Parse(word='программированными', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv plur,ablt'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированными', 168, 119),)),\n",
       " Parse(word='программированных', tag=OpencorporaTag('PRTF,impf,tran,past,pssv plur,loct'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированных', 168, 120),)),\n",
       " Parse(word='программируя', tag=OpencorporaTag('GRND,impf,tran pres'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируя', 168, 121),)),\n",
       " Parse(word='программировавши', tag=OpencorporaTag('GRND,impf,tran past,V-sh'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировавши', 168, 122),)),\n",
       " Parse(word='программируем', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,pres,pssv masc,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируем', 168, 123),)),\n",
       " Parse(word='программируема', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,pres,pssv femn,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируема', 168, 124),)),\n",
       " Parse(word='программируемо', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,pres,pssv neut,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемо', 168, 125),)),\n",
       " Parse(word='программируемы', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,pres,pssv plur'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программируемы', 168, 126),)),\n",
       " Parse(word='программирован', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,past,pssv masc,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирован', 168, 127),)),\n",
       " Parse(word='программирована', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,past,pssv femn,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программирована', 168, 128),)),\n",
       " Parse(word='программировано', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,past,pssv neut,sing'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программировано', 168, 129),)),\n",
       " Parse(word='программированы', tag=OpencorporaTag('PRTS,impf,past,pssv plur'), normal_form='программировать', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'программированы', 168, 130),))]"
      ]
     },
     "execution_count": 40,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "prog.lexeme"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Согласование слов с числительными\n",
    "\n",
    "Из документации:\n",
    "> Слово нужно ставить в разные формы в зависимости от числительного, к которому оно относится. Например: “1 бутявка”, “2 бутявки”, “5 бутявок” Для этих целей используйте метод Parse.make_agree_with_number():"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "butyavka = morph.parse('бутявка')[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'бутявка'"
      ]
     },
     "execution_count": 43,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "butyavka.make_agree_with_number(1).word"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'бутявки'"
      ]
     },
     "execution_count": 44,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "butyavka.make_agree_with_number(2).word"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'бутявок'"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "butyavka.make_agree_with_number(5).word"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Подведем итог:\n",
    "\n",
    "**Достоинства**:\n",
    "\n",
    "* умеет составлять разборы, находить лемму, склонять и спрягать\n",
    "* генерирует гипотезы для незнакомых слов\n",
    "* написан полностью на питоне и быстрее, чем Mystem (и есть ускоренная версия с вставками на c++)\n",
    "* может работать с украинским языком (но словари нужно отдельно устанавливать)\n",
    "\n",
    "**Недостатки**:\n",
    "\n",
    "* качество хуже, чем у Mystem\n",
    "* работает только на уровне отдельных слов (и естественно, не учитывает контекст)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "# Домашнее задание\n",
    "\n",
    "Написать программу-бота, с которой можно разговаривать: пользователь пишет ей реплику, а она отвечает предложением, в котором все слова заменены на какие-то случайные другие слова той же части речи и с теми же грамматическими характеристиками. Предложение-ответ должно быть согласованным.\n",
    "\n",
    "Например, на фразу \"Мама мыла раму\" программа может ответить \"Девочка пела песню\".\n",
    "\n",
    "Для такой программы вам понадобится большой список русских слов:\n",
    "\n",
    "    можно взять список словоформ с сайта НКРЯ - http://ruscorpora.ru/corpora-freq.html\n",
    "    можно взять просто любой большой текст, вытащить из него слова и использовать их.\n",
    "\n",
    "Из этого списка вам нужен только список разных лемм разных частей речи, и затем нужно будет использовать функции `parse` и `inflect`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.5.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}