indic-trans

---

The project aims on adding a state-of-the-art transliteration module for cross transliterations among all Indian languages including English and Urdu.

The module currently supports the following languages:

• Hindi
• Bengali
• Gujarati
• Punjabi
• Malayalam
• Kannada
• Tamil
• Telugu
• Oriya
• Marathi
• Assamese
• Konkani
• Bodo
• Nepali
• Urdu
• English

Links & References

• Official source code repo
• HTML documentation
• Transliteration Blog
• Mailing list: [email protected]
• IRC channel: #silpa at irc.freenode.net

Installation

Dependencies

indictrans requires cython, and SciPy.

Clone & Install

Clone the repository:
    git clone https://github.com/libindic/indic-trans.git
    ------------------------OR--------------------------
    git clone https://github.com/irshadbhat/indic-trans.git

Change to the cloned directory:
    cd indic-trans
    pip install -r requirements.txt
    pip install .

Examples

1. From Console:

indictrans --h

-h, --help          show this help message and exit
-v, --version       show program's version number and exit
-s, --source        select language (3 letter ISO-639 code) {hin, guj, pan,
                    ben, mal, kan, tam, tel, ori, eng, mar, nep, bod, kok,
                    asm, urd}
-t, --target        select language (3 letter ISO-639 code) {hin, guj, pan,
                    ben, mal, kan, tam, tel, ori, eng, mar, nep, bod, kok,
                    asm, urd}
-b, --build-lookup  build lookup to fasten transliteration
-m, --ml            use ML system for transliteration
-r, --rb            use rule-based system for transliteration
-i, --input         <input-file>
-o, --output        <output-file>


Example ::

    indictrans < hindi.txt --s hin --t eng --build-lookup > hindi-rom.txt
    indictrans < roman.txt --s hin --t eng --build-lookup > roman-hin.txt

If the input text contains repeating words, which raw text generally does, make sure to set build_lookup. As the name indicates this builds lookup for transliterated words and thus avoids repeated transliteration of same words. This saves a lot of time if the input corpus is too big.

Note that ml and rb are mutually exclusive arguments. If none of these is set, then the sytem defaults to rb.

2. Using Python:

>>> from indictrans import Transliterator
>>> trn = Transliterator(source='hin', target='eng', build_lookup=True)
>>>
>>> hin = """कांग्रेस पार्टी अध्यक्ष सोनिया गांधी, तमिलनाडु की मुख्यमंत्री
... जयललिता और रिज़र्व बैंक के गवर्नर रघुराम राजन के बीच एक समानता
... है. ये सभी अलग-अलग कारणों से भारतीय जनता पार्टी के राज्यसभा सांसद
... सुब्रमण्यम स्वामी के निशाने पर हैं. उनके जयललिता और सोनिया गांधी के
... पीछे पड़ने का कारण कथित भ्रष्टाचार है."""
>>>
>>> eng = trn.transform(hin)
>>> print(eng)
congress party adhyaksh sonia gandhi, tamilnadu kii mukhyamantri
jayalalita or reserve bank ke governor raghuram rajan ke bich ek samanta
he. ye sabhi alag-alag kaarnon se bhartiya janata party ke rajyasabha saansad
subramanyam swami ke nishane par hai. unke jayalalita or sonia gandhi ke
peeche padane kaa kaaran kathith bhrashtachar he.
>>>
>>> trn = Transliterator(source='eng', target='hin')
>>>
>>> hin_ = trn.transform(eng)
>>>
>>> print(hin_)
कांग्रेस पार्टी अध्यक्ष सोनिया गांधी, तमिलनाडु की मुख्यमंत्री
जयललिता और रिज़र्व बैंक के गवर्नर रघुराम राजन के बीच एक समनता
है. ये सभी अलग-अलग कारनों से भारतीय जनता पार्टी के राज्यसभा सांसद
सुब्रमण्यम स्वामी के निशाने पर हैं. उनके जयललिता और सोनिया गांधी के
पीछे पड़ने का कारण कथित भ्रष्टाचार है.
>>>

3. K-Best Transliterations

>>> from indictrans import Transliterator
>>> r2i = Transliterator(source='eng', target='mal', decode='beamsearch')
>>> words = '''sereleskar morocco calendar bhagyalakshmi bhoolokanathan
...         medical ernakulam kilometer vitamin management university
...         naukuchiatal'''.split()
>>> for word in words:
...     print('%s -> %s' % (word,
...                         '  '.join(r2i.transform(word, k_best=5))))
...
sereleskar -> സേറെലേസ്കാര്  സെറെലേസ്കാര്  സേറെലേസ്കാര  സെറെലേസ്കാര  സേറെലേസ്കര്
morocco -> മൊറോക്കോ  മൊറോക്ഡോ  മൊരോക്കോ  മോറോക്കോ  മൊറോക്കൂ
calendar -> കേലെന്ദര  കേലെന്ഡര  കേലെന്ദ്ര  കേലെന്ദാര  കേലെന്ഡ്ര
bhagyalakshmi -> ഭാഗ്യലക്ഷ്മീ  ഭാഗ്യലക്ഷ്മി  ഭഗ്യലക്ഷ്മീ  ഭാഗ്യാലക്ഷ്മീ  ഭഗ്യലക്ഷ്മി
bhoolokanathan -> ഭൂലോകനാഥന  ഭൂലോകാനാഥന  ഭൂലോക്കനാഥന  ബൂലോകനാഥന  ഭൂലോകനാതന
medical -> മെഡിക്കല്  മെഡിക്കലും  മെഡിക്കില്  മ്മഎഡിക്കല്  മേഡിക്കല്
ernakulam -> എറണാകുളം  ഈറണാകുളം  എറണാകുലം  എറണാകുളഅം  എറണാകുളാം
kilometer -> കിലോമീറ്റര്  കിലോഈറ്റര്  കിലോമീറ്റ്ര്  കിലോമീറ്ററ്  കിലോമീടര്
vitamin -> വിറ്റാമിന്  വിറ്റമിന്  വൈറ്റാമിന്  വിതാമിന്  വിതആമിന്
management -> മാനേജ്മെന്റ്  മാനേജ്ഞ്മെന്റ്  മാനേഗ്മെന്റ്  മാംനേജ്മെന്റ്  മാനേജ്മെതുറ്
university -> യൂണിവേഴ്സിറ്റി  യൂണിവേര്സിറ്റി  യുണിവേഴ്സിറ്റി  യൂനിവേഴ്സിറ്റി  യൂണിവേഴ്സിറ്റീ
naukuchiatal -> നകുചിയാറ്റാള്  നകുചിയാറ്റാല്  നകുചിയാറ്റാല  നകുചിയാറ്റള്  നകുചിയറ്റാള്

Cite

If you use this code for a publication, please cite the following paper:

@inproceedings{Bhat:2014:ISS:2824864.2824872,

author = {Bhat, Irshad Ahmad and Mujadia, Vandan and Tammewar, Aniruddha and Bhat, Riyaz Ahmad and Shrivastava, Manish}, title = {IIIT-H System Submission for FIRE2014 Shared Task on Transliterated Search}, booktitle = {Proceedings of the Forum for Information Retrieval Evaluation}, series = {FIRE '14}, year = {2015}, isbn = {978-1-4503-3755-7}, location = {Bangalore, India}, pages = {48--53}, numpages = {6}, url = {http://doi.acm.org/10.1145/2824864.2824872}, doi = {10.1145/2824864.2824872}, acmid = {2824872}, publisher = {ACM}, address = {New York, NY, USA}, keywords = {Information Retrieval, Language Identification, Language Modeling, Perplexity, Transliteration},

}

---