]> git.openstreetmap.org Git - nominatim.git/blob - nominatim/tokenizer/legacy_icu_tokenizer.py
Added --no-replace command for special phrases importation and added corresponding...
[nominatim.git] / nominatim / tokenizer / legacy_icu_tokenizer.py
1 """
2 Tokenizer implementing normalisation as used before Nominatim 4 but using
3 libICU instead of the PostgreSQL module.
4 """
5 from collections import Counter
6 import functools
7 import io
8 import itertools
9 import json
10 import logging
11 import re
12 from textwrap import dedent
13 from pathlib import Path
14
15 from icu import Transliterator
16 import psycopg2.extras
17
18 from nominatim.db.connection import connect
19 from nominatim.db.properties import set_property, get_property
20 from nominatim.db.sql_preprocessor import SQLPreprocessor
21
22 DBCFG_NORMALIZATION = "tokenizer_normalization"
23 DBCFG_MAXWORDFREQ = "tokenizer_maxwordfreq"
24 DBCFG_TRANSLITERATION = "tokenizer_transliteration"
25 DBCFG_ABBREVIATIONS = "tokenizer_abbreviations"
26
27 LOG = logging.getLogger()
28
29 def create(dsn, data_dir):
30     """ Create a new instance of the tokenizer provided by this module.
31     """
32     return LegacyICUTokenizer(dsn, data_dir)
33
34
35 class LegacyICUTokenizer:
36     """ This tokenizer uses libICU to covert names and queries to ASCII.
37         Otherwise it uses the same algorithms and data structures as the
38         normalization routines in Nominatim 3.
39     """
40
41     def __init__(self, dsn, data_dir):
42         self.dsn = dsn
43         self.data_dir = data_dir
44         self.normalization = None
45         self.transliteration = None
46         self.abbreviations = None
47
48
49     def init_new_db(self, config, init_db=True):
50         """ Set up a new tokenizer for the database.
51
52             This copies all necessary data in the project directory to make
53             sure the tokenizer remains stable even over updates.
54         """
55         if config.TOKENIZER_CONFIG:
56             cfgfile = Path(config.TOKENIZER_CONFIG)
57         else:
58             cfgfile = config.config_dir / 'legacy_icu_tokenizer.json'
59
60         rules = json.loads(cfgfile.read_text())
61         self.transliteration = ';'.join(rules['normalization']) + ';'
62         self.abbreviations = rules["abbreviations"]
63         self.normalization = config.TERM_NORMALIZATION
64
65         self._install_php(config)
66         self._save_config(config)
67
68         if init_db:
69             self.update_sql_functions(config)
70             self._init_db_tables(config)
71
72
73     def init_from_project(self):
74         """ Initialise the tokenizer from the project directory.
75         """
76         with connect(self.dsn) as conn:
77             self.normalization = get_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION)
78             self.transliteration = get_property(conn, DBCFG_TRANSLITERATION)
79             self.abbreviations = json.loads(get_property(conn, DBCFG_ABBREVIATIONS))
80
81
82     def finalize_import(self, config):
83         """ Do any required postprocessing to make the tokenizer data ready
84             for use.
85         """
86         with connect(self.dsn) as conn:
87             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
88             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_indices.sql')
89
90
91     def update_sql_functions(self, config):
92         """ Reimport the SQL functions for this tokenizer.
93         """
94         with connect(self.dsn) as conn:
95             max_word_freq = get_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ)
96             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
97             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_icu_tokenizer.sql',
98                               max_word_freq=max_word_freq)
99
100
101     def check_database(self):
102         """ Check that the tokenizer is set up correctly.
103         """
104         self.init_from_project()
105
106         if self.normalization is None\
107            or self.transliteration is None\
108            or self.abbreviations is None:
109             return "Configuration for tokenizer 'legacy_icu' are missing."
110
111         return None
112
113
114     def name_analyzer(self):
115         """ Create a new analyzer for tokenizing names and queries
116             using this tokinzer. Analyzers are context managers and should
117             be used accordingly:
118
119             ```
120             with tokenizer.name_analyzer() as analyzer:
121                 analyser.tokenize()
122             ```
123
124             When used outside the with construct, the caller must ensure to
125             call the close() function before destructing the analyzer.
126
127             Analyzers are not thread-safe. You need to instantiate one per thread.
128         """
129         norm = Transliterator.createFromRules("normalizer", self.normalization)
130         trans = Transliterator.createFromRules("trans", self.transliteration)
131         return LegacyICUNameAnalyzer(self.dsn, norm, trans, self.abbreviations)
132
133
134     def _install_php(self, config):
135         """ Install the php script for the tokenizer.
136         """
137         abbr_inverse = list(zip(*self.abbreviations))
138         php_file = self.data_dir / "tokenizer.php"
139         php_file.write_text(dedent("""\
140             <?php
141             @define('CONST_Max_Word_Frequency', {1.MAX_WORD_FREQUENCY});
142             @define('CONST_Term_Normalization_Rules', "{0.normalization}");
143             @define('CONST_Transliteration', "{0.transliteration}");
144             @define('CONST_Abbreviations', array(array('{2}'), array('{3}')));
145             require_once('{1.lib_dir.php}/tokenizer/legacy_icu_tokenizer.php');
146             """.format(self, config,
147                        "','".join(abbr_inverse[0]),
148                        "','".join(abbr_inverse[1]))))
149
150
151     def _save_config(self, config):
152         """ Save the configuration that needs to remain stable for the given
153             database as database properties.
154         """
155         with connect(self.dsn) as conn:
156             set_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION, self.normalization)
157             set_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ, config.MAX_WORD_FREQUENCY)
158             set_property(conn, DBCFG_TRANSLITERATION, self.transliteration)
159             set_property(conn, DBCFG_ABBREVIATIONS, json.dumps(self.abbreviations))
160
161
162     def _init_db_tables(self, config):
163         """ Set up the word table and fill it with pre-computed word
164             frequencies.
165         """
166         with connect(self.dsn) as conn:
167             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
168             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_tables.sql')
169             conn.commit()
170
171             LOG.warning("Precomputing word tokens")
172
173             # get partial words and their frequencies
174             words = Counter()
175             with self.name_analyzer() as analyzer:
176                 with conn.cursor(name="words") as cur:
177                     cur.execute("SELECT svals(name) as v, count(*) FROM place GROUP BY v")
178
179                     for name, cnt in cur:
180                         term = analyzer.make_standard_word(name)
181                         if term:
182                             for word in term.split():
183                                 words[word] += cnt
184
185             # copy them back into the word table
186             copystr = io.StringIO(''.join(('{}\t{}\n'.format(*args) for args in words.items())))
187
188
189             with conn.cursor() as cur:
190                 copystr.seek(0)
191                 cur.copy_from(copystr, 'word', columns=['word_token', 'search_name_count'])
192                 cur.execute("""UPDATE word SET word_id = nextval('seq_word')
193                                WHERE word_id is null""")
194
195             conn.commit()
196
197
198 class LegacyICUNameAnalyzer:
199     """ The legacy analyzer uses the ICU library for splitting names.
200
201         Each instance opens a connection to the database to request the
202         normalization.
203     """
204
205     def __init__(self, dsn, normalizer, transliterator, abbreviations):
206         self.conn = connect(dsn).connection
207         self.conn.autocommit = True
208         self.normalizer = normalizer
209         self.transliterator = transliterator
210         self.abbreviations = abbreviations
211
212         self._cache = _TokenCache()
213
214
215     def __enter__(self):
216         return self
217
218
219     def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
220         self.close()
221
222
223     def close(self):
224         """ Free all resources used by the analyzer.
225         """
226         if self.conn:
227             self.conn.close()
228             self.conn = None
229
230
231     def get_word_token_info(self, conn, words):
232         """ Return token information for the given list of words.
233             If a word starts with # it is assumed to be a full name
234             otherwise is a partial name.
235
236             The function returns a list of tuples with
237             (original word, word token, word id).
238
239             The function is used for testing and debugging only
240             and not necessarily efficient.
241         """
242         tokens = {}
243         for word in words:
244             if word.startswith('#'):
245                 tokens[word] = ' ' + self.make_standard_word(word[1:])
246             else:
247                 tokens[word] = self.make_standard_word(word)
248
249         with conn.cursor() as cur:
250             cur.execute("""SELECT word_token, word_id
251                            FROM word, (SELECT unnest(%s::TEXT[]) as term) t
252                            WHERE word_token = t.term
253                                  and class is null and country_code is null""",
254                         (list(tokens.values()), ))
255             ids = {r[0]: r[1] for r in cur}
256
257         return [(k, v, ids[v]) for k, v in tokens.items()]
258
259
260     def normalize(self, phrase):
261         """ Normalize the given phrase, i.e. remove all properties that
262             are irrelevant for search.
263         """
264         return self.normalizer.transliterate(phrase)
265
266     @functools.lru_cache(maxsize=1024)
267     def make_standard_word(self, name):
268         """ Create the normalised version of the input.
269         """
270         norm = ' ' + self.transliterator.transliterate(name) + ' '
271         for full, abbr in self.abbreviations:
272             if full in norm:
273                 norm = norm.replace(full, abbr)
274
275         return norm.strip()
276
277
278     def _make_standard_hnr(self, hnr):
279         """ Create a normalised version of a housenumber.
280
281             This function takes minor shortcuts on transliteration.
282         """
283         if hnr.isdigit():
284             return hnr
285
286         return self.transliterator.transliterate(hnr)
287
288     def add_postcodes_from_db(self):
289         """ Add postcodes from the location_postcode table to the word table.
290         """
291         copystr = io.StringIO()
292         with self.conn.cursor() as cur:
293             cur.execute("SELECT distinct(postcode) FROM location_postcode")
294             for (postcode, ) in cur:
295                 copystr.write(postcode)
296                 copystr.write('\t ')
297                 copystr.write(self.transliterator.transliterate(postcode))
298                 copystr.write('\tplace\tpostcode\t0\n')
299
300             copystr.seek(0)
301             cur.copy_from(copystr, 'word',
302                           columns=['word', 'word_token', 'class', 'type',
303                                    'search_name_count'])
304             # Don't really need an ID for postcodes....
305             # cur.execute("""UPDATE word SET word_id = nextval('seq_word')
306             #                WHERE word_id is null and type = 'postcode'""")
307
308
309     def update_special_phrases(self, phrases, should_replace):
310         """ Replace the search index for special phrases with the new phrases.
311         """
312         norm_phrases = set(((self.normalize(p[0]), p[1], p[2], p[3])
313                             for p in phrases))
314
315         with self.conn.cursor() as cur:
316             # Get the old phrases.
317             existing_phrases = set()
318             cur.execute("""SELECT word, class, type, operator FROM word
319                            WHERE class != 'place'
320                                  OR (type != 'house' AND type != 'postcode')""")
321             for label, cls, typ, oper in cur:
322                 existing_phrases.add((label, cls, typ, oper or '-'))
323
324             to_add = norm_phrases - existing_phrases
325             to_delete = existing_phrases - norm_phrases
326
327             if to_add:
328                 copystr = io.StringIO()
329                 for word, cls, typ, oper in to_add:
330                     term = self.make_standard_word(word)
331                     if term:
332                         copystr.write(word)
333                         copystr.write('\t ')
334                         copystr.write(term)
335                         copystr.write('\t')
336                         copystr.write(cls)
337                         copystr.write('\t')
338                         copystr.write(typ)
339                         copystr.write('\t')
340                         copystr.write(oper if oper in ('in', 'near')  else '\\N')
341                         copystr.write('\t0\n')
342
343                 copystr.seek(0)
344                 cur.copy_from(copystr, 'word',
345                               columns=['word', 'word_token', 'class', 'type',
346                                        'operator', 'search_name_count'])
347
348             if to_delete and should_replace:
349                 psycopg2.extras.execute_values(
350                     cur,
351                     """ DELETE FROM word USING (VALUES %s) as v(name, in_class, in_type, op)
352                         WHERE word = name and class = in_class and type = in_type
353                               and ((op = '-' and operator is null) or op = operator)""",
354                     to_delete)
355
356         LOG.info("Total phrases: %s. Added: %s. Deleted: %s",
357                  len(norm_phrases), len(to_add), len(to_delete))
358
359
360     def add_country_names(self, country_code, names):
361         """ Add names for the given country to the search index.
362         """
363         full_names = set((self.make_standard_word(n) for n in names))
364         full_names.discard('')
365         self._add_normalized_country_names(country_code, full_names)
366
367
368     def _add_normalized_country_names(self, country_code, names):
369         """ Add names for the given country to the search index.
370         """
371         word_tokens = set((' ' + name for name in names))
372         with self.conn.cursor() as cur:
373             # Get existing names
374             cur.execute("SELECT word_token FROM word WHERE country_code = %s",
375                         (country_code, ))
376             word_tokens.difference_update((t[0] for t in cur))
377
378             if word_tokens:
379                 cur.execute("""INSERT INTO word (word_id, word_token, country_code,
380                                                  search_name_count)
381                                (SELECT nextval('seq_word'), token, '{}', 0
382                                 FROM unnest(%s) as token)
383                             """.format(country_code), (list(word_tokens),))
384
385
386     def process_place(self, place):
387         """ Determine tokenizer information about the given place.
388
389             Returns a JSON-serialisable structure that will be handed into
390             the database via the token_info field.
391         """
392         token_info = _TokenInfo(self._cache)
393
394         names = place.get('name')
395
396         if names:
397             full_names = set((self.make_standard_word(name) for name in names.values()))
398             full_names.discard('')
399
400             token_info.add_names(self.conn, full_names)
401
402             country_feature = place.get('country_feature')
403             if country_feature and re.fullmatch(r'[A-Za-z][A-Za-z]', country_feature):
404                 self._add_normalized_country_names(country_feature.lower(),
405                                                    full_names)
406
407         address = place.get('address')
408
409         if address:
410             hnrs = []
411             addr_terms = []
412             for key, value in address.items():
413                 if key == 'postcode':
414                     self._add_postcode(value)
415                 elif key in ('housenumber', 'streetnumber', 'conscriptionnumber'):
416                     hnrs.append(value)
417                 elif key == 'street':
418                     token_info.add_street(self.conn, self.make_standard_word(value))
419                 elif key == 'place':
420                     token_info.add_place(self.conn, self.make_standard_word(value))
421                 elif not key.startswith('_') and \
422                      key not in ('country', 'full'):
423                     addr_terms.append((key, self.make_standard_word(value)))
424
425             if hnrs:
426                 hnrs = self._split_housenumbers(hnrs)
427                 token_info.add_housenumbers(self.conn, [self._make_standard_hnr(n) for n in hnrs])
428
429             if addr_terms:
430                 token_info.add_address_terms(self.conn, addr_terms)
431
432         return token_info.data
433
434
435     def _add_postcode(self, postcode):
436         """ Make sure the normalized postcode is present in the word table.
437         """
438         if re.search(r'[:,;]', postcode) is None and not postcode in self._cache.postcodes:
439             term = self.make_standard_word(postcode)
440             if not term:
441                 return
442
443             with self.conn.cursor() as cur:
444                 # no word_id needed for postcodes
445                 cur.execute("""INSERT INTO word (word, word_token, class, type,
446                                                  search_name_count)
447                                (SELECT pc, %s, 'place', 'postcode', 0
448                                 FROM (VALUES (%s)) as v(pc)
449                                 WHERE NOT EXISTS
450                                  (SELECT * FROM word
451                                   WHERE word = pc and class='place' and type='postcode'))
452                             """, (' ' + term, postcode))
453             self._cache.postcodes.add(postcode)
454
455     @staticmethod
456     def _split_housenumbers(hnrs):
457         if len(hnrs) > 1 or ',' in hnrs[0] or ';' in hnrs[0]:
458             # split numbers if necessary
459             simple_list = []
460             for hnr in hnrs:
461                 simple_list.extend((x.strip() for x in re.split(r'[;,]', hnr)))
462
463             if len(simple_list) > 1:
464                 hnrs = list(set(simple_list))
465             else:
466                 hnrs = simple_list
467
468         return hnrs
469
470
471
472
473 class _TokenInfo:
474     """ Collect token information to be sent back to the database.
475     """
476     def __init__(self, cache):
477         self.cache = cache
478         self.data = {}
479
480     @staticmethod
481     def _mk_array(tokens):
482         return '{%s}' % ','.join((str(s) for s in tokens))
483
484
485     def add_names(self, conn, names):
486         """ Adds token information for the normalised names.
487         """
488         # Start with all partial names
489         terms = set((part for ns in names for part in ns.split()))
490         # Add partials for the full terms (TO BE REMOVED)
491         terms.update((n for n in names))
492         # Add the full names
493         terms.update((' ' + n for n in names))
494
495         self.data['names'] = self._mk_array(self.cache.get_term_tokens(conn, terms))
496
497
498     def add_housenumbers(self, conn, hnrs):
499         """ Extract housenumber information from a list of normalised
500             housenumbers.
501         """
502         self.data['hnr_tokens'] = self._mk_array(self.cache.get_hnr_tokens(conn, hnrs))
503         self.data['hnr'] = ';'.join(hnrs)
504
505
506     def add_street(self, conn, street):
507         """ Add addr:street match terms.
508         """
509         if not street:
510             return
511
512         term = ' ' + street
513
514         tid = self.cache.names.get(term)
515
516         if tid is None:
517             with conn.cursor() as cur:
518                 cur.execute("""SELECT word_id FROM word
519                                 WHERE word_token = %s
520                                       and class is null and type is null""",
521                             (term, ))
522                 if cur.rowcount > 0:
523                     tid = cur.fetchone()[0]
524                     self.cache.names[term] = tid
525
526         if tid is not None:
527             self.data['street'] = '{%d}' % tid
528
529
530     def add_place(self, conn, place):
531         """ Add addr:place search and match terms.
532         """
533         if not place:
534             return
535
536         partial_ids = self.cache.get_term_tokens(conn, place.split())
537         tid = self.cache.get_term_tokens(conn, [' ' + place])
538
539         self.data['place_search'] = self._mk_array(itertools.chain(partial_ids, tid))
540         self.data['place_match'] = '{%s}' % tid[0]
541
542
543     def add_address_terms(self, conn, terms):
544         """ Add additional address terms.
545         """
546         tokens = {}
547
548         for key, value in terms:
549             if not value:
550                 continue
551             partial_ids = self.cache.get_term_tokens(conn, value.split())
552             term = ' ' + value
553             tid = self.cache.names.get(term)
554
555             if tid is None:
556                 with conn.cursor() as cur:
557                     cur.execute("""SELECT word_id FROM word
558                                     WHERE word_token = %s
559                                           and class is null and type is null""",
560                                 (term, ))
561                     if cur.rowcount > 0:
562                         tid = cur.fetchone()[0]
563                         self.cache.names[term] = tid
564
565             tokens[key] = [self._mk_array(partial_ids),
566                            '{%s}' % ('' if tid is None else str(tid))]
567
568         if tokens:
569             self.data['addr'] = tokens
570
571
572 class _TokenCache:
573     """ Cache for token information to avoid repeated database queries.
574
575         This cache is not thread-safe and needs to be instantiated per
576         analyzer.
577     """
578     def __init__(self):
579         self.names = {}
580         self.postcodes = set()
581         self.housenumbers = {}
582
583
584     def get_term_tokens(self, conn, terms):
585         """ Get token ids for a list of terms, looking them up in the database
586             if necessary.
587         """
588         tokens = []
589         askdb = []
590
591         for term in terms:
592             token = self.names.get(term)
593             if token is None:
594                 askdb.append(term)
595             elif token != 0:
596                 tokens.append(token)
597
598         if askdb:
599             with conn.cursor() as cur:
600                 cur.execute("SELECT term, getorcreate_term_id(term) FROM unnest(%s) as term",
601                             (askdb, ))
602                 for term, tid in cur:
603                     self.names[term] = tid
604                     if tid != 0:
605                         tokens.append(tid)
606
607         return tokens
608
609
610     def get_hnr_tokens(self, conn, terms):
611         """ Get token ids for a list of housenumbers, looking them up in the
612             database if necessary.
613         """
614         tokens = []
615         askdb = []
616
617         for term in terms:
618             token = self.housenumbers.get(term)
619             if token is None:
620                 askdb.append(term)
621             else:
622                 tokens.append(token)
623
624         if askdb:
625             with conn.cursor() as cur:
626                 cur.execute("SELECT nr, getorcreate_hnr_id(nr) FROM unnest(%s) as nr",
627                             (askdb, ))
628                 for term, tid in cur:
629                     self.housenumbers[term] = tid
630                     tokens.append(tid)
631
632         return tokens