Instruction:
Here you have a function in Python 3, explain what it does
def _expandOlemaVerbChains( clauseTokens, clauseID, foundChains ):
    '''
         Meetod, mis proovib laiendada 'olema'-l6pulisi (predikaadi) verbiahelaid, lisades
        võimalusel nende otsa teisi verbe, nt
            "on olnud" + "tehtud", "ei olnud" + "tehtud", "ei oleks" + "arvatud";
        Vastavalt leitud laiendustele t2iendab andmeid sisendlistis foundChains;
    '''
    verbOle       = WordTemplate({ROOT:'^ole$',POSTAG:'V'})
    verbOleJarel1 = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'(nud)$'})
    verbOleJarel2 = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'^(mas|tud)$'})
    verbMata      = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'^(mata)$'})
    verbMaDa      = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'^(da|ma)$'})
    # J22dvustame s6nad, mis kuuluvad juba mingi tuvastatud verbifraasi koosseisu
    annotatedWords = []
    for verbObj in foundChains:
        if verbObj[CLAUSE_IDX] != clauseID:
            continue
        if (len(verbObj[PATTERN])==1 and re.match('^(ei|ära|ega)$', verbObj[PATTERN][0])):
            # V2lja j22vad yksikuna esinevad ei/ära/ega, kuna need tõenäoliselt ei sega
            continue
        annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
    for verbObj in foundChains:
        if verbObj[CLAUSE_IDX] != clauseID:
            continue
        if verbObj[PATTERN][-1] == 'ole' and verbObj[OTHER_VERBS]:
            #
            #  Kui on tegemist 'olema' l6pulise verbiahelaga, mille kontekstis on teisi verbe,
            #  st saab veel laiendada ...
            #
            eiOlePattern = (len(verbObj[PATTERN])==2 and verbObj[PATTERN][0] == 'ei')
            lastVerbWID = verbObj[PHRASE][-1]
            lastTokIndex = [i for i in range(len(clauseTokens)) if clauseTokens[i][WORD_ID] == lastVerbWID]
            lastTokIndex = lastTokIndex[0]
            expansion   = None
            appliedRule = 0
            if not _isClauseFinal( lastVerbWID, clauseTokens ):
                maDaVerbsBetween = 0
                oleInfFollowing  = 0
                for i in range(lastTokIndex + 1, len(clauseTokens)):
                    token = clauseTokens[i]
                    tokenWID = token[WORD_ID]
                    if tokenWID in annotatedWords:
                        break
                    if verbMaDa.matches(token):
                        maDaVerbsBetween += 1
                    if (verbOleJarel1.matches(token)) or verbOleJarel2.matches(token):
                        #
                        #    Heuristik:
                        #      Kui olema j2rel, osalause l6pus on nud/tud/mas ja nende vahel pole yhtegi
                        #     punktuatsioonim2rki, sides6na, adverbe aga/kuid/vaid, juba m2rgendatud verbiahelat
                        #     ega teist nud/tud/mas s6na, loeme selle s6na olema-fraasi laienduseks:
                        #
                        #           Pere ei_0 ole_0 Eestis toimuvast vaimustatud_0 .
                        #           " Viimasel ajal on_0 see asi jälle susisema hakanud_0 " ,
                        #           Esiteks ei_0 olnud_0 vajalikul ajal tavaliselt bussi tulemas_0
                        #
                        if _isClauseFinal(tokenWID, clauseTokens ) and \
                           not _isSeparatedByPossibleClauseBreakers( clauseTokens, verbObj[PHRASE][-1], \
                           tokenWID, True, True, True):
                           expansion = token
                           #   Veakoht: kui -mas j2rel on da/ma, pole kindel, et tegu otsese rektsiooniseosega:
                           #      Islamlannale on_0 harjumatu näha meest midagi maast korjamas_0 ,
                        elif verbOleJarel1.matches(token) and eiOlePattern and i-lastTokIndex<=2:
                           #
                           #   Heuristik: "ei"+"ole"-ahela j2rel "nud" ning nende vahel pole rohkem kui
                           #   yks muu s6na:
                           #            Tagantjärele mõeldes ei_0 oleks_0 ma pidanud_0 seda tegema .
                           #            Mina ei_0 ole_0 suutnud_0 siiani maad osta .
                           #
                           expansion = token
                        oleInfFollowing += 1
                        break
                    elif verbMata.matches(token) and maDaVerbsBetween == 0:
                        #
                        #    Heuristik:
                        #      Kui olema j2rel, osalause l6pus on mata ja nende vahel pole yhtegi
                        #     punktuatsioonim2rki, sides6na, adverbe aga/kuid/vaid, juba m2rgendatud
                        #     verbiahelat, m6nd nud/tud/mas/ma/da verbi, loeme selle s6na olema-fraasi
                        #     laienduseks:
                        #
                        #           Maanaine on_0 veel leidmata_0 .
                        #           linnaarhitekti koht oli_0 aasta aega täitmata_0
                        #
                        if _isClauseFinal(tokenWID, clauseTokens ) and \
                           not _isSeparatedByPossibleClauseBreakers( clauseTokens, verbObj[PHRASE][-1], \
                           tokenWID, True, True, True):
                            expansion = token
                            break
                            #   Veakoht: kui vahel on 'ilma', siis see heuristik eksib t6en2oliselt:
                            #          on_0 lihtsalt tõlgendatavad ka ilma situatsioonis osalemata_0
                        oleInfFollowing += 1
                #
                #    Heuristik:
                #     Kui osalauses ei j2rgne 'olema'-verbiga yhilduvaid verbe, kyll aga eelneb vahetult
                #    m6ni selline ning seda pole veel m2rgendatud, loeme selle potentsiaalselt olema-verbiga
                #    yhilduvaks, nt:
                #
                #                Unustatud_0 ei_0 ole_0 ka mänge .
                #                Tõhustatud_0 on_0 ka turvameetmeid .
                #                milleks looja ta maailma loonud_0 on_0 , nimelt soo jätkamiseks .
                #
                if oleInfFollowing == 0 and not expansion:
                    minWID = min( verbObj[PHRASE] )
                    lastTokIndex = [i for i in range(len(clauseTokens)) if clauseTokens[i][WORD_ID] == minWID]
                    lastTokIndex = lastTokIndex[0]
                    token = clauseTokens[lastTokIndex-1]
                    if lastTokIndex-1 > -1 and token[WORD_ID] not in annotatedWords:
                        if (verbOleJarel1.matches(token) or verbOleJarel2.matches(token)):
                            expansion = token
                            appliedRule = 1

                #
                #    Eituse (aga ka vastavates jaatuse) fraasides j22vad siin eraldamata
                #       ei + ole + Adv/Nom + Verb_da
                #    mustrid, nt:
                #       Ei_0 ole_0 mõtet teha sellist söögikohta .
                #       Ei_0 ole_0 võimalik väiksema vastu vahetada .
                #       Ei_0 ole_0 pankuril vaja teada .
                #    Nendega proovime tegeleda hiljem.
                #
            else:
                #
                #   Leiame ahela alguspunkti (minimaalse ID-ga verbi)
                #
                minWID = min( verbObj[PHRASE] )
                lastTokIndex = [i for i in range(len(clauseTokens)) if clauseTokens[i][WORD_ID] == minWID]
                if lastTokIndex:
                    lastTokIndex = lastTokIndex[0]
                    if lastTokIndex-1 > -1 and clauseTokens[lastTokIndex-1][WORD_ID] not in annotatedWords:
                        #
                        #    Heuristik:
                        #   Kui "olema"-l6puline ahel on osalause l6pus, ning vahetult eelneb nud/tud/mas,
                        #  siis loeme selle olema juurde kuuluvaks, nt:
                        #          mis juba olnud ja veel tulemas_0 on_0 ,
                        #          Eesti selle alamprojektiga seotud_0 ei_0 ole_0 .
                        #          trombootilisi episoode kordunud_0 ei_0 ole_0 .
                        #  (Yldiselt paistab suhteliselt v2heproduktiivne reegel olevat)
                        #
                        token = clauseTokens[lastTokIndex-1]
                        if (verbOleJarel1.matches(token) or verbOleJarel2.matches(token)):
                            expansion = token
            if expansion:
                tokenWID = expansion[WORD_ID]
                verbObj[PHRASE].append( tokenWID )
                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( expansion, [verbOleJarel1, verbOleJarel2, verbMata] ) )
                if verbOle.matches(expansion):
                    verbObj[PATTERN].append('ole')
                else:
                    verbObj[PATTERN].append('verb')
                annotatedWords.append( tokenWID )

Response: Given a list of tokens and a list of verb IDs returns a list of tokens that are annotated with the verb IDs in the clause.


Instruction:
Here you have a function in Python 3, explain what it does
def _loadVerbSubcatRelations(infile):
    '''
        Meetod, mis loeb failist sisse verbide rektsiooniseosed infiniitverbidega;
        Eeldab, et rektsiooniseosed on tekstifailis, kujul:
           häbene	da mast
           igatse	da
        St rea alguses on verbilemma ning TAB-iga on sellest eraldatud võimalike
        rektsioonide (käändeliste verbide vormitunnuste) loetelu, tähtsuse
        järjekorras;

        Tagastab rektsiooniseosed sõnastikuna, mille võtmeteks lemmad ning väärtusteks
        vastavad vormitunnuste loetelud.
    '''
    relations = dict()
    in_f = codecs.open(infile, mode='r', encoding='utf-8')
    for line in in_f:
        line = line.rstrip()
        if len(line) > 0 and not re.match("^#.+$", line):
            (verb, forms) = line.split('\t')
            relations[verb] = forms.split()
    in_f.close()
    return relations

Response: Load the subcat relations from a verb - level file.


Instruction:
How would you explain what the following Python 3 function does
def _isVerbExpansible( verbObj, clauseTokens, clauseID ):
    '''
         Kontrollib, kas tavaline verb on laiendatav etteantud osalauses:
          *) verbi kontekstis (osalauses) on veel teisi verbe;
          *) verb kuulub etteantud osalausesse;
          *) tegemist ei ole olema-verbiga (neid vaatame mujal eraldi);
          *) tegemist pole maks|mas|mast|mata-verbiga;
          *) tegemist pole verbiahelaga, mille l6pus on ja/ning/ega/v6i-fraas;
         Tagastab True, kui k6ik tingimused t2idetud;
    '''
    global _verbInfNonExpansible
    # Leiame, kas fraas kuulub antud osalausesse ning on laiendatav
    if verbObj[OTHER_VERBS] and verbObj[CLAUSE_IDX] == clauseID and \
       re.match('^(verb)$', verbObj[PATTERN][-1], re.I):
        # Leiame viimasele s6nale vastava token'i
        lastToken = [token for token in clauseTokens if token[WORD_ID] == verbObj[PHRASE][-1]]
        if not lastToken:
            raise Exception(' Last token not found for '+str(verbObj)+' in '+str( getJsonAsTextString(clauseTokens) ))
        lastToken = lastToken[0]
        # Leiame, ega tegu pole maks/mas/mast/mata verbidega (neid esialgu ei laienda edasi)
        # NB! Tegelikult peaks v2hemalt -mas verbe saama siiski laiendada:
        #      Ma ei_0 käinud_0 teda palumas_0 ümber otsustada_0 .
        # Aga kuidas seda teha v6imalikult v2heste vigadega, vajab edasist uurimist ...
        if not _verbInfNonExpansible.matches(lastToken):
           #   Kontrollime, et fraasi l6pus poleks ja/ning/ega/v6i fraasi:
           #  kui on, siis esialgu targu seda fraasi laiendama ei hakka:
           if len(verbObj[PATTERN]) >=3 and verbObj[PATTERN][-2] == '&':
                return False
           return True
           #
           #  TODO: siin tuleks ilmselt keelata ka 'saama + Verb_tud' konstruktsioonide laiendused,
           #        kuna need kipuvad olema pigem vigased (kuigi haruldased); Nt.
           #
           #   ringi hääletades sai_0 rongidega jänest sõita_0 ja vagunisaatjatest neidudega öösiti napsu võetud_0 .
           #
    return False

Response: Returns true if the verb is expansible.


Instruction:
Make a summary of the following Python 3 code
def _suitableVerbExpansion( foundSubcatChain ):
    '''
         V6tab etteantud jadast osa, mis sobib:
          *) kui liikmeid on 3, keskmine on konjuktsioon ning esimene ja viimane
             klapivad, tagastab selle kolmiku;
             Nt.   ei_0 saa_0 lihtsalt välja astuda_? ja_? uttu tõmmata_?
                   => astuda ja tõmmata
          *) kui liikmeid on rohkem kui 3, teine on konjuktsioon ning esimene ja
             kolmas klapivad, ning l6pus pole verbe, tagastab esikolmiku;
          *) kui liikmeid on rohkem kui yks, v6tab liikmeks esimese mitte-
             konjunktsiooni (kui selline leidub);
         Kui need tingimused pole t2idetud, tagastab tyhis6ne;
    '''
    markings      = []
    tokens        = []
    nonConjTokens = []
    for (marking, token) in foundSubcatChain:
        markings.append( marking )
        tokens.append( token )
        if marking != '&':
            nonConjTokens.append( token )
    if (len(markings) == 3 and markings[0]==markings[2] and markings[0]!='&' and markings[1]=='&'):
        return tokens
    elif (len(markings) > 3 and markings[0]==markings[2] and markings[0]!='&' and markings[1]=='&' and \
          all([m == '&' for m in markings[3:]]) ):
        return tokens[:3]
    elif (len(nonConjTokens) > 0):
        return nonConjTokens[:1]
    return []

Response: Returns a list of tuples where each tuple is a tuple of two - element tuples where the first element is the name of the target and the second is the name of the target and the second is the name of the target.


Instruction:
Implement a Python 3 function for
returning a new list of words with the same verb and other words.

Response:
def _expandSaamaWithTud( clauseTokens, clauseID, foundChains ):
    '''
         Meetod, mis määrab spetsiifilised rektsiooniseosed: täiendab 'saama'-verbiga lõppevaid
        verbijadasid, lisades (v6imalusel) nende l6ppu 'tud'-infiniitverbi
        (nt. sai tehtud, sai käidud ujumas);
         Vastavalt leitud laiendustele t2iendab andmeid sisendlistis foundChains;
    '''
    verbTud   = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(tud|dud)$'})
    verb      = WordTemplate({POSTAG:'V'})
    verbOlema = WordTemplate({POSTAG:'V', ROOT:'^(ole)$'})
    for verbObj in foundChains:
        # Leiame, kas fraas kuulub antud osalausesse ning on laiendatav
        if _isVerbExpansible(verbObj, clauseTokens, clauseID):
            lastVerbWID = verbObj[PHRASE][-1]
            lastToken = [token for token in clauseTokens if token[WORD_ID] == lastVerbWID]
            lastIndex = [i for i in range(len(clauseTokens)) if clauseTokens[i][WORD_ID] == lastVerbWID]
            lastToken = lastToken[0]
            lastIndex = lastIndex[0]
            mainVerb  = [analysis[ROOT] for analysis in verb.matchingAnalyses(lastToken)]
            mainVerbLemma = mainVerb[0]
            # Leiame, kas tegemist on 'saama' verbiga
            if mainVerbLemma == 'saa':
                #
                #    Saama + 'tud', lubame eraldada verbiahelana vaid siis, kui:
                #     *) 'tud' on osalause l6pus ning vahel pole punktuatsioonim2rke, nt:
                #          Kord sai_0 laadalt isegi aprikoosipuu koduaeda viidud_0 .
                #     *) 'saama' on osalause l6pus ning vahetult eelneb 'tud', nt:
                #          Ja et see vajaduse korral avalikustatud_1 saaks_1 .
                #
                expansion = None
                if not _isClauseFinal(lastVerbWID, clauseTokens ):
                    for i in range(lastIndex + 1, len(clauseTokens)):
                        token = clauseTokens[i]
                        tokenWID = token[WORD_ID]
                        if verbTud.matches(token) and _isClauseFinal(tokenWID, clauseTokens ) and \
                           not _isSeparatedByPossibleClauseBreakers( clauseTokens, verbObj[PHRASE][-1], tokenWID, True, True, False):
                            expansion = token
                            break
                elif lastIndex-1 > -1:
                    if verbTud.matches(clauseTokens[lastIndex-1]):
                        expansion = clauseTokens[lastIndex-1]
                if expansion:
                    tokenWID = expansion[WORD_ID]
                    verbObj[PHRASE].append( tokenWID )
                    verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( expansion, verbTud ) )
                    if verbOlema.matches(expansion):
                        verbObj[PATTERN].append('ole')
                    else:
                        verbObj[PATTERN].append('verb')


Instruction:
Make a summary of the following Python 3 code
def _expandVerbChainsBySubcat( clauseTokens, clauseID, foundChains, verbSubcat, \
                                                        skipQuestionable=False, \
                                                        breakOnPunctuation=True ):
    '''
        Meetod, mis proovib laiendada (mitte-'olema') verbidega l6ppevaid predikaadifraase,
        lisades nende lõppu rektsiooniseoste järgi uusi infiniitverbe,
        nt "kutsub" + "langetama"
           "püütakse" + "keelustada" "või" "takistada"
           "ei julgenud" + "arvata",
           "ei hakka" + "tülitama";

        Sisend 'clauseTokens' on list, mis sisaldab yhe osalause k6iki s6nu (pyvabamorfi poolt
        tehtud s6na-analyyse); Sisend 'verbSubcat' sisaldab andmeid verb-infiniitverb
        rektsiooniseoste kohta;
        Tulemusena t2iendatakse olemasolevat verbijadade listi (foundChains), pikendades seal
        olevaid verbiga lõppevaid fraase, millal võimalik;
    '''
    global _breakerJaNingEgaVoi, _breakerKomaLopus, _breakerPunktuats
    verb      = WordTemplate({POSTAG:'V'})
    verbInf1  = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(da|ma|maks|mas|mast|mata)$'})
    verbOlema = WordTemplate({POSTAG:'V', ROOT:'^(ole)$'})
    sonaMitte = WordTemplate({ROOT:'^mitte$',POSTAG:'D'})
    # J22dvustame s6nad, mis kuuluvad juba mingi tuvastatud verbifraasi koosseisu
    annotatedWords = []
    for verbObj in foundChains:
        if (len(verbObj[PATTERN])==1 and re.match('^(ei|ära|ega)$', verbObj[PATTERN][0])):
            # V2lja j22vad yksikuna esinevad ei/ära/ega, kuna need tõenäoliselt ei sega
            continue
        annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
    # Leiame, millised verbid on veel vabad (st v6ivad potentsiaalselt liituda)
    freeVerbsWIDs = [t[WORD_ID] for t in clauseTokens if verbInf1.matches(t) and t[WORD_ID] not in annotatedWords]
    for verbObj in foundChains:
        # Leiame, kas fraas kuulub antud osalausesse ning on laiendatav
        if _isVerbExpansible(verbObj, clauseTokens, clauseID):
            # Leiame viimasele s6nale vastava token'i, selle lemma ja vormitunnuse
            lastToken = [token for token in clauseTokens if token[WORD_ID] == verbObj[PHRASE][-1]]
            lastIndex = [i for i in range(len(clauseTokens)) if clauseTokens[i][WORD_ID] == verbObj[PHRASE][-1]]
            lastToken = lastToken[0]
            lastIndex = lastIndex[0]
            mainVerb  = [(analysis[ROOT], analysis[FORM]) for analysis in verb.matchingAnalyses(lastToken)]
            mainVerbLemma = mainVerb[0][0]
            mainVerbForm  = mainVerb[0][1]
            positivePhrase = (verbObj[POLARITY] == 'POS')
            egaPhrase      = (verbObj[PATTERN][0] == 'ega')
            #  Teeme kindlaks, kas verbi lemma on ylesm2rgitud rektsiooniseoste leksikoni
            if mainVerbLemma in verbSubcat:
                subcatForms = verbSubcat[ mainVerbLemma ]
                for subcatForm in subcatForms:
                    foundSubcatChain = []
                    addingCompleted = False
                    #  Kui on tegu vaieldava rektsiooniseosega: j2tame vahele v6i, kui vaieldavad
                    #  on lubatud, eemaldame vaieldavuse m2rgi
                    if re.match("^.+\?$", subcatForm):
                        if skipQuestionable:
                            continue
                        else:
                            subcatForm = subcatForm.replace('?', '')
                    #
                    #  1) Otsime sobivat verbi v6i verbifraasi s6na tagant, osalause teisest poolest
                    #
                    j = lastIndex + 1
                    while (j < len(clauseTokens)):
                        token = clauseTokens[j]
                        tokenWID = token[WORD_ID]
                        #  Katkestame kui:
                        #  *) satume juba m2rgendatud s6nale;
                        #  *) satume punktuatsioonile;
                        if tokenWID in annotatedWords:
                            break
                        if breakOnPunctuation and _breakerPunktuats.matches(token):
                            break
                        #  Lisame kui:
                        #  *) satume konjunktsioonile;
                        #  *) satume sobivas vormis verbile;
                        if _breakerJaNingEgaVoi.matches(token):
                            foundSubcatChain.append(('&', token))
                        if verb.matches(token):
                            tokenForms = [analysis[FORM] for analysis in verb.matchingAnalyses(token)]
                            if subcatForm in tokenForms:
                                foundSubcatChain.append( (subcatForm, token) )
                        #  Katkestame kui:
                        #  *) satume komale (kuna koma v6ib kinnituda sobiva s6na l6ppu);
                        if _breakerKomaLopus.matches(token):
                            break
                        j += 1
                    #
                    #     Kui osalause teisest poolest midagi ei leidnud, vaatame
                    #     osalause esimest poolt:
                    #
                    #  2) Otsime sobivat verbi v6i verbifraasi vahetult s6na algusest
                    #     (seda vaid siis, kui tegemist pole nö 'ega'-verbifraasiga -
                    #      nondele midagi eelneda ei saagi);
                    #     ( NB! 'ega' fraaside puhul tuleks tegelikult ka tagasi vaadata,
                    #       aga ainult verbi ja 'ega' vahele, ja mitte mingil juhul
                    #       'ega'-st ettepoole );
                    #
                    if not _suitableVerbExpansion( foundSubcatChain ) and not egaPhrase:
                        minWid = min( verbObj[PHRASE] )
                        j = lastIndex - 1
                        while (j > -1):
                            token = clauseTokens[j]
                            tokenWID = token[WORD_ID]
                            #  Katkestame kui:
                            #  *) satume juba m2rgendatud s6nale (mis pole sellest fraasist);
                            #  *) satume komale v6i muule punktuatsioonile;
                            #  *) satume s6nale, mis on k6ige esimesest fraasiliikmest tagapool kui 2 s6na;
                            if tokenWID in annotatedWords and tokenWID not in verbObj[PHRASE]:
                                break
                            if _breakerKomaLopus.matches(token) or (breakOnPunctuation and _breakerPunktuats.matches(token)):
                                break
                            if token[WORD_ID]+1 < minWid:
                                break
                            #  Lisame kui:
                            #  *) satume konjunktsioonile;
                            #  *) satume sobivas vormis verbile;
                            if _breakerJaNingEgaVoi.matches(token):
                                foundSubcatChain.append(('&', token))
                            if verb.matches(token):
                                tokenForms = [analysis[FORM] for analysis in verb.matchingAnalyses(token)]
                                if subcatForm in tokenForms:
                                    foundSubcatChain.append( (subcatForm, token) )
                            j -= 1
                    suitablePhrase = _suitableVerbExpansion( foundSubcatChain )
                    if suitablePhrase:
                        #
                        #   Kui sobiv fraasikandidaat leidus, teostamine liitmise
                        #
                        for token in suitablePhrase:
                            tokenWID = token[WORD_ID]
                            verbObj[PHRASE].append( tokenWID )
                            annotatedWords.append( tokenWID )
                            if _breakerJaNingEgaVoi.matches(token):
                                verbObj[PATTERN].append('&')
                                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( token, _breakerJaNingEgaVoi ) )
                            elif len(suitablePhrase) == 1 and verbOlema.matches(token):
                                verbObj[PATTERN].append('ole')
                                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( token, verbOlema ) )
                                freeVerbsWIDs.remove( tokenWID )
                            else:
                                verbObj[PATTERN].append('verb')
                                analysisIDs = [i for i in range(len(token[ANALYSIS])) if subcatForm == token[ANALYSIS][i][FORM]]
                                assert len(analysisIDs) > 0
                                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( analysisIDs )
                                freeVerbsWIDs.remove( tokenWID )
                        if not freeVerbsWIDs:
                            verbObj[OTHER_VERBS] = False
                        addingCompleted = True
                    if addingCompleted:
                        break

Response: A helper function that expands a list of verb chains by subcat.


Instruction:
Can you generate a brief explanation for the following Python 3 code
def _extractEgaNegFromSent( sentTokens, clausesDict, foundChains ):
    ''' Meetod, mis tuvastab antud lausest 'ega'-predikaadiga seotud eituse(d): ega + sobiv verb.
        *) Juhtudel kui 'ega'-le j2rgneb juba tuvastatud, positiivse polaarsusega verbiahel (nt
           ahel mille alguses on käskivas kõneviisis verb), liidetakse 'ega' olemasoleva ahela ette
           ning muudetakse ahela polaarsus negatiivseks;
        *) Muudel juhtudel otsitakse 'ega'-le j2rgnevat 'ei'-ga sobivat verbi (enamasti on selleks
           'nud'-verb) ning liidetakse see (teatud heuristikute j2rgi) 'ega'-ga yheks fraasiks;

        Tagastab True, kui uute 'ega' fraaside seas leidus m6ni selline, mida potentsiaalselt saaks
        veel m6ne teise verbi liitmisega laiendada, muudel juhtudel tagastab False;

        Miks see meetod opereerib tervel lausel, mitte yksikul osalausel?
        >> Kuna 'ega' on sageli m2rgitud osalause piiriks (p2rast 'ega'-t v6ib l6ppeda osalause),
           ei saa 'ega'-le j2rgnevaid verbe alati otsida yhe osalause seest, vaid tuleb vaadata
           korraga mitut k6rvutiolevat osalauset; k2esolevalt lihtsustame ja vaatame tervet
           lauset.
    '''
    sonaEga     = WordTemplate({ROOT:'^ega$',POSTAG:'[DJ]'})
    verbEiJarel  = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'(o|nud|tud|nuks|nuvat|vat|ks|ta|taks|tavat)$'})
    verbEiJarel2 = WordTemplate({ROOT:'^mine$', POSTAG:'V',FORM:'neg o$'})
    verbTud     = WordTemplate({POSTAG:'V',FORM:'(tud)$'})
    verb        = WordTemplate({POSTAG:'V'})
    verbOlema   = WordTemplate({POSTAG:'V', ROOT:'^(ole)$'})
    # J22dvustame s6nad, mis kuuluvad juba mingi tuvastatud verbifraasi koosseisu
    annotatedWords = []
    for verbObj in foundChains:
        if (len(verbObj[PATTERN])==1 and re.match('^(ei|ära|ega)$', verbObj[PATTERN][0])):
            # V2lja j22vad yksikuna esinevad ei/ära/ega, kuna need tõenäoliselt ei sega
            continue
        annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
    expandableEgaFound = False
    for i in range(len(sentTokens)):
        token = sentTokens[i]
        if sonaEga.matches(token) and token[WORD_ID] not in annotatedWords:
            matchFound = False
            if i+1 < len(sentTokens) and sentTokens[i+1][WORD_ID] in annotatedWords:
                #
                #    K6ige lihtsam juht: eelnevalt on verbifraas juba tuvastatud (ja
                #   eeldatavasti maksimaalses pikkuses), seega pole teha muud, kui sellele
                #   ega ette panna ning polaarsuse negatiivseks muuta:
                #         Te saate kaebusi palju ega_0 jõua_0 nendele reageerida_0 .
                #         vene keelt ta ei mõista ega_0 või_0 seepärast olla_0 vene spioon
                #   NB! Lisamist ei teosta siiski juhtudel kui:
                #    *) J2rgnev fraas on juba negatiivse polaarsusega (selline laiendamine
                #       tekitaks lihtsalt mustreid juurde, aga sisulist infot juurde ei
                #       annaks);
                #    *) J2rgnev s6na pole 'ei'-ga yhilduv verb (t6en2oliselt on mingi jama,
                #       nt morf yhestamisel);
                #    *) J2rgnev s6na kuulub verbiahelasse, mis algab enne 'ega'-t (see viitab
                #       tegelikult sellele, et k6nealune verbiahel on katkiselt eraldatud);
                #
                for verbObj in foundChains:
                    if sentTokens[i+1][WORD_ID] in verbObj[PHRASE] and verbObj[POLARITY] != 'NEG' and \
                       (verbEiJarel.matches( sentTokens[i+1] ) or verbEiJarel2.matches( sentTokens[i+1] )) \
                       and i < min( verbObj[PHRASE] ):
                            verbObj[PHRASE].insert(0, token[WORD_ID])
                            verbObj[PATTERN].insert(0, 'ega')
                            verbObj[POLARITY] = 'NEG'
                            verbObj[ANALYSIS_IDS].insert(0, _getMatchingAnalysisIDs( token, sonaEga ) )
                            annotatedWords.append( token[WORD_ID] )
                            matchFound = True
                            break
            elif i+1 < len(sentTokens) and verbEiJarel.matches( sentTokens[i+1] ) and \
             sentTokens[i+1][WORD_ID] not in annotatedWords:
                #
                #    Heuristik:
                #      kui 'ega'-le j2rgneb vahetult 'ei'-ga sobiv verb (peaks olema
                #     infiniitne nud/tud verb, kuna finiitsed leitakse ja seotakse
                #     t6en2oliselt eelmises harus), siis eraldame uue fraasina:
                #
                #        Hakkasin Ainikiga rääkima ega_0 pööranud_0 Ivole enam tähelepanu .
                #        Tereese oli tükk aega vait ega_0 teadnud_0 , kas tõtt rääkida või mitte .
                #
                # >> clauseID-iks saab j2rgneva verbi ID, kuna 'ega' j2relt l2heb sageli
                #    osalausepiir ning ega-le eelnevad verbid kindlasti sellega seotud olla
                #    ei saa.
                clauseID = sentTokens[i+1][CLAUSE_IDX]
                wid1 = sentTokens[i][WORD_ID]
                wid2 = sentTokens[i+1][WORD_ID]
                verbObj = { PHRASE: [wid1, wid2], PATTERN: ["ega", "verb"] }
                verbObj[CLAUSE_IDX] = clauseID
                if verbOlema.matches(sentTokens[i+1]):
                    verbObj[PATTERN][1] = 'ole'
                verbObj[POLARITY] = 'NEG'
                verbObj[ANALYSIS_IDS] = []
                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( sentTokens[i], sonaEga ) )
                verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( sentTokens[i+1], verbEiJarel ) )
                # Teeme kindlaks, kas j2rgneb veel verbe, mis v6iksid potentsiaalselt liituda
                verbObj[OTHER_VERBS] = False
                if i+2 < len(sentTokens):
                    for j in range(i+2, len(sentTokens)):
                        token2 = sentTokens[j]
                        if token2[CLAUSE_IDX] == clauseID and verb.matches(token2):
                            verbObj[OTHER_VERBS] = True
                            break
                if verbObj[OTHER_VERBS]:
                    expandableEgaFound = True
                else:
                    #
                    #    Kui osalausest on tuvastatud teisi predikaadieituseid ning need
                    #   eelnevad praegusele 'ega'-eitusele , nt:
                    #        Ei lükka ma ümber ega kinnita.
                    #        Ta ei oota ega looda_0 ( enam ).
                    #    V6ib olla tegu keerukama tervikfraasiga, nt:
                    #        Ta ise pole kuidagi saanud ega tahnud_0 end samastada nendega.
                    #    Sellistel juhtudel m2rgime konteksti mitmeseks, kuna 'ega'-fraas
                    #    v6ib toetuda varasemale verbiahelale;
                    #
                    for j in range(i-1, -1, -1):
                        token2 = sentTokens[j]
                        if token2[CLAUSE_IDX] == clauseID:
                            for verbObj2 in foundChains:
                                if token2[WORD_ID] in verbObj2[PHRASE] and verbObj2[POLARITY] != 'POS':
                                    verbObj[OTHER_VERBS] = True
                                    break
                foundChains.append( verbObj )
                annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
                matchFound = True
            if not matchFound:
                #
                #    2.  'ega' + kaugemal järgnev verb
                #
                #    2.1   Kui 'ega'-le ei j2rgne ega eelne yhtegi eitust, kyll aga j2rgneb
                #          (osalause piires) 'ei'-le sobiv verb, loeme teatud juhtudel, et
                #          tegu on sobiva eitusfraasiga.
                #          Nt.
                #              Nii et ega_0 Diana jõulureedel sünnitanudki .
                #              Ega_0 ta tahtnud algul rääkida .
                #           Yldiselt paistab see muster olevat sage just ilukirjanduses ja
                #          suulise k6ne l2hedases keelekasutuses, harvem ajakirjanduses ning
                #          veel v2hem kasutusel teaduskirjanduses;
                #
                egaClauseID = sentTokens[i][CLAUSE_IDX]
                precedingNeg = False
                followingNeg = False
                followingPos = None
                for verbObj1 in foundChains:
                    if verbObj1[CLAUSE_IDX] == egaClauseID:
                        if verbObj1[POLARITY] != 'POS':
                            if any([ wid < sentTokens[i][WORD_ID] for wid in verbObj1[PHRASE] ]):
                                precedingNeg = True
                            if any([ wid > sentTokens[i][WORD_ID] for wid in verbObj1[PHRASE] ]):
                                followingNeg = True
                        elif verbObj1[POLARITY] == 'POS' and \
                             all([wid > sentTokens[i][WORD_ID] for wid in verbObj1[PHRASE]]):
                            followingPos = verbObj1
                if not precedingNeg and not followingNeg:
                    if followingPos:
                        #
                        #    K6ige lihtsam juht: kui j2rgneb positiivne verbiahel (ja eeldatavasti
                        #   maksimaalses pikkuses) ning:
                        #        *) ahelverbi ja 'ega' vahel pole punktuatsiooni;
                        #        *) ahelverb sisaldab 'ei'-ga yhilduvat verbivormi;
                        #   liidame ahelale 'ega' ette ning muudame polaarsuse negatiivseks:
                        #        Ega_0 neil seal kerge ole_0 . "
                        #        Ega_0 70 eluaastat ole_0 naljaasi !
                        #        Ega_0 sa puusärgis paugutama_0 hakka_0 . "
                        #
                        minWID = min(followingPos[PHRASE])
                        phraseTokens = [t for t in sentTokens if t[WORD_ID] in followingPos[PHRASE]]
                        if any( [verbEiJarel.matches( t ) for t in phraseTokens] ) and \
                           not _isSeparatedByPossibleClauseBreakers( sentTokens, token[WORD_ID], minWID, True, True, False):
                            followingPos[PHRASE].insert(0, token[WORD_ID])
                            followingPos[PATTERN].insert(0, 'ega')
                            followingPos[POLARITY] = 'NEG'
                            followingPos[ANALYSIS_IDS].insert(0, _getMatchingAnalysisIDs( token, sonaEga ) )
                            annotatedWords.append( token[WORD_ID] )
                            matchFound = True
                            #
                            #   Veakoht - vahel on 'kui':
                            #      " Ega_0 muud kui pista_0 heinad põlema_0
                            #
                    elif i+1 < len(sentTokens):
                        #
                        #    Heuristik:
                        #      Kui 'ega'-le j2rgneb samas osalauses 'ei'-ga sobiv verb ning:
                        #        *) see verb ei ole 'tud'-verb (seega t6en2oliselt on 'nud');
                        #        *) see verb asub osalause l6pus v6i pole 'ega'-st kaugemal kui
                        #           2 s6na;
                        #        *) see verb ei kuulu juba m2rgendatud verbiahelate sisse;
                        #      siis eraldame uue 'ega'-fraasina, nt:
                        #
                        #            Ega_0 poiss teda enam vahtinudki_0 .
                        #            Ega_0 keegi sellist tulemust ju soovinud_0 ,
                        #            Ja ega_0 ta soovinudki_0 Semperi kombel ümber õppida .
                        #
                        for j in range(i+1, len(sentTokens)):
                            token2 = sentTokens[j]
                            if token2[CLAUSE_IDX] == egaClauseID and verbEiJarel.matches(token2) and \
                               not verbTud.matches(token2) and token2[WORD_ID] not in annotatedWords and \
                               (_isClauseFinal( token2[WORD_ID], clausesDict[token2[CLAUSE_IDX]] ) or \
                               j-i <= 2):
                                    wid1 = sentTokens[i][WORD_ID]
                                    wid2 = token2[WORD_ID]
                                    verbObj = { PHRASE: [wid1, wid2], PATTERN: ["ega", "verb"] }
                                    verbObj[CLAUSE_IDX] = token2[CLAUSE_IDX]
                                    if verbOlema.matches(token2):
                                        verbObj[PATTERN][1] = 'ole'
                                    verbObj[POLARITY] = 'NEG'
                                    verbObj[ANALYSIS_IDS] = []
                                    verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( sentTokens[i], sonaEga ) )
                                    verbObj[ANALYSIS_IDS].append( _getMatchingAnalysisIDs( token2, verbEiJarel ) )
                                    # Teeme kindlaks, kas osalauses on veel verbe, mis v6iksid potentsiaalselt liituda
                                    verbObj[OTHER_VERBS] = False
                                    if i+2 < len(sentTokens):
                                        for j in range(i+2, len(sentTokens)):
                                            token3 = sentTokens[j]
                                            if token3[CLAUSE_IDX] == verbObj[CLAUSE_IDX] and \
                                               token2 != token3 and verb.matches(token3):
                                                    verbObj[OTHER_VERBS] = True
                                                    break
                                    if verbObj[OTHER_VERBS]:
                                        expandableEgaFound = True
                                    foundChains.append( verbObj )
                                    annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
                                    matchFound = True
                                    break
    return expandableEgaFound

Response: Extract an egaNeg from a list of sentTokens and clausesDict.


Instruction:
Write a Python 3 function for
returning a new list of tokens that are found in the verbChain.

Response:
def _determineVerbChainContextualAmbiguity( clauseTokens, clauseID, foundChains ):
    '''
         Meetod, mis püüab otsustada iga leitud verbiahela (foundChains liikme) puhul, kas
        osalauses leidub veel vabu verbe, millega verbiahelat oleks võimalik täiendada;
         Kui vabu verbe ei leidu, muudab verbiahela OTHER_VERBS väärtuse negatiivseks, vastasel
        juhul ei tee midagi.
         Sisend 'clauseTokens' on list, mis sisaldab yhe osalause k6iki s6nu (pyvabamorfi poolt
        tehtud s6na-analyyse), clauseID on vastava osalause indentifikaator;
    '''
    verb      = WordTemplate({POSTAG:'V'})
    verbOlema = WordTemplate({POSTAG:'V', ROOT:'^(ole)$'})
    verbSaama = WordTemplate({POSTAG:'V', ROOT:'^(saa)$'})
    verbEiAra = WordTemplate({ROOT:'^(ära|ei)$',FORM:'neg.*',POSTAG:'V'})
    verbInf        = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(da|des|ma|tama|ta|mas|mast|nud|tud|v|mata)$'})
    regularVerbInf = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(da|ma|maks|mas|mast|mata)$'})
    olemaVerbInf   = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(nud|tud|da|ma|mas|mata)$'})
    saamaVerbInf   = WordTemplate({POSTAG:'V', FORM:'^(tud|da|ma)$'})
    sonaMitte = WordTemplate({ROOT:'^mitte$',POSTAG:'D'})
    # J22dvustame s6nad, mis kuuluvad juba mingi tuvastatud verbifraasi koosseisu
    annotatedWords = []
    for verbObj in foundChains:
        if (len(verbObj[PATTERN])==1 and re.match('^(ei|ära|ega)$', verbObj[PATTERN][0])):
            # V2lja j22vad yksikuna esinevad ei/ära/ega, kuna need tõenäoliselt ei sega
            continue
        annotatedWords.extend( verbObj[PHRASE] )
    finVerbs      = [t for t in clauseTokens if verb.matches(t) and not verbInf.matches(t) ]
    negFinVerbs   = [t for t in finVerbs if verbEiAra.matches(t)]
    looseNegVerbs = [t for t in negFinVerbs if t[WORD_ID] not in annotatedWords]
    #
    #  Kontrollime, milline on osalause finiitverbiline kontekst. Kui seal on mingi potentsiaalne
    # segadus, jätamegi küsimärgid alles / kustutamata.
    #
    if len(negFinVerbs)==0 and len(finVerbs) >= 2:
        #  *) Kui negatiivseid finiitverbe pole, aga positiivseid on rohkem kui 2, jääb
        #     praegu lahtiseks, mis seal kontekstis toimub. Jätame kõik küsimärgiga;
        return
    elif len(looseNegVerbs) > 0:
        #  *) Kui leidub negatiivseid finiitverbe, mida pole 6nnestunud pikemaks ahelaks
        #     pikendada, jääb samuti lahtiseks, mis seal kontekstis toimub. Jätame kõik
        #     küsimärgiga;
        return
    elif not looseNegVerbs and negFinVerbs and len(negFinVerbs)-len(finVerbs)>0:
        #  *) Kui negatiivseid verbe leidub rohkem, kui positiivseid, j22b ka lahtiseks,
        #     mis seal kontekstis täpselt toimub. NB! Mineviku eitus jääb paraku samuti
        #     lahtiseks, aga praegu ei oska selle vältimiseks lihtsat reeglit anda;
        return
    rVerbFreeVerbs = None
    olemaFreeVerbs = None
    saamaFreeVerbs = None
    for verbObj in foundChains:
        #
        #    Vaatame verbe, mille osalausekontekstis on teisi (infiniit)verbe; Kui kontekstis
        #   ei leidu vabu (potentsiaalselt liituda võivaid verbe), märgime konteksti vabaks.
        #   Nt. alltoodud kontekstis ei ole märgitud verbidele enam yhtki teist verbi
        #       liita (kuigi kontekstis leidub teisi infiniitverbe):
        #
        #         1920 vastu võetud Tallinna tehnikumi põhikiri kaotas_0 kehtivuse .
        #         kuid häirest haaratud õunad nakatuvad_0 kiiresti mädanikesse ,
        #
        if verbObj[CLAUSE_IDX] == clauseID and verbObj[OTHER_VERBS]:
            contextClear = False
            #
            #   Leiame viimasele s6nale vastava token'i, selle lemma ja vormitunnuse
            #
            lastToken = [ token for token in clauseTokens if token[WORD_ID] == verbObj[PHRASE][-1] ]
            lastToken = lastToken[0]
            analyses  = [ lastToken[ANALYSIS][j] for j in range(len(lastToken[ANALYSIS])) if j in verbObj[ANALYSIS_IDS][-1] ]
            mainVerb  = [ analysis[ROOT] for analysis in analyses ]
            mainVerbLemma = mainVerb[0]
            #
            #   Leiame, millised verbid on veel vabad (st v6ivad potentsiaalselt rektsiooni-
            #  seoses liituda); 'saama' ja 'olema' verbide puhul on potentsiaalsed liitujad
            #  natuke teistsugused kui ylej22nud verbidel;
            #
            if 'saa' == mainVerbLemma:
                if saamaFreeVerbs == None:
                    saamaFreeVerbs = [t[WORD_ID] for t in clauseTokens if saamaVerbInf.matches(t) and t[WORD_ID] not in annotatedWords]
                if not saamaFreeVerbs:
                    contextClear = True
            elif 'ole' == mainVerbLemma:
                if olemaFreeVerbs == None:
                    olemaFreeVerbs = [t[WORD_ID] for t in clauseTokens if olemaVerbInf.matches(t) and t[WORD_ID] not in annotatedWords]
                if not olemaFreeVerbs:
                    contextClear = True
            else:
                if rVerbFreeVerbs == None:
                    rVerbFreeVerbs = [t[WORD_ID] for t in clauseTokens if regularVerbInf.matches(t) and t[WORD_ID] not in annotatedWords]
                if not rVerbFreeVerbs:
                    contextClear = True
            #
            #   Kui yhtegi vaba verbi ei leidunud, märgime konteksti puhtaks
            #
            if contextClear:
                verbObj[OTHER_VERBS] = False


Instruction:
Make a summary of the following Python 3 code
def _getMatchingAnalysisIDs( tokenJson, requiredWordTemplate, discardAnalyses = None ):
    '''   Tagastab listi tokenJson'i analyysidest, mis sobivad etteantud yksiku
         sõnamalli või sõnamallide listi mõne elemendiga (requiredWordTemplate võib
         olla üks WordTemplate või list WordTemplate elementidega);

          Kui discardAnalyses on defineeritud (ning on WordTemplate), visatakse minema
         analyysid, mis vastavad sellele s6namallile;
    '''
    final_ids = set()
    if isinstance(requiredWordTemplate, list):
        for wt in requiredWordTemplate:
            ids = wt.matchingAnalyseIndexes(tokenJson)
            if ids:
                final_ids.update(ids)
    elif isinstance(requiredWordTemplate, WordTemplate):
        ids = requiredWordTemplate.matchingAnalyseIndexes(tokenJson)
        final_ids = set(ids)
    if discardAnalyses:
        if isinstance(discardAnalyses, WordTemplate):
            ids2 = discardAnalyses.matchingAnalyseIndexes(tokenJson)
            if ids2:
                final_ids = final_ids.difference(set(ids2))
        else:
            raise Exception(' The parameter discardAnalyses should be WordTemplate.')
    if len(final_ids) == 0:
        raise Exception(' Unable to find matching analyse IDs for: '+str(tokenJson))
    return list(final_ids)

Response: Returns a list of all the IDs that match the given tokenJson.


Instruction:
Write a Python 3 function that can
function for checking a valid regex.

Response:
def is_valid_regex(regex):
    """Function for checking a valid regex."""
    if len(regex) == 0:
        return False
    try:
        re.compile(regex)
        return True
    except sre_constants.error:
        return False


Instruction:
Can you generate the documentation for the following Python 3 function
def delete_left(elem1, elem2):
    # assert not (nested(elem1, elem2) or nested(elem2, elem1)), 'deletion not defined for nested elements'
    if overlapping_right(elem1, elem2):
        elem1['end'] = elem2['start']
    return elem1, elem2

Response: delete elem1 and elem2 if overlapping elem1 and elem2


Instruction:
Given the following Python 3 function, write the documentation
def delete_right(elem1, elem2):
    # assert not (nested(elem1, elem2) or nested(elem2, elem1)), 'deletion not defined for nested elements'
    if overlapping_left(elem1, elem2):
        elem2['start'] = elem1['end']
    return elem1, elem2

Response: delete elem1 and elem2 if overlapping elem1 and elem2


Instruction:
How would you code a function in Python 3 to
iterate over pairwise intersecting elements.

Response:
def iterate_intersecting_pairs(layer):
    """
    Given a layer of estntltk objects, yields pairwise intersecting elements.
    Breaks when the layer is changed or deleted after initializing the iterator.
    """
    yielded = set()
    ri = layer[:]  # Shallow copy the layer
    for i1, elem1 in enumerate(ri):
        for i2, elem2 in enumerate(ri):
            if i1 != i2 and elem1['start'] <= elem2['start'] < elem1['end']:
                inds = (i1, i2) if i1 < i2 else (i2, i1)
                if inds not in yielded and in_by_identity(layer, elem1) and in_by_identity(layer, elem2):
                    yielded.add(inds)
                    yield elem1, elem2


Instruction:
Explain what the following Python 3 code does
def analyze_text( self, text, **kwargs ):
        '''
        Analyzes given Text for noun phrase chunks.

         As result of analysis, a layer NOUN_CHUNKS will be attached to the input
        Text object, containing a noun phrases detected from the Text;

         Note: for preprocessing the Text, MaltParser is used by default. In order
        to obtain a decent performance with MaltParser, it is advisable to analyse
        texts at their full extent with this method. Splitting a text into smaller
        chunks, such as clauses or sentences, and analysing one-small-chunk-at-time
        may be rather demanding in terms of performance, because a file-based
        preprocessing is used for obtaining the dependency relations.

        Parameters
        ----------
        text:  estnltk.text.Text
            The input text that should be analysed for noun phrases;

        force_parsing : bool
            If True, uses the *self.parser* to parse the given *text*, and overrides
            the syntactic annotations in *text* with the new layer obtained from the
            parser;
            (default: False)

        syntax_layer : str
            Specifies which layer of syntactic annotations should be used as a
            basis for NP chunking; If the *syntax_layer* exists within the *text*
            (and force_parsing==False), uses the syntactic annotations from
            *text[syntax_layer]*;
            (default: LAYER_CONLL)

        cutPhrases: bool
            If True, all phrases exceeding the cutMaxThreshold will be
            cut into single word phrases, consisting only of part-of-speech
            categories 'S', 'Y', 'H';
            (default: True)

        cutMaxThreshold: int
            Threshold indicating the maximum number of words allowed in a
            phrase.
            If cutPhrases is set, all phrases exceeding the threshold will be
            cut into single word phrases, consisting only of part-of-speech
            categories 'S', 'Y', 'H';
            Automatic analysis of the Balanced Corpus of Estonian suggests
            that 97% of all NP chunks are likely chunks of length 1-3, thus
            the default threshold is set to 3;
            (default value: 3)

        return_type: string
            If return_type=="text" (Default),
                returns the input Text object;
            If return_type=="labels",
                returns a list of NP labels (strings), containing a label for
                each word token in Text, indicating whether the word is at the
                beginning of a phrase ('B'), inside a phrase ('I') or does
                not belong to any phrase ('O').
            If return_type=="tokens",
                returns a list of phrases, where each phrase is a list of
                tokens, and each token is a dictionary representing word;
            If return_type=="strings",
                returns a list of text strings, where each string is phrase's
                text;
            Regardless the return type, a layer named NOUN_CHUNKS will be added
            to the input Text containing noun phrase annotations;

        '''
        # 0) Parse given arguments
        #
        # Output specifics
        all_return_types = ["text", "labels", "tokens", "strings"]
        return_type     = all_return_types[0]
        cutPhrases      = True
        cutMaxThreshold = 3
        annotate_text   = True
        # Syntax layer & Parsing specifics
        syntax_layer_name = LAYER_CONLL
        force_parsing     = False
        for argName, argVal in kwargs.items():
            if argName == 'cutPhrases':
                cutPhrases = bool(argVal)
            elif argName == 'force_parsing':
                force_parsing = bool(argVal)
            elif argName == 'syntax_layer':
                syntax_layer_name = argVal
            elif argName == 'cutMaxThreshold':
                cutMaxThreshold = int(argVal)
            elif argName == 'return_type':
                if argVal.lower() in all_return_types:
                    return_type = argVal.lower()
                else:
                    raise Exception(' Unexpected return type: ', argVal)
            else:
                raise Exception(' Unsupported argument given: '+argName)

        #
        # 1) Acquire the layers of morphological & syntactic annotations:
        #
        if not syntax_layer_name in text or force_parsing:
            # No existing layer found: produce a new layer with the parser
            self.parser.parse_text( text )
            if isinstance(self.parser, MaltParser):
                syntax_layer_name = LAYER_CONLL
            elif isinstance(self.parser, VISLCG3Parser):
                syntax_layer_name = LAYER_VISLCG3
            else:
                raise Exception(' (!) Unknown type of syntactic parser: ',self.parser)

        if not text.is_tagged(ANALYSIS):
            # If missing, add the layer of morphological analyses
            text = text.tag_analysis()

        # 2) Process text sentence by sentence
        all_np_labels = []
        for sentence_text in text.split_by( SENTENCES ):
            tokens       = sentence_text[WORDS]
            syntax_layer = sentence_text[syntax_layer_name]
            # Find phrases
            np_labels = self._find_phrases( tokens, syntax_layer, cutPhrases, cutMaxThreshold )
            # Normalize labels
            np_labels = [ 'O' if not l in ['B', 'I'] else l for l in np_labels ]
            # Collect results
            all_np_labels.extend( np_labels )

        # 3) Return input text, labels, phrases or phrase texts
        if annotate_text:
            self.annotateText( text, NOUN_CHUNKS, all_np_labels )
        if return_type == "text":
            return text
        elif return_type == "labels":
            return all_np_labels
        elif return_type == "tokens":
            return self.get_phrases(text, all_np_labels)
        else:
            return self.get_phrase_texts(text, all_np_labels)

Response: Analyzes the given text for noun phrases and returns a dictionary of the appropriate NP - related fields.


Instruction:
Write a Python 3 script for
returning the POS of the current token.

Response:
def _getPOS( self, token, onlyFirst = True ):
        ''' Returns POS of the current token.
        '''
        if onlyFirst:
            return token[ANALYSIS][0][POSTAG]
        else:
            return [ a[POSTAG] for a in token[ANALYSIS] ]


Instruction:
Can you write a function in Python 3 where it
returns the full length phrase from the position i based on the NP phrase annotations from NPlabels.

Response:
def _getPhrase( self, i, sentence, NPlabels ):
        ''' Fetches the full length phrase from the position i
            based on the existing NP phrase annotations (from
            NPlabels);
            Returns list of sentence tokens in the phrase, and
            indices of the phrase;
        '''
        phrase  = []
        indices = []
        if 0 <= i and i < len(sentence) and NPlabels[i] == 'B':
            phrase  = [ sentence[i] ]
            indices = [ i ]
            j = i + 1
            while ( j < len(sentence) ):
                if NPlabels[j] in ['B', '']:
                    break
                else:
                    phrase.append( sentence[j] )
                    indices.append( j )
                j += 1
        return phrase, indices


Instruction:
Given the following Python 3 function, write the documentation
def _getCaseAgreement(self, token1, token2):
        '''  Detects whether there is a morphological case agreement
            between two consecutive nominals (token1 and token2), and
            returns the common case, or None if no agreement exists;
             Applies a special set of rules for detecting agreement on
            the word in genitive followed by the word in ter, es, ab or
            kom.
        '''
        forms1 = set( [a[FORM] for a in token1[ANALYSIS]] )
        forms2 = set( [a[FORM] for a in token2[ANALYSIS]] )
        if len(forms1.intersection(forms2))==0:
            # Kontrollime ka ni-na-ta-ga k22ndeid:
            if 'sg g' in forms1:
                if 'sg ter' in forms2:
                    return 'sg ter'
                elif 'sg es' in forms2:
                    return 'sg es'
                elif 'sg ab' in forms2:
                    return 'sg ab'
                elif 'sg kom' in forms2:
                    return 'sg kom'
            elif 'pl g' in forms1:
                if 'pl ter' in forms2:
                    return 'pl ter'
                elif 'pl es' in forms2:
                    return 'pl es'
                elif 'pl ab' in forms2:
                    return 'pl ab'
                elif 'pl kom' in forms2:
                    return 'pl kom'
            return None
        else:
            return list(forms1.intersection(forms2))[0]

Response: Returns the common case of two tokens.


Instruction:
Given the following Python 3 function, write the documentation
def _find_phrases( self, sentence, syntax_layer, cutPhrases, cutMaxThreshold ):
        ''' Detects NP phrases by relying on local dependency relations:

            1) Identifies potential heads of NP phrases;
            2) Identifies consecutive words that can form an NP phrase:
               2.1) potential attribute + potential head;
               2.2) quantity word or phrase + nominal;
            3) Identifies non-consecutive words (word1 __ wordN) that
               can form a complete phrase (including the gap part);
            4) Applies post-corrections;

            Returns a list of tags, which contains a B-I-O style phrase
            tag for each word in the sentence ('B'-begins phrase, 'I'-
            inside phrase, or ''-not in phrase);
        '''
        NPattribPos = [ 'Y', 'S', 'A', 'C', 'G', 'H', 'N', 'O', 'K', 'D', 'P' ]
        NPheadPos   = [ 'S', 'Y', 'H' ]
        NPlabels = [ '' for i in range(len(sentence)) ]
        #
        # 0 Faas: M2rgistame k6ik s6nad, mis v6iksid olla nimis6nafraasi peas6nad, nt:
        #        Kas [venelaste] [ambitsioon] on [siiras] ?
        #        [Raskused] algasid [aastal] 2009 , mil oli [majanduskriis] .
        #        [Põllumaad] on ka , aga [kartulikasvatamisega] on üksjagu [jamamist] .
        #
        for i in range(len(sentence)):
            pos1 = self._getPOS(sentence[i])
            if pos1 in NPheadPos:
                NPlabels[i] = 'B'
            # Lisaks märgistame ka peasõnadena ka üksikud pronoomenid, kuigi
            # eeldame, et need on peasõnadena vaid üksikutes fraasides;
            elif pos1 == 'P':
                NPlabels[i] = 'B'
        #
        # I Faas: liidame yheks nimis6nafraasiks k6ik k6rvutiseisvad nimis6nafraasi
        #     sobivad s6nad, kui esimene on järgmise vahetu alluv, nt:
        #        [Venemaa otsus] alustada Süürias õhurünnakuid ...
        #        Kas [venelaste ambitsioon] on siiras ?
        #        [Järgmine hoop] tuli 2012-2013 ...
        #        [Eelmise nädala reedel] , [19. septembril] leidsid [kolleegid] ...
        #
        for i in range(len(sentence)):
            label1  = i
            parent1 = syntax_layer[i][PARSER_OUT][0][1]
            #label1  = sentence[i][SYNTAX_LABEL]
            #parent1 = sentence[i][SYNTAX_HEAD]
            if i+1 < len(sentence):
                label2  = i+1
                parent2 = syntax_layer[i+1][PARSER_OUT][0][1]
                #label2  = sentence[i+1][SYNTAX_LABEL]
                #parent2 = sentence[i+1][SYNTAX_HEAD]
                pos1 = self._getPOS(sentence[i])
                pos2 = self._getPOS(sentence[i+1])
                if int(parent1) == int(label2) and pos1 in NPattribPos and \
                   pos2 in NPheadPos:
                    if 'K' in pos1 and NPlabels[i] == '':
                        #
                        #   1) erandjuht:
                        #    K fraasi alguses viitab peaaegu alati mingile jamale,
                        #    seega katkestame, et vältida selliseid asju nagu:
                        #      ... , mille [kohta Eestiski] piisavalt näiteid .
                        #      ... lähedaste majandussidemete [tõttu Brasiiliaga] .
                        #      ... kultuuri allutamise [vastu rahavõimule] , vaid töötavad
                        #
                        pass
                    elif 'D' in pos1 and not self._AdvStartingPhrase.matches(sentence[i]):
                        #
                        #   2) erandjuht:
                        #   Lubame ainult teatud adverbe fraasi algusesse, et vältida selliseid
                        #   juhte nagu nt:
                        #      ... said sõna [ka lapsed] , aga kingitust
                        #      ... kättesaamatuks [nii Nehatu hamburgeriputka] ,
                        #      ... osta [ka hinnaga 1 kr]
                        #      ... ette [just Los Angelese autonäitusel] ,

                        #   TODO: M6nikord me ikkagi tahame, et D ka sees oleks, nt:
                        #      ... filmis " Tagasi [tulevikku] " ...
                        pass
                    else:
                        if NPlabels[i] == '':
                            NPlabels[i] = 'B'
                        NPlabels[i+1] = 'I'
        #
        # II Faas: Koondame kõrvutipaiknevad ja üksteisega alluvussuhtes olevad arvsõnad/numbrid
        #     üheks arvudest koosnevaks "NP-fraasiks", nt:
        #       [Sada nelikümmend viis]
        #       [10 405 miljonit]
        #       [kaheksa miljardit]
        #
        for i in range(len(sentence)):
            label1  = i
            parent1 = syntax_layer[i][PARSER_OUT][0][1]
            #label1  = sentence[i][SYNTAX_LABEL]
            #parent1 = sentence[i][SYNTAX_HEAD]
            pos1 = self._getPOS(sentence[i])
            if pos1 in ['N', 'O']  and  i+1 < len(sentence):
                label2  = i+1
                parent2 = syntax_layer[i+1][PARSER_OUT][0][1]
                #label2  = sentence[i+1][SYNTAX_LABEL]
                #parent2 = sentence[i+1][SYNTAX_HEAD]
                pos2 = self._getPOS(sentence[i+1])
                if pos2 in ['N', 'O'] and ( int(parent2) == int(label1) or \
                   int(parent1) == int(label2) ):
                    if NPlabels[i] == '':
                        NPlabels[i] = 'B'
                    NPlabels[i+1] = 'I'
        #
        # III Faas: Kleebime otsa NP-fraaside otsa järeltäienditena esinevad numbrilised
        #     arvud, nt:
        #        Üritus kandis nime [Rahu Missioon 2007.]
        #        Allkirjastas [1. jaanuaril 2004.]
        #        Saabus [uus Peugeot 307] , millest [aastatel 1987-1997] ei osatud unistadagi .
        #        [Perioodil 1997-2001] oli neid rohkem , [vt tabel 1.]
        #
        for i in range(len(sentence)):
            label1  = i
            parent1 = syntax_layer[i][PARSER_OUT][0][1]
            #label1  = sentence[i][SYNTAX_LABEL]
            #parent1 = sentence[i][SYNTAX_HEAD]
            pos1 = self._getPOS(sentence[i])
            if pos1 in ['N', 'O']  and  i-1 > -1:
                label2  = i-1
                parent2 = syntax_layer[i-1][PARSER_OUT][0][1]
                #label2  = sentence[i-1][SYNTAX_LABEL]
                #parent2 = sentence[i-1][SYNTAX_HEAD]
                if int(parent1) == int(label2) and NPlabels[i-1] != '':
                    NPlabels[i] = 'I'
        #
        # IV Faas: Kleebime arvufraaside(hulgafraaside) otsa järeltäienditena esinevad
        #     nimisõnad, nt:
        #        Meri laius [100 kilomeetri] pikkusena .
        #        Aasta alguseks oli mahust järel [30-40 protsenti] .
        #        Jah , [kümne aasta] tagusega ei maksa siin üldse võrrelda .
        #        Mees nõudis [10 miljonit dollarit] kahjutasu [10-15 cm] kaugusele .
        #        Eelmisel nädalal võttis endalt elu veel [kaks politseiametnikku] .
        #        Kujutlesin [kaheksa miljonit aastat] vana küpressimetsa [mitukümmend aastat] nooremana .
        #
        for i in range(len(sentence)):
            label1  = i
            parent1 = syntax_layer[i][PARSER_OUT][0][1]
            #label1  = sentence[i][SYNTAX_LABEL]
            #parent1 = sentence[i][SYNTAX_HEAD]
            pos1 = self._getPOS(sentence[i])
            if pos1 in ['N', 'O']  and  i+1 < len(sentence):
                label2  = i+1
                parent2 = syntax_layer[i+1][PARSER_OUT][0][1]
                #label2  = sentence[i+1][SYNTAX_LABEL]
                #parent2 = sentence[i+1][SYNTAX_HEAD]
                pos2    = self._getPOS(sentence[i+1])
                if int(parent2) == int(label1) and NPlabels[i+1] != '' and pos2 != 'P':
                    if NPlabels[i]=='':
                        NPlabels[i] = 'B'
                    NPlabels[i+1] = 'I'
        #
        # V Faas: Kui NP-fraasi l6pus on arvu/numbrifraas ( N_Y voi N_S ), siis t6stame arvufraasi
        #         lahku, isegi kui see teatud m22ral l6huks NP-fraasi, nt
        #               [pindala 48 ha]            ==> [pindala] [48 ha]
        #               [Järvamaal 36 283 inimest] ==> [Järvamaal] [36 283 inimest]
        #               [kasahhid 3 %]             ==> [kasahhid] [3 %]
        #               [Tallinna Lihatööstuse aktsiatest 80 protsenti] ==>
        #                      [Tallinna Lihatööstuse aktsiatest] [80 protsenti]
        #
        for i in range( len(sentence) ):
            if NPlabels[i] == 'B':
                phrase, indices = self._getPhrase( i, sentence, NPlabels )
                posTags = [ self._getPOS(tok) for tok in phrase ]
                if len(phrase)>2 and posTags[-1] in ['S','Y'] and posTags[-2]=='N' and \
                   posTags[0] not in ['N', 'O']:
                    #
                    # Lisakontroll: tegu ei tohiks olla aastarvuga, nt:
                    #    [Eesti Tervishoiuprojekt] [2015 Lisaks]
                    #    [Prantsusmaa loobumine EXPO] [2004 korraldamisest]
                    #
                    yearCheck = re.match('.*\d\d\d\d.*', phrase[-2][TEXT])
                    #
                    # Lisakontroll: kui eelneb rohkem kui yks arv, siis tuleb
                    #    poolitamispunkti nihutada, nt:
                    #       [Viinis 170] [000 USA dollari]
                    #       [Järvamaal 36] [283 inimest]
                    #
                    breakPoint = indices[-2]
                    j = -3
                    while posTags[j] == 'N':
                        breakPoint = indices[j]
                        j -= 1
                    if not yearCheck:
                        NPlabels[breakPoint] = 'B'

        #
        # VI Faas: Kui NP-fraasi sobiva s6na vanem on +2 v6i rohkema s6na kaugusel s6na j2rel,
        #          siis pole s6na veel fraasi arvatud;
        #          Arvame ta fraasi j2rgmistel juhtudel:
        #            Eelnev j2rgarv, nt:
        #                ... pühendus meenutab [teisigi] [Põhjala suurmehi] , nagu ...
        #                ... enamikus jäid [esimese] [Eesti Vabariigi aegadesse] ...
        #            Eelnev omaduss6na, nt:
        #                ... makett ühest [olulisest] [jõeäärsest tänavast] sellisena ,
        #                ... soojendades ja [suures] soojaks [köetud telgis] kuuma teed ...
        #
        for i in range(len(sentence)-1, -1, -1):
            label1  = i
            parent1 = syntax_layer[i][PARSER_OUT][0][1]
            #label1  = sentence[i][SYNTAX_LABEL]
            #parent1 = sentence[i][SYNTAX_HEAD]
            pos1 = self._getPOS(sentence[i])
            parentRelativeLoc = int(parent1) - int(label1)
            if pos1 in NPattribPos and NPlabels[i]=='' and parentRelativeLoc > 1 and \
               i+parentRelativeLoc < len(sentence):
                label2  = i+parentRelativeLoc
                parent2 = syntax_layer[i+parentRelativeLoc][PARSER_OUT][0][1]
                #label2  = sentence[i+parentRelativeLoc][SYNTAX_LABEL]
                #parent2 = sentence[i+parentRelativeLoc][SYNTAX_HEAD]
                if int(parent1) == int(label2) and NPlabels[i+parentRelativeLoc] != '':
                    #
                    #   Kogume kokku k6ik kahe s6na vahele j22vad token'id:
                    #
                    interveningTokens   = []
                    interveningTokenIDs = []
                    j = i + 1
                    while ( j < i + parentRelativeLoc ):
                        interveningTokens.append( sentence[j] )
                        interveningTokenIDs.append( j )
                        j += 1
                    #
                    #   Eemaldame neist tokenid, mis juba kuuluvad fraasi:
                    #
                    if NPlabels[i+parentRelativeLoc] == 'I':
                        while ( len(interveningTokenIDs) > 0 ):
                            lastID = interveningTokenIDs.pop()
                            lastToken = interveningTokens.pop()
                            if NPlabels[lastID] == 'B':
                                # Kui j6udsime fraasi alguseni, siis l6petame
                                break

                    #
                    #    Kontroll1: s6na ja j2rgneva s6na vahele ei tohi j22da
                    #     punktuatsiooni ega sidendeid, kuna need j2tame alati
                    #     fraasist v2lja;
                    #
                    punctIntervening = False
                    jaNingEgaVoi     = False
                    for interToken in interveningTokens:
                        if self._punctPos.matches( interToken ):
                            punctIntervening = True
                        if self._jaNingEgaVoi.matches( interToken ):
                            jaNingEgaVoi = True

                    #
                    #   Leiame s6na ja tema ylema vahelise k22ndeyhilduvuse;
                    #
                    caseAgreement = \
                        self._getCaseAgreement(sentence[i], sentence[i+parentRelativeLoc])

                    if pos1 == 'O' and not punctIntervening and not jaNingEgaVoi and \
                       caseAgreement != None:
                        if len(interveningTokenIDs) == 0:
                            #
                            #    VI.a.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv j2rgarv, nt:
                            #      ... nagu ka teised [Eesti pered] , iga ...
                            #        ... mil esimene [Tšetšeenia sõda] käis täie ...
                            #        ... ka mõnedel teistel [mineraalsetel kütetel] peale autobensiini ...
                            #        ... on pärit kolmandast [Moosese raamatust] ehk leviitide ...
                            #
                            NPlabels[i]   = 'B'
                            NPlabels[i+1] = 'I'
                        else:
                            #
                            #    VI.b.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv j2rgarv, ning vahele j22vad
                            #           ainult k22ndes yhilduvad s6nad, nt:
                            #        ... Teised sõjavastased [Euroopa riigid] ilmselt avaldavad ...
                            #        ... tõi ära esimesed pesuehtsad [punased värsid] . ...
                            #        ... Esimene üleriigiline [automatiseeritud haiguseregister] - vähiregister ...
                            #
                            agreements = [self._getCaseAgreement(interTok, sentence[i+parentRelativeLoc]) for interTok in interveningTokens]
                            if all(agreements):
                                NPlabels[i] = 'B'
                                j = i + 1
                                while ( j <= i + parentRelativeLoc ):
                                    NPlabels[j] = 'I'
                                    j += 1

                    if pos1 in ['A','G'] and not punctIntervening and not jaNingEgaVoi and \
                       caseAgreement != None:
                        #
                        #   Lisakontroll 1:
                        #      Jätame algusesse lisamata kesksõnadena esinevad sõnad, kuna
                        #      nende puhul on tõenäoliselt tegemist millegi keerukamaga (nn
                        #      lauselühendiga):
                        #        ... Pingilt sekkunud [Chris Anstey] viskas ...
                        #        ... NBA meistriks tüürinud [Phil Jackson] ...
                        #        ... kaasaegsele maailmale mittevastav [teoreetiline lähenemine] ...
                        #
                        isVerbParticle = self._verbParticle.matches(sentence[i])
                        #
                        #  Lisakontroll 2:
                        #      Kui omaduss6na ja fraasi vahele j22b ka teisi s6nu, teeme
                        #      kindlaks, et need s6nad poleks s6naliikidest V, D, J, mis
                        #      on probleemsed, nt:
                        #       D : ...  skreipi nii [pärilik] kui ka [nakkav haigus]  ...
                        #       V : ...  2002. aasta [keskmine] purunenud [terade saak]  ...
                        #       J : ...  oleks maakondadele [sobilik] kuni [14-rühmaline loend] Eesti  ...
                        #
                        interveningProblematicPOS = False
                        if len(interveningTokenIDs) > 0:
                            iPosTags = [ a[POSTAG] for t1 in interveningTokens for a in t1[ANALYSIS] ]
                            interveningProblematicPOS = \
                              'V' in iPosTags or 'D' in iPosTags or 'J' in iPosTags or 'Z' in iPosTags
                        if not isVerbParticle and len(interveningTokenIDs) == 0:
                            #
                            #    VI.c.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv ja vahetult eelnev
                            #           omaduss6na (v.a. kesks6na), nt:
                            #           ... peeti pidu karmi [vene korra] ajal ning ...
                            #           ... äravajunud , arhailisest [Suurbritannia nurgast] ...
                            #           ... , võimaldades uutel [vapratel riikidel] kahel pool ...
                            #
                            NPlabels[i]   = 'B'
                            NPlabels[i+1] = 'I'
                        elif not isVerbParticle and len(interveningTokenIDs) > 0 and \
                            not interveningProblematicPOS:
                            #
                            #    VI.d.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv omaduss6na (v.a. kesks6na)
                            #           ning vahele j22b veel v2hemalt yks sobiva POS tag'iga
                            #           s6na, nt:
                            #           ... korral on [tavaline] tugev [päevane unisus] , ...
                            #           ... mõjus silmadele [vana] mustvalge pisike [ekraan] ...
                            #           ... on enesekindel [valgete] higiste [kätega intelligent] ...
                            #
                            NPlabels[i] = 'B'
                            j = i + 1
                            while ( j <= i + parentRelativeLoc ):
                                NPlabels[j] = 'I'
                                j += 1

                    if pos1 in ['C'] and not punctIntervening and not jaNingEgaVoi and \
                       caseAgreement != None:
                        if i - 1 > -1  and  self._k6ige.matches( sentence[i - 1] ):
                            #
                            #    VI.e.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv keskv6rde omaduss6na,
                            #           millele eelneb yliv6rde tunnus 'k6ige', nt:
                            #           ... juhib perekonda kõige noorem [täiskasvanud naine] . ...
                            #           ... Kõige suurem [akustiline erinevus] oli vokaalide ...
                            #           ... on kõige levinumad [antikolinergilised ravimid] ...
                            #
                            NPlabels[i-1] = 'B'
                            j = i
                            while ( j <= i + parentRelativeLoc ):
                                NPlabels[j] = 'I'
                                j += 1
                        elif re.match('^(pl\s.+|sg\s(ab|abl|ad|all|el|es|ill|in|kom|ter|tr))$', \
                             caseAgreement):
                            #
                            #    VI.f.  Eelnev s6na on k22ndes yhilduv keskv6rde omaduss6na,
                            #           mis on kas mitmuses v6i yhildub semantilise k22ndega, nt:
                            #           ... olnud üks aktiivsemaid [NATO rahupartnereid] . ...
                            #           ... meestel lisandub halvemale [füüsilisele tervisele] veel ...
                            #           ... Varasemates [samalaadsetes uurimustes] on laste ...
                            #          (grammatilise ainsusek22nde puhul ei pruugi nii kindel
                            #           olla, et kuulub just nimis6nafraasi juurde: v6ib kuuluda
                            #           ka (olema) verbifraasi juurde)
                            #
                            NPlabels[i] = 'B'
                            j = i + 1
                            while ( j <= i + parentRelativeLoc ):
                                NPlabels[j] = 'I'
                                j += 1

                            #ex = self.__debug_extract_NP_from_pos(sentence, NPlabels, i-1, i+parentRelativeLoc)
                            #try:
                            #    print(sentence[i][TEXT]+' | '+sentence[i+parentRelativeLoc][TEXT]+' | '+pos1+" | "+ex)
                            #except:
                            #    print(' ### Err ###')

        #
        #   Viimane faas: rakendame nn j2relparandusi, proovime pahna v2lja visata ...
        #
        self._apply_post_fixes( sentence, NPlabels, cutPhrases, cutMaxThreshold )
        return NPlabels

Response: Find NP phrases in the sentence.


Instruction:
Can you write a function in Python 3 where it
returns a new instance of MimeType with the necessary post fixes applied to the given sentence.

Response:
def _apply_post_fixes( self, sentence, NPlabels, cutPhrases, cutMaxThreshold ):
        '''  Fraasituvastaja j2relparandused:
            *) Tekstis6renduste eemaldamine (s6rendatud tekst ei pruugi olla
                fraas, v6ib olla nt terve lause);
            *) Problemaatiliste kesks6nade eemaldamine fraasialgusest;
            *) Ainult arvs6nadest koosnevate fraaside eemaldamine;
            *) ...
            *) B/I m2rkide parandus;
            *) Fraaside l6ikamine sobivasse pikkusse (kui cutPhrases==True ja
               cutMaxThreshold on seadistatud);
        '''
        for i in range( len(sentence) ):
            if NPlabels[i] == 'B':
                phrase, indices = self._getPhrase( i, sentence, NPlabels )
                posTags = [ self._getPOS(tok) for tok in phrase ]
                #
                #   1) Eemaldame tekstis6rendused, mis kogemata kombel on loetud
                #      eraldi s6nadeks ja s6nade liitmise abil saadud fraasid, nt:
                #       et [õ i g e k e e l s u s r a a m a t u i s] sisaldub
                #       , [k u s v õ i m i l l a l] ma
                #
                if len(posTags) > 1 and len( set(posTags).difference(set(['Y'])) )==0:
                    # Kustutame fraasi
                    for k in indices:
                        NPlabels[k] = ''
                if len(posTags) > 1 and posTags[0] == 'A':
                    forms = [ a[FORM] for a in phrase[0][ANALYSIS] ]
                    if 'nud' in forms or 'tud' in forms or 'dud' in forms:
                        #
                        #   2) Eemaldame nud/tud fraasi algusest, kui nud/tud
                        #      moodustavad toenaolisel liitoeldise, nt:
                        #           täpselt on [jälgitud seadust] .
                        #           Töötud on [kutsunud protestiga] liituma ka töölisi
                        #           ise ei [saanud naeru] pidama . "
                        #
                        if i - 1  >  -1 and ( \
                           self._verbEi.matches(sentence[i-1]) or \
                           self._verbOle.matches(sentence[i-1]) ):
                           NPlabels[i] = ''
                           #print(self.__debug_extract_NP_from_pos(sentence, NPlabels, i))
                if len(phrase) > 1 and set(posTags).issubset(set(['O', 'N'])):
                    #
                    #   3) Eemaldame vaid arvs6nadest koosnevad fraasid, nt:
                    #           , vaid [800 miljonit] .
                    #           põhjustel umbes [100 000.]
                    #           kolmandat ja [kolmas neljandat] .
                    #           üleeuroopalisel konkursil [esimese kolme] hulka .
                    #           1990. aastate [teisel poolel] .
                    #           võitis küll [esimese veerandi 31] : 13 ,
                    #
                    for k in indices:
                        NPlabels[k] = ''
                if posTags.count( 'N' ) > 7:
                    #
                    #   4) Eemaldame ylipikaks veninud numbrifraasid (kuna on kahtlus,
                    #      et sellisel juhul pole tegu mitte numbrifraasiga, vaid
                    #      mingi loetelu/tabeli vms-ga), nt:
                    #         Vaip , [1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 Vaip] [ : 2
                    #         [1 0 0 0 0 1 1 1 1 B] Ühes Eesti ettevõttes
                    #
                    for k in range( len(indices) ):
                        ind = indices[k]
                        pos = posTags[k]
                        if pos == 'N' and ( k==0 or (k>0 and NPlabels[ind-1]=='') ):
                            NPlabels[ind] = ''
                        elif ( k > 0 and NPlabels[ind-1] == '' ):
                            NPlabels[ind] = 'B'
                        elif ( k > 0 and NPlabels[ind-1] != '' ):
                            NPlabels[ind] = 'I'

                #  Kontrollime, kas fraasis eelneb suurt2helisele s6nale
                #    mineviku kesks6na, mis pole suurt2heline;
                verbPartFollowedByTitle = -1
                for j in range( len(phrase) ):
                    if self._verbPastParticle.matches( phrase[j] ) and \
                       not phrase[j][TEXT].istitle() and \
                       j+1 < len(phrase) and \
                       phrase[j+1][TEXT].istitle():
                        verbPartFollowedByTitle = j
                if verbPartFollowedByTitle == 0:
                    #
                    #  5) P2risnimele eelneva kesks6na kustutamine:
                    #     P2risnimele eelnev kesks6na on sageli probleemne, st v6ib olla:
                    #           a) seotud eelneva verbiga, nt:
                    #               ... Hiibus ei [jätnud Elviiret] kiitmata ...
                    #              ... on isa-ema kodu [vahetanud Kohila] vastu ...
                    #              ... on aastaid [olnud Valgemäe perenaine] ...
                    #           b) olla osa keerukamast nimis6nafraasist (lauselyhendist), nt:
                    #              ... revolutsiooni ellu [viinud Reagan] oli ametist lahkudes ...
                    #              ... olümpiamängude A-normi [täitnud Uusorg] ...
                    #      Seet6ttu kustutame teatud tingimustel eelneva kesks6na maha;
                    #
                    NPlabels[indices[verbPartFollowedByTitle]]   = ''
                    NPlabels[indices[verbPartFollowedByTitle]+1] = 'B'

                if posTags[0] == 'C' and i + 1 > -1 and NPlabels[i-1] == '':
                    #
                    #  6) Puuduva 'kõige' lisamine fraasile, mille alguses on C, nt:
                    #      ... Kõige [selgemal päeval] läksin ma taas ...
                    #      ... Ka kõige [avarama ruumiihalusega eurooplane] talub Hiinas ...
                    #      ... Kõige [nõrgema toimega] olid harilik puju ...
                    #
                    if self._k6ige.matches( sentence[i-1] ):
                        NPlabels[i-1] = 'B'
                        NPlabels[i]   = 'I'
                if posTags[0] == 'C' and len( posTags ) == 2 and posTags[1] == 'H' and \
                   NPlabels[i] == 'B':
                    #
                    #  7) Empiiriline tähelepanek - kui pärisnime ees on komparatiiv-
                    #     omadussõna, siis enamasti on tegu katkise fraasiga, nt:
                    #       ... nähtavas tulevikus [tähtsam Balkanitel] toimuv kui ...
                    #       ... oma eluasemekuludeks [varasema Tallinnas] kehtinud ...
                    #       ... 30 kraadi [paremal Jedinstvost] ( Ühtsusest ) ...
                    #     Seetõttu eemaldame fraasist C;
                    #
                    NPlabels[i]   = ''
                    NPlabels[i+1] = 'B'

        # X) Kui kogemata on sattunud m6ni iseseisev 'I' (ilma eelneva 'I' v6i 'B'-ta),
        #    muudame selle 'B'-ks
        for i in range( len(sentence) ):
            if NPlabels[i] == 'I':
                if i == 0 or (i-1>-1 and NPlabels[i-1] not in ['I','B']):
                    NPlabels[i] = 'B'

        #
        # Y) Kui on n6utud fraaside l6ikamine pikkuse j2rgi (j2tta alles vaid fraasid
        #    pikkusega N), l6ikame pikkust N yletavad fraasid juppideks nii, et alles
        #    j22vad vaid fraasi peas6naks sobivad s6nad;
        #
        if cutPhrases and cutMaxThreshold > 0:
            NPheadPos = [ 'S', 'Y', 'H' ]
            for i in range( len(sentence) ):
                if NPlabels[i] == 'B':
                    phrase, indices = self._getPhrase( i, sentence, NPlabels )
                    posTags = [ self._getPOS(tok) for tok in phrase ]
                    if len(phrase) > cutMaxThreshold:
                        for j in range(len(phrase)):
                            posTag = posTags[j]
                            if posTag in NPheadPos:
                                # J2tame alles vaid nimis6nafraasi peas6nadeks
                                # sobivad s6nad, yksikute s6nadena;
                                NPlabels[indices[j]] = 'B'
                            else:
                                # Kui s6na ei sobi peas6naks, kustutame sellelt
                                # yldse m2rgenduse;
                                NPlabels[indices[j]] = ''


Instruction:
Can you implement a function in Python 3 that
returns a list of phrases that are in common list of words.

Response:
def get_phrases(self, text, np_labels):
        ''' Given a Text and a BIO labels (one label for each word in Text) ,
            extracts phrases and returns as a list of phrases, where each phrase
            is a list of word tokens belonging to the phrase;

            Parameters
            ----------
            text:  estnltk.text.Text
                The input Text, or a list consecutive words (dict objects).
                The method attempts to automatically determine the type of
                the input;

            np_labels : list of str
                A list of strings, containing a B-I-O label for each word in
                *text*;

            Returns
            -------
            list of (list of tokens)
                List of phrases, where each phrase is a list of word tokens
                belonging to the phrase;
        '''
        # 1) Take different inputs to common list of words format:
        input_words = []
        if isinstance(text, Text):
            # input is Text
            input_words = text.words
        elif isinstance(text, list) and len(text)>0 and isinstance(text[0], dict) and \
             TEXT in text[0]:
            # input is a list of words
            input_words = text
        elif text:
            raise Exception('Unexpected input text:', text)
        if len(input_words) != len(np_labels):
            raise Exception(' (!) Number of words ('+str(len(input_words))+\
                            ') does not match number of labels '+str(len(np_labels)))

        # 2) Extract phrases from input words:
        phrases = []
        for i, word in enumerate(input_words):
            label = np_labels[i]
            if label == 'B':
                phrases.append([])
            if label in ['B', 'I']:
                phrases[-1].append( word )
        return phrases


Instruction:
Can you implement a function in Python 3 that
gives a Text and a list of text annotations in the same B - I - O format returns a list of phrase texts.

Response:
def get_phrase_texts(self, text, np_labels):
        ''' Given a Text, and a list describing text annotations in the
            B-I-O format (*np_label*), extracts phrases and returns as a
            list of phrase texts;

            Assumes that the input is same as the input acceptable for
            the method NounPhraseChunker.get_phrases();

            Returns
            -------
            list of string
                Returns a list of phrase texts;
        '''
        phrases = self.get_phrases(text, np_labels)
        texts = []
        for phrase in phrases:
            phrase_str = ' '.join([word[TEXT] for word in phrase])
            texts.append( phrase_str )
        return texts


Instruction:
How would you explain what the following Python 3 function does
def annotateText(self, text, layer, np_labels = None):
        ''' Applies this chunker on given Text, and adds results of
            the chunking as a new annotation layer to the text.
            If the NP annotations are provided (via the input list
            *np_labels*), uses the given NP annotations, otherwise
            produces new NP_LABEL annotations via the method
            self.analyze_text();

            Parameters
            ----------
            text:  estnltk.text.Text
                The input text where the new layer of NP chunking
                annotations is to be added;
            layer: str
                Name of the new layer;
            np_labels : list of str
                Optional: A list of strings, containing a B-I-O label
                for each word in *text*; If provided, uses annotations
                from *np_labels*, otherwise creates new annotations
                with this chunker;

            Returns
            -------
            text
                The input text where a new layer (containing NP
                annotations) has been added;
        '''
        input_words = None
        if isinstance(text, Text):
            # input is Text
            input_words = text.words
        else:
            raise Exception(' Input text should be of type Text, but it is ', text)
        phrases = []
        #  If NP_LABEL-s are not provided, text needs to be analyzed first:
        if not np_labels:
            np_labels = self.analyze_text( text, return_type="labels" )
        if len(input_words) != len(np_labels):
            raise Exception(' (!) Number of words ('+str(len(input_words))+\
                            ') does not match number of labels '+str(len(np_labels)))
        #  Fetch NP chunks
        phrases = self.get_phrases( text, np_labels )
        # Create and attach annotations to the Text object
        annotations = []
        if phrases:
            for phrase in phrases:
                phrase_annotation = {}
                phrase_annotation[START] = phrase[0][START]
                phrase_annotation[END]   = phrase[-1][END]
                phrase_annotation[TEXT]  = ' '.join([word[TEXT] for word in phrase ])
                annotations.append( phrase_annotation )
        text[layer] = annotations
        return text

Response: Applies this chunker on given Text and adds results of this chunker as a new annotation layer to the text.


Instruction:
Can you create a Python 3 function that
divides lists elements and by.

Response:
def divide(elements, by, translate=False, sep=' '):
    """Divide lists `elements` and `by`.
    All elements are grouped into N bins, where N denotes the elements in `by` list.

    Parameters
    ----------
    elements: list of dict
        Elements to be grouped into bins.
    by: list of dict
        Elements defining the bins.
    translate: bool (default: False)
        When dividing, also translate start and end positions of elements.
    sep: str (default ' ')
        In case of multispans, what is the default text separator.
        This is required in order to tag correct start, end positions of elements.
    """
    outer_spans = [spans(elem) for elem in by]
    return divide_by_spans(elements, outer_spans, translate=translate, sep=sep)


Instruction:
Can you generate the documentation for the following Python 3 function
def dropSpans(spans, text):
    spans.sort()
    res = ''
    offset = 0
    for s, e in  spans:
        if offset <= s:         # handle nesting
            if offset < s:
                res += text[offset:s]
            offset = e
    res += text[offset:]
    return res

Response: Drop from text the blocks identified in spans.


Instruction:
Can you implement a function in Python 3 that
cleans the text into a single object.

Response:
def clean(text):
    """
    Transforms wiki markup.
    @see https://www.mediawiki.org/wiki/Help:Formatting
    """

    text = bold_italic.sub(r'\1', text)
    text = bold.sub(r'\1', text)
    text = italic_quote.sub(r'"\1"', text)
    text = italic.sub(r'"\1"', text)
    text = quote_quote.sub(r'"\1"', text)
    # residuals of unbalanced quotes
    text = text.replace("'''", '').replace("''", '"')
    text = newlines.sub(r'\n', text)
    text = bulletlist.sub(r'', text)

    # Collect spans

    spans = []
    # Drop HTML comments
    for m in comment.finditer(text):
            spans.append((m.start(), m.end()))

    # Drop self-closing tags
    for pattern in selfClosing_tag_patterns:
        for m in pattern.finditer(text):
            spans.append((m.start(), m.end()))

    # Drop ignored tags
    for left, right in ignored_tag_patterns:
        for m in left.finditer(text):
            spans.append((m.start(), m.end()))
        for m in right.finditer(text):
            spans.append((m.start(), m.end()))

    # Bulk remove all spans
    text = dropSpans(spans, text)

    # Drop discarded elements
    for tag in discardElements:
        text = dropNested(text, r'<\s*%s\b[^>/]*>' % tag, r'<\s*/\s*%s>' % tag)

    # Expand placeholders
    for pattern, placeholder in placeholder_tag_patterns:
        index = 1
        for match in pattern.finditer(text):
            text = text.replace(match.group(), '%s_%d' % (placeholder, index))
            index += 1

    text = text.replace('<<', u'Â«').replace('>>', u'Â»')

    #############################################

    # Cleanup text
    text = text.replace('\t', ' ')
    text = spaces.sub(' ', text)
    text = dots.sub('...', text)
    text = re.sub(u' (,:\.\)\]Â»)', r'\1', text)
    text = re.sub(u'(\[\(Â«) ', r'\1', text)
    text = re.sub(r'\n\W+?\n', '\n', text, flags=re.U) # lines with only punctuations
    text = text.replace(',,', ',').replace(',.', '.')

    return text