Anbani is a multifunctional toolkit designed for Georgian Alphabet. Main functionalities include text conversion between various Georgian alphabets via anbani.core and random text generation via anbani.lorem.

Installation

To install the package simple grab it from npm

npm install anbani

Initialize package in CommonJS format as follows

const anbani = require('anbani')

Load the module in ESM definition like this

import anbani from "anbani";

You may use it in browser via window global

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/anbani@latest/dist/anbani.js"></script>

To try modern module definition in browsers you may include directly from source. (Notice src directory in URL)

<script type="module">
  import anbani from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/anbani@latest/src/anbani.mjs";
  ...
</script>

Structure

Here's the structure of the package with four main modules: core for conversion and interpretation of letters, lorem for random text generation, data for accessing the datasets, and toolkit for bonus features.

Minor features from each module are exposed in $, such as anbani.core.$.* and anbani.lorem.$.*.

anbani
  ├─ core
  │  ├─ convert [Function]
  │  ├─ interpret [Function]
  │  └─ $
  │     └─ classifyText [Function]
  ├─ lorem
  │  ├─ sentences [Function]
  │  ├─ paragraphs [Function]
  │  ├─ loadWordlist [Function]
  │  ├─ names [Function]
  │  └─ $
  │     ├─ randomFirstName [Function]
  │     ├─ randomLastName [Function]
  │     └─ randomWord [Function]
  ├─ toolkit
  │  ├─ friedman [Function]
  │  ├─ frequency [Function]
  │  └─ count [Function]
  └─ data
    ├─ ab
    │  ├─ mkhedruli [String]
    │  ├─ asomtavruli [String]
    │  ├─ nuskhuri [String]
    │  └─ mtavruli [String]
    ├─ keys [Array]
    └─ lorem
        ├─ firstNames [Array]
        ├─ lastNames [Array]
        └─ words [Array]

Usage

Conversion

anbani.core.convert supports all of the Georgian unicameral and bicameral alphabets for conversion listed bellow and even more. Note that you may use Georgian and Latin letters to pass parameters. It's just a less headache.

// convert(TEXT, FROM, TO)

anbani.core.convert("ანბანი", "მხედრული", "ასომთავრული")
// 'ႠႬႡႠႬႨ'

anbani.core.convert("ანბანი", "mkhedruli", "ნუსხური")
// 'ⴀⴌⴁⴀⴌⴈ'

Georgian also has bicameral styles of the alphabet. If you first hear about that now, check out this article. Generally, automatic capitalization occurs at the beginning of the sentence. However, you can also append the letter with ' symbol in order to capitalize the word during conversion. This trick also works at anbani.ge as well. Here's an example

anbani.core.convert("ა'ნბანი", "მხედრული", "შანიძისეული")
// 'Ⴀნბანი'

anbani.core.convert("ი'ყო ა'რაბეთს რ'ოსტევან", "mkhedruli", "shanidziseuli")
// 'Ⴈყო Ⴀრაბეთს Ⴐოსტევან'

Here are all of the conversions supported. Note that you may convert to any of these types but not all of them are supported to be converted from. In other words, you can only convert from Mkhedruli, Asomtavruli, Nuskhuri, Mtavruli, and Qwerty, since there is no 1-to-1 relation amongst others.

If you are wondering what Georgian alphabets look like, or what's the difference between all these latinizations here's the table for that as well. Note: if you are not seeing Mtavruli, that's because it was recently added to Unicode and rollout will probably take a while. You can grab DejaVu fonts that support Mtavruli already.

Interpretation

Apart from straightforward conversion, the package also supports interpretation capabilities via anbani.core.interpret, which automagically detects the language of the text and converts to desired to parameter script.

// function interpret(TEXT, TO)

anbani.core.interpret("iyo arabeTs rostevan mefe RmrTisagan sviani", "mkhedruli")
// 'იყო არაბეთს როსტევან მეფე ღმრთისაგან სვიანი'

Random text generation

anbani.lorem supports random text and names generation in Georgian via anbani.lorem.sentences, anbani.lorem.paragraphs, and anbani.lorem.names. Unlike other packages, anbani.lorem utilizes wordlists generated using Neural Networks CHAR-RNN by Andrej Karpathy that represents truly fake Georgian words with all the statistics preserved. The network was trained on Georgian epic "The Knight with the Panther Skin" (ვეფხისტყაოსანი) and the names of Georgian poets and writers. Corresponding repo will be forthcoming.

Here's an example for name generation:

anbani.lorem.names(3)
// ['დამერ გაშვითელი', 'სიბო ყორთელია', 'გიმოლ ვაწოშვილი']

Here's an example for sentence generation:

// function sentences(WORD_COUNT)

anbani.lorem.sentences(10)
// 'მოეხვიდეს სიტირენ გიშიხარნი. წეითო გამიზრიან, ჰქონთავისთან გემრუფენ, უკრთებოდემნი მესმანცა მყივნე.'

Here's an example for paragraph generation:

// function paragraphs(
//    WORD_COUNT_PER_PARAGRAPH, 
//    PARAGRAPH_COUNT, 
//    NEWLINE_CHAR="\n\n"
// )

anbani.lorem.paragraphs(20,3)

განდევანგაა მოეხვიდეს შემოვსჭვრეტით ჰქონთავისთან, დავეჯარენა მეგრეცა. ტატრესტინი. შემოვსჭვრეტით გაუზადა ალვითანი გამიშვშეს მუკამდის შემოხანა, მოვლოცთა მესმანცა შემოხანა შემწოვლისა გასჩვადეთ, დაბითქის სათინესნი.

მყივნენ, დავათქვენო განაზანდა მართალიპი სიპყრო ჰქონთავისთან. სიტირენ, წახსილთა, აქამდსაგებენ მოაგხება მივისცა გამიშვშეს, მტემურსა მოცადია მტემურსა ტატრესტინი, გიშვილა. იციცოდა წეითო, მყივნე.

სიპყრო, მშვენოდენო მივისცა უკრთებოდემნი სამატა მოასეხეს ტირსლით სიპყრო? გამიშვშეს სევნა! მართალიპი ვიმცე. უგანდეგო აქამდსაგებენ მიხსენით მზლოს მეგრეცა მტემურსა მითხროს მამდიჰხლეა.'

Note that none of the words generated occur in the training dataset (the poem), but rather are built to mimic underlying constructs of the language. This makes the text feel fully Georgian while actually meaning nothing (which is good, since you don't need to worry about awkward permutation that might ever occur).

Alternatively, you can load up your own wordlist if you want.

anbani.lorem.loadWordlist(["კაპიკი", "გაკაპიკებულა", "საკაპიკეში", "ჩაკაპიკებულა"])

anbani.lorem.sentences(7)
// 'გაკაპიკებულა კაპიკი ჩაკაპიკებულა კაპიკი! გაკაპიკებულა ჩაკაპიკებულა საკაპიკეში.'

Toolkit

As some bonus features, you can calculate letter frequency of the text and Friedman score (coincidence index).

var text = "იყო არაბეთს როსტევან მეფე ღმრთისაგან სვიანი"

anbani.toolkit.friedman(text)
// 0.06116642958748222

anbani.toolkit.frequency(text)
/*
{ 
  'ი': 0.09302325581395349,
  'ყ': 0.023255813953488372,  
  'ო': 0.046511627906976744,  
  'ა': 0.13953488372093023,  
  'რ': 0.06976744186046512,  
  'ბ': 0.023255813953488372,  
  'ე': 0.09302325581395349,                                 
  'თ': 0.046511627906976744,  
  'ს': 0.09302325581395349,  
  'ტ': 0.023255813953488372,
  'ვ': 0.046511627906976744,  
  'ნ': 0.06976744186046512,  
  'მ': 0.046511627906976744,
  'ფ': 0.023255813953488372,  
  'ღ': 0.023255813953488372,  
  'გ': 0.023255813953488372 
}
*/

RunKit

Here's a RunKit note for the package https://npm.runkit.com/anbani

const anbani = require("anbani")

// Core module
console.log( anbani.core.convert("ქართული ანბანი", "მხედრული", "შანიძისეული") )
console.log( anbani.core.interpret("vefxistyaosani", "asomtavruli") )

// Lorem module
console.log( anbani.lorem.sentences(7) ) // param: number of words in total
console.log( anbani.lorem.paragraphs(10, 2) ) // params: number of words per paragraph, number of paragraphs
anbani.lorem.loadWordlist(["ანი", "ბანი"]) // load custom dataset
console.log( anbani.lorem.sentences(7) )
console.log( anbani.lorem.names(3) ) // param: number of names

// Working with texts
var text = `რომელმან შექმნა სამყარო ძალითა მით ძლიერითა,
ზეგარდმო არსნი სულითა ყვნა ზეცით მონაბერითა,
ჩვენ, კაცთა, მოგვცა ქვეყანა, გვაქვს უთვალავი ფერითა,
მისგან არს ყოვლი ხელმწიფე სახითა მის მიერითა.`
console.log(`Friedman score: ${anbani.toolkit.friedman(text)}`)

var converted = anbani.core.convert(text, "mkhedruli", "khutsuri")
console.log(`The given text is in '${anbani.core.$.classifyText(converted)}' style`)

What else

The code is under MIT license, freely distributed for anyone who wants to use it (just don't forget to mention the source).

Pull requests and collabs are most welcome!

Cheers,
George ჻ anbani.ge