Anbani

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 $, such as anbani.lorem.$.*.

anbani
  ├─ core
  │  ├─ convert [Function]
  │  ├─ interpret [Function]
  │  ├─ classify [Function]      // names the source script, or "unknown"
  │  └─ $                        // alias of classify; $.classifyText also works
  ├─ lorem
  │  ├─ sentences [Function]
  │  ├─ paragraphs [Function]
  │  ├─ loadWordlist [Function]
  │  ├─ names [Function]
  │  └─ $
  │     ├─ randomFirstName [Function]
  │     ├─ randomLastName [Function]
  │     └─ randomWord [Function]
  ├─ toolkit
  │  ├─ friedman [Function]
  │  ├─ frequency [Function]
  │  └─ count [Function]
  ├─ nlp
  │  ├─ contractions   { expand, expandText, contract, contractText }
  │  ├─ georgianisation { georgianise, latinise }
  │  └─ preprocessing  { wordTokenize, sentenceTokenize, paragraphTokenize, cleanup }
  ├─ ab
  │  ├─ letters { mkhedruli, asomtavruli, nuskhuri, mtavruli } [String]
  │  ├─ keys [Array]
  │  ├─ caps / bicam / bicaps [Function]
  └─ data
     ├─ alphabets   // per-script letter tables + names + numeric
     └─ regex       // per-script detection patterns

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.

	word	sentence
names	ქანანრაეთანუნლასინ	დონანვინინთან ანღანმანანშინენნარენბანენლასინ ქანანრაეთანვინენლასთანან წილმანინნარდონანნარინან
mkhedruli	ქართული	დავით აღმაშენებელი ქართველთა წმინდანია
mtavruli	ᲥᲐᲠᲗᲣᲚᲘ	ᲓᲐᲕᲘᲗ ᲐᲦᲛᲐᲨᲔᲜᲔᲑᲔᲚᲘ ᲥᲐᲠᲗᲕᲔᲚᲗᲐ ᲬᲛᲘᲜᲓᲐᲜᲘᲐ
asomtavruli	ႵႠႰႧႳႪႨ	ႣႠႥႨႧ ႠႶႫႠႸႤႬႤႡႤႪႨ ႵႠႰႧႥႤႪႧႠ ႼႫႨႬႣႠႬႨႠ
khutsuri	Ⴕⴀⴐⴇⴓⴊⴈ	Ⴃⴀⴅⴈⴇ ⴀⴖⴋⴀⴘⴄⴌⴄⴁⴄⴊⴈ ⴕⴀⴐⴇⴅⴄⴊⴇⴀ ⴜⴋⴈⴌⴃⴀⴌⴈⴀ
shanidziseuli	Ⴕართული	Ⴃავით აღმაშენებელი ქართველთა წმინდანია
tfileliseuli	Ქართული	Დავით აღმაშენებელი ქართველთა წმინდანია
sasataure	ႵᲐᲠᲗᲣᲚᲘ	ႣᲐᲕᲘᲗ ᲐᲦᲛᲐᲨᲔᲜᲔᲑᲔᲚᲘ ᲥᲐᲠᲗᲕᲔᲚᲗᲐ ᲬᲛᲘᲜᲓᲐᲜᲘᲐ
nuskhuri	ⴕⴀⴐⴇⴓⴊⴈ	ⴃⴀⴅⴈⴇ ⴀⴖⴋⴀⴘⴄⴌⴄⴁⴄⴊⴈ ⴕⴀⴐⴇⴅⴄⴊⴇⴀ ⴜⴋⴈⴌⴃⴀⴌⴈⴀ
homoglyph	ⴕⴢᦝᦎ᧗ⴝ‎ᦵ	ᕦⴢᧆ‎ᦵᦎ ⴢⴜⴋⴢ𑇤၅চ၅ձ၅ⴝ‎ᦵ ⴕⴢᦝᦎᧆ၅ⴝᦎⴢ წⴋ‎ᦵচᕦⴢচ‎ᦵⴢ
phonetic	kʰɑrtʰuli	dɑvitʰ ɑʁmɑʃɛnɛbɛli kʰɑrtʰvɛltʰɑ t͡sʼmindɑniɑ
braille	⠻⠁⠗⠋⠥⠇⠊	⠙⠁⠺⠊⠋ ⠁⠫⠍⠁⠱⠑⠝⠑⠃⠑⠇⠊ ⠻⠁⠗⠋⠺⠑⠇⠋⠁ ⠹⠍⠊⠝⠙⠁⠝⠊⠁
common	qartuli	davit aghmashenebeli qartvelta tsmindania
cyrillic	картули	давит агмашенебели картвелта тцминданиа
greek	καρτουλη	νταβητ αγμασͱενεμπελη καρτβελτα τσμηνντανηα
armenian	քառթուլի	դավիթ աղմաշէնէբէլի քառթվէլթա ծմինդանիա
iso_9984	k'art'uli	davit' aḡmašenebeli k'art'velt'a cmindania
national	kartuli	davit aghmashenebeli kartvelta ts'mindania
bgn	k'art'uli	davit' aghmashenebeli k'art'velt'a tsmindania
titus	kartuli	davit aġmašenebeli kartvelta c̣mindania
qwerty	qarTuli	daviT aRmaSenebeli qarTvelTa wmindania
numeric	600110094003010	416109 17004019005505253010 60011009653091 40004010504150101

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.


names	ან	ბან	გან	დონ	ენ	ვინ	ზენ	თან	ინ	კან	ლას	მან	ნარ	ონ	პარ	ჟან	რაე	სან	ტარ	უნ	ფარ	ქან	ღან	ყარ	შინ	ჩინ	ცან	ძილ	წილ	ჭარ	ხან	ჯან	ჰაე	ეჲ	ჲე	ჳე	ჴარ	ჰოე	ჶი	ჷნ	ჸინ	გან ამოტრიალებული	აინ ამოტრიალებული	გამყოფი	ნარ მოდიფიკატორი	აენ	სიმაგრის ნიშანი	ლაბიალიზაციის ნიშანი	ა-უმლაუტი	ა-მაკრონი	ა-მაკრონ-უმლაუტი	ე-მაკრონი	ი-მაკრონი	ო-უმლაუტი	ო-მაკრონი	ო-მაკრონ-უმლაუტი	უ-უმლაუტი	უ-მაკრონი	უ-მაკრონ-უმლაუტი	უ-ბრჯგუ	ჷნ-მაკრონი	წერტილი	მძიმე	კითხვის ნიშანი	ძახილის ნიშანი	წერტილ-მძიმე	ორწერტილი
mkhedruli	ა	ბ	გ	დ	ე	ვ	ზ	თ	ი	კ	ლ	მ	ნ	ო	პ	ჟ	რ	ს	ტ	უ	ფ	ქ	ღ	ყ	შ	ჩ	ც	ძ	წ	ჭ	ხ	ჯ	ჰ	ჱ	ჲ	ჳ	ჴ	ჵ	ჶ	ჷ	ჸ	ჹ	ჺ	჻	ჼ	ჽ	ჾ	ჿ	ა̈	ა̄	ა̄̈	ე̄	ი̄	ო̈	ო̄	ო̄̈	უ̈	უ̄	უ̄̈	უ̂	ჷ̄	.	,	?	!	;	:
mtavruli	Ა	Ბ	Გ	Დ	Ე	Ვ	Ზ	Თ	Ი	Კ	Ლ	Მ	Ნ	Ო	Პ	Ჟ	Რ	Ს	Ტ	Უ	Ფ	Ქ	Ღ	Ყ	Შ	Ჩ	Ც	Ძ	Წ	Ჭ	Ხ	Ჯ	Ჰ	Ჱ	Ჲ	Ჳ	Ჴ	Ჵ	Ჶ	Ჷ	Ჸ	Ჹ	Ჺ			Ჽ	Ჾ	Ჿ														.	,	?	!	;	:
asomtavruli	Ⴀ	Ⴁ	Ⴂ	Ⴃ	Ⴄ	Ⴅ	Ⴆ	Ⴇ	Ⴈ	Ⴉ	Ⴊ	Ⴋ	Ⴌ	Ⴍ	Ⴎ	Ⴏ	Ⴐ	Ⴑ	Ⴒ	Ⴓ	Ⴔ	Ⴕ	Ⴖ	Ⴗ	Ⴘ	Ⴙ	Ⴚ	Ⴛ	Ⴜ	Ⴝ	Ⴞ	Ⴟ	Ⴠ	Ⴡ	Ⴢ	Ⴣ	Ⴤ	Ⴥ																								.	,	?	!	;	:
nuskhuri	ⴀ	ⴁ	ⴂ	ⴃ	ⴄ	ⴅ	ⴆ	ⴇ	ⴈ	ⴉ	ⴊ	ⴋ	ⴌ	ⴍ	ⴎ	ⴏ	ⴐ	ⴑ	ⴒ	ⴓ	ⴔ	ⴕ	ⴖ	ⴗ	ⴘ	ⴙ	ⴚ	ⴛ	ⴜ	ⴝ	ⴞ	ⴟ	ⴠ	ⴡ	ⴢ	ⴣ	ⴤ	ⴥ																								.	,	?	!	;	:
homoglyph	ⴢ	ձ	ଌ	ᕦ	၅	ᧆ	୫	ᦎ	‎ᦵ	૩	ⴝ	ⴋ	চ	ᦂ	Ჴ	ળ	ᦝ	ᒑ	கு	᧗	ᦀ	ⴕ	ⴜ	ᧇ	𑇤	ⴌ	ઉ	ᑻ	წ	ჭ	ᕹ	ⴟ	Ჱ																													.	,	?	!	;	:
phonetic	ɑ	b	g	d	ɛ	v	z	tʰ	i	k'	l	m	n	ɔ	p'	ʒ	r	s	t'	u	pʰ	kʰ	ʁ	q'	ʃ	t͡ʃ	t͡s	d͡z	t͡sʼ	t͡ʃʼ	χ	d͡ʒ	h	eɪ	j	w	qʰ	oː	f	ə	ʔ	ɢ	ʕ		◌̃	ə																.	,	?	!	;	:
braille	⠁	⠃	⠛	⠙	⠑	⠺	⠵	⠋	⠊	⠅	⠇	⠍	⠝	⠕	⠏	⠚	⠗	⠎	⠞	⠥	⠧	⠻	⠫	⠮	⠱	⠟	⠉	⠽	⠹	⠭	⠓	⠪	⠯											⠌																		⠲	⠂	⠦	⠖	⠆	⠒
common	a	b	g	d	e	v	z	t	i	k	l	m	n	o	p	zh	r	s	t	u	f	q	gh	y	sh	ch	c	dz	ts	tch	x	j	h	e	i	ui	x	hoi	f	oa	h	gh	rgh			oa																.	,	?	!	;	:
cyrillic	а	б	г	д	е	в	з	т	и	к	л	м	н	о	п	ж	р	с	т	у	ф	к	г	к	ш	ч	ц	дз	тц	тч	х	дж	х	е	й	уй	х	хо	ф	оа	х	г	рг			оа																.	,	?	!	;	:
greek	α	μπ	γγ	ντ	ε	β	ζ	τ	η	κ	λ	μ	ν	ο	π	ζͱ	ρ	σ	τ	ου	ψ	κ	γ	κͱ	σͱ	τσ	τσ	δζ	τσ	τσͱ	γχ	τζ	ͱ	ε	ι	υι	κχ	ͱοι	φ	οα	ͱ	γ	ργ			οα																.	,	?	!	;	:
armenian	ա	բ	գ	դ	է	վ	զ	թ	ի	կ	լ	մ	ն	օ	պ	ժ	ռ	ս	տ	ու	փ	ք	ղ	կհ	շ	չ	ց	ձ	ծ	ճ	խ	ջ	հ	է	ի	ուի	խ	հօի	ֆ	ը	հ	ղ	ռղ			ը																.	,	?	!	;	:
iso_9984	a	b	g	d	e	v	z	t'	i	k	l	m	n	o	p	ž	r	s	t	u	p'	k'	ḡ	q	š	č'	c'	j	c	č	x	ǰ	h	ē	y	w	ẖ'	ō	f																							.	,	?	!	;	:
national	a	b	g	d	e	v	z	t	i	k'	l	m	n	o	p'	zh	r	s	t'	u	p	k	gh	q'	sh	ch	ts	dz	ts'	ch'	kh	j	h																													.	,	?	!	;	:
bgn	a	b	g	d	e	v	z	t'	i	k	l	m	n	o	p	zh	r	s	t	u	p'	k'	gh	q	sh	ch'	ts'	dz	ts	ch	kh	j	h	ey	j		q'																									.	,	?	!	;	:
titus	a	b	g	d	e	v	z	t	i	ḳ	l	m	n	o	ṗ	ž	r	s	ṭ	u	p	k	ġ	q̇	š	č	c	ӡ	c̣	č̣	x	ǯ	h	ē	y	w	q	ō																								.	,	?	!	;	:
qwerty	a	b	g	d	e	v	z	T	i	k	l	m	n	o	p	J	r	s	t	u	f	q	R	y	S	C	c	Z	w	W	x	j	h	E	I	V	X	H	F	D	Y	G	L	>	N	<	{	}														.	,	?	!	;	:
numeric	1	2	3	4	5	6	7	9	10	20	30	40	50	70	80	90	100	200	300	400	500	600	700	800	900	1000	2000	3000	4000	5000	6000	8000	9000	8	60	400	7000	10000																								.	,	?	!	;	:

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.classify(converted)}' style`)

NLP

Ported from anbani.py: expand/contract Georgian abbreviations, georgianise sloppy qwerty into Georgian, latinise back, and tokenize.

anbani.nlp.contractions.expandText("ვნახოთ ა. შ.")
// 'ვნახოთ ასე შემდეგ'

anbani.nlp.georgianisation.georgianise("gamarjoba")          // default 'balanced'
// 'გამარჯობა'
anbani.nlp.georgianisation.georgianise("gamarjoba", "fast")  // no ngram table

anbani.nlp.preprocessing.wordTokenize("გამარჯობა, მსოფლიო!")
// ['გამარჯობა', 'მსოფლიო']

georgianise's balanced mode uses a ~400KB ngram table that ships for Node only; in the browser bundle it throws (use fast). accurate mode is a Python-only extra.

Command line

Installing the package also installs an anbani command:

anbani interpret "gamarjoba"                      # -> ᲒᲐᲛᲐᲠᲯᲝᲑᲐ
anbani convert "ანბანი" mkhedruli asomtavruli
anbani georgianise "gamarjoba"
anbani expand "ვნახოთ ა. შ."
anbani lorem 8

Interactive TUI

New in 3.1: a full-screen terminal UI. Launch it with anbani tui, or just run anbani with no arguments inside a terminal (piped/non-TTY use still prints the usage help). Zero extra dependencies — it is hand-rolled ANSI.

anbani tui

Five tabs, switch with 1–5 or tab / shift+tab:

Tab	What it does
Converter	live transliteration; `m` toggles auto/manual, `f`/`o` pick source/target, `s` swaps
Alphabet	letter grid + detail card; `hjkl` to move, `c` cycles script, `a` toggles archaic, `enter` copies
Lorem	fake Georgian text; `k` kind, `+`/`-` amount, `g` generate
NLP	georgianise / latinise / expand / contract; `m` mode, `b` georgianise level
Toolkit	letter-frequency bars + Friedman index of coincidence

Converter — live transliteration with script auto-detection:

Alphabet — grid + per-letter detail across every Georgian script, IPA, braille, numeral:

NLP — georgianise / latinise / expand / contract:

Toolkit — letter-frequency bars and the Friedman index of coincidence:

Global keys: ? help overlay · i/enter edit · y copy (via OSC 52) · q or ctrl+c quit. Minimum terminal size is 60×16.

Notes:

No Georgian keyboard? Pick from: qwerty in the Converter (type Latin, get Georgian), or paste — bracketed paste is supported in edit mode.
Copy uses OSC 52; some terminals block it, in which case the copy silently does nothing.

Parity with anbani.py

anbani.js and anbani.py share one behavior contract, proved in CI by the byte-identical spec/golden.json both test suites run. Feature-equivalent as of 3.0; the only intentional gaps are the browser/UMD bundle (js-only) and ebook2text (Python-only).

3.2

New core.classify — the blessed name for script classification (matches the core.classify id in the cross-language golden spec).
core.$ is now a callable alias of core.classify: core.$(text), core.classify(text) and the older core.$.classifyText(text) all work and return the same thing. Previously core.$ was an object, so core.$(text) threw.
core.interpret(null) / interpret(undefined) now throw like other undetectable input (was a silent undefined).
Removed the unused utils.isUnsupported.

3.1

Interactive terminal UI: anbani tui (or run anbani with no arguments on a TTY).

3.0 — breaking changes

Package is now GPL-3.0 (was MIT); ESM by default ("type":"module" + exports map) — deep imports of src/lib/* are no longer allowed, use the public API.
core.convert / core.interpret throw an Error on an unsupported source or target (was a silent passthrough).
core.interpret throws when the source script can't be detected (mixed / undetectable input); utils.classifyText returns "unknown" there and reports the four bicameral scripts.

What else

The code is under the GPL-3.0 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

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Uh oh!

Anbani

Installation

Structure

Usage

Conversion

Interpretation

Random text generation

Toolkit

RunKit

NLP

Command line

Interactive TUI

Parity with anbani.py

3.2

3.1

3.0 — breaking changes

What else

Uh oh!

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

Anbani

Installation

Structure

Usage

Conversion

Interpretation

Random text generation

Toolkit

RunKit

NLP

Command line

Interactive TUI

Parity with anbani.py

3.2

3.1

3.0 — breaking changes

What else