Skip to main content

Russian Texts Statistics

Project description

Russian Texts Statistics (ruTS) README_RU README_EN

Version Supported Python versions Downloads Build Status codecov Status License Repo size Codacy grade

Библиотека для извлечения статистик из текстов на русском языке.

Установка

Выполнить:

$ pip install ruts

Зависимости:

  • python 3.8+
  • nltk
  • pymorphy2
  • razdel
  • scipy
  • spaCy
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • graphviz

Функционал

Основной функционал базируется на адаптированных для русского языка статистиках библиотеки textacy и позволяет работать как непосредственно с текстами, так и с подготовленными Doc-объектами библиотеки spaCy.

API для знакомства с доступными функциями.

Извлечение объектов

Библиотека позволяет создавать свои инструменты для извлечения предложений и слов из текста, которые затем можно использовать при вычислении статистик.

Пример:

import re
from nltk.corpus import stopwords
from ruts import SentsExtractor, WordsExtractor
text = "Не имей 100 рублей, а имей 100 друзей"
se = SentsExtractor(tokenizer=re.compile(r', '))
se.extract(text)

    ('Не имей 100 рублей', 'а имей 100 друзей')

we = WordsExtractor(use_lexemes=True, stopwords=stopwords.words('russian'), filter_nums=True, ngram_range=(1, 2))
we.extract(text)

    ('иметь', 'рубль', 'иметь', 'друг', 'иметь_рубль', 'рубль_иметь', 'иметь_друг')
   
we.get_most_common(3)

    [('иметь', 2), ('рубль', 1), ('друг', 1)]

Базовые статистики

Библиотека позволяет извлекать из текста следующие статистические показатели:

  • количество предложений
  • количество слов
  • количество уникальных слов
  • количество длинных слов
  • количество сложных слов
  • количество простых слов
  • количество односложных слов
  • количество многосложных слов
  • количество символов
  • количество букв
  • количество пробелов
  • количество слогов
  • количество знаков препинания
  • распределение слов по количеству букв
  • распределение слов по количеству слогов

Пример:

from ruts import BasicStats
text = "Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика"
bs = BasicStats(text)
bs.get_stats()

    {'c_letters': {1: 1, 3: 2, 4: 3, 6: 1, 10: 2},
    'c_syllables': {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 2},
    'n_chars': 55,
    'n_complex_words': 2,
    'n_letters': 45,
    'n_long_words': 3,
    'n_monosyllable_words': 5,
    'n_polysyllable_words': 4,
    'n_punctuations': 2,
    'n_sents': 1,
    'n_simple_words': 7,
    'n_spaces': 8,
    'n_syllables': 18,
    'n_unique_words': 8,
    'n_words': 9}

bs.print_stats()

        Статистика     | Значение 
    ------------------------------
    Предложения         |    1     
    Слова               |    9     
    Уникальные слова    |    8     
    Длинные слова       |    3     
    Сложные слова       |    2     
    Простые слова       |    7     
    Односложные слова   |    5     
    Многосложные слова  |    4     
    Символы             |    55    
    Буквы               |    45    
    Пробелы             |    8     
    Слоги               |    18
    Знаки препинания    |    2

Метрики удобочитаемости

Библиотека позволяет вычислять для текста следующие метрики удобочитаемости:

  • Тест Флеша-Кинкайда
  • Индекс удобочитаемости Флеша
  • Индекс Колман-Лиау
  • Индекс SMOG
  • Автоматический индекс удобочитаемости
  • Индекс удобочитаемости LIX

Коэффициенты метрик для русского языка были взяты из работы исследователей проекта Plain Russian Language, которые получили их на основе специально подобранных текстов с предварительными возрастными пометками.

Пример:

from ruts import ReadabilityStats
text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"
rs = ReadabilityStats(text)
rs.get_stats()

    {'automated_readability_index': 0.2941666666666656,
    'coleman_liau_index': 0.2941666666666656,
    'flesch_kincaid_grade': 3.4133333333333304,
    'flesch_reading_easy': 83.16166666666666,
    'lix': 48.333333333333336,
    'smog_index': 0.05}

rs.print_stats()

                    Метрика                 | Значение 
    --------------------------------------------------
    Тест Флеша-Кинкайда                     |   3.41   
    Индекс удобочитаемости Флеша            |  83.16   
    Индекс Колман-Лиау                      |   0.29   
    Индекс SMOG                             |   0.05   
    Автоматический индекс удобочитаемости   |   0.29   
    Индекс удобочитаемости LIX              |  48.33  

Метрики лексического разнообразия

Библиотека позволяет вычислять для текста следующие метрики лексического разнообразия:

  • Type-Token Ratio (TTR)
  • Root Type-Token Ratio (RTTR)
  • Corrected Type-Token Ratio (CTTR)
  • Herdan Type-Token Ratio (HTTR)
  • Summer Type-Token Ratio (STTR)
  • Mass Type-Token Ratio (MTTR)
  • Dugast Type-Token Ratio (DTTR)
  • Moving Average Type-Token Ratio (MATTR)
  • Mean Segmental Type-Token Ratio (MSTTR)
  • Measure of Textual Lexical Diversity (MTLD)
  • Moving Average Measure of Textual Lexical Diversity (MAMTLD)
  • Hypergeometric Distribution D (HD-D)
  • Индекс Симпсона
  • Гапакс-индекс

Часть реализаций метрик взята из проекта lexical_diversity.

Пример:

from ruts import DiversityStats
text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"
ds = DiversityStats(text)
ds.get_stats()

    {'ttr': 0.7333333333333333,
    'rttr': 2.840187787218772,
    'cttr': 2.008316044185609,
    'httr': 0.8854692840710253,
    'sttr': 0.2500605793160845,
    'mttr': 0.0973825075623254,
    'dttr': 10.268784661968104,
    'mattr': 0.7333333333333333,
    'msttr': 0.7333333333333333,
    'mtld': 15.0,
    'mamtld': 11.875,
    'hdd': -1,
    'simpson_index': 21.0,
    'hapax_index': 431.2334616537499}

ds.print_stats()

                              Метрика                           | Значение 
    ----------------------------------------------------------------------
    Type-Token Ratio (TTR)                                      |   0.92   
    Root Type-Token Ratio (RTTR)                                |   7.17   
    Corrected Type-Token Ratio (CTTR)                           |   5.07   
    Herdan Type-Token Ratio (HTTR)                              |   0.98   
    Summer Type-Token Ratio (STTR)                              |   0.96   
    Mass Type-Token Ratio (MTTR)                                |   0.01   
    Dugast Type-Token Ratio (DTTR)                              |  85.82   
    Moving Average Type-Token Ratio (MATTR)                     |   0.91   
    Mean Segmental Type-Token Ratio (MSTTR)                     |   0.94   
    Measure of Textual Lexical Diversity (MTLD)                 |  208.38  
    Moving Average Measure of Textual Lexical Diversity (MTLD)  |   1.00   
    Hypergeometric Distribution D (HD-D)                        |   0.94   
    Индекс Симпсона                                             |  305.00  
    Гапакс-индекс                                               | 2499.46  

Морфологические статистики

Библиотека позволяет извлекать из текста следующие морфологические признаки:

  • часть речи
  • одушевленность
  • вид
  • падеж
  • род
  • совместность
  • наклонение
  • число
  • лицо
  • время
  • переходность
  • залог

Для морфологического разбора текста используется библиотека pymorphy2. Описание статистик взяты из корпуса OpenCorpora.

Пример:

from ruts import MorphStats
text = "Постарайтесь получить то, что любите, иначе придется полюбить то, что получили"
ms = MorphStats(text)
ms.pos

    ('VERB', 'INFN', 'CONJ', 'CONJ', 'VERB', 'ADVB', 'VERB', 'INFN', 'CONJ', 'CONJ', 'VERB')

ms.get_stats()

    {'animacy': {None: 11},
    'aspect': {None: 5, 'impf': 1, 'perf': 5},
    'case': {None: 11},
    'gender': {None: 11},
    'involvement': {None: 10, 'excl': 1},
    'mood': {None: 7, 'impr': 1, 'indc': 3},
    'number': {None: 7, 'plur': 3, 'sing': 1},
    'person': {None: 9, '2per': 1, '3per': 1},
    'pos': {'ADVB': 1, 'CONJ': 4, 'INFN': 2, 'VERB': 4},
    'tense': {None: 8, 'futr': 1, 'past': 1, 'pres': 1},
    'transitivity': {None: 5, 'intr': 2, 'tran': 4},
    'voice': {None: 11}}

ms.explain_text(filter_none=True)

    (('Постарайтесь',
        {'aspect': 'perf',
        'involvement': 'excl',
        'mood': 'impr',
        'number': 'plur',
        'pos': 'VERB',
        'transitivity': 'intr'}),
    ('получить', {'aspect': 'perf', 'pos': 'INFN', 'transitivity': 'tran'}),
    ('то', {'pos': 'CONJ'}),
    ('что', {'pos': 'CONJ'}),
    ('любите',
        {'aspect': 'impf',
        'mood': 'indc',
        'number': 'plur',
        'person': '2per',
        'pos': 'VERB',
        'tense': 'pres',
        'transitivity': 'tran'}),
    ('иначе', {'pos': 'ADVB'}),
    ('придется',
        {'aspect': 'perf',
        'mood': 'indc',
        'number': 'sing',
        'person': '3per',
        'pos': 'VERB',
        'tense': 'futr',
        'transitivity': 'intr'}),
    ('полюбить', {'aspect': 'perf', 'pos': 'INFN', 'transitivity': 'tran'}),
    ('то', {'pos': 'CONJ'}),
    ('что', {'pos': 'CONJ'}),
    ('получили',
        {'aspect': 'perf',
        'mood': 'indc',
        'number': 'plur',
        'pos': 'VERB',
        'tense': 'past',
        'transitivity': 'tran'}))

ms.print_stats('pos', 'tense')

    ---------------Часть речи---------------
    Глагол (личная форма)         |    4     
    Союз                          |    4     
    Глагол (инфинитив)            |    2     
    Наречие                       |    1     

    -----------------Время------------------
    Неизвестно                    |    8     
    Настоящее                     |    1     
    Будущее                       |    1     
    Прошедшее                     |    1 

Наборы данных

Библиотека позволяет работать с несколькими заранее предобработанными наборами данных:

  • sov_chrest_lit - советские хрестоматии по литературе
  • stalin_works - полное собрание сочинений И.В. Сталина

Существует возможность работать как с чистыми текстами (без заголовочной информации), так и с записями, а также фильтровать их по различным критериям.

Пример:

from ruts.datasets import SovChLit
sc = SovChLit()
sc.info

    {'description': 'Корпус советских хрестоматий по литературе',
    'url': 'https://dataverse.harvard.edu/file.xhtml?fileId=3670902&version=DRAFT',
    'Наименование': 'sov_chrest_lit'}

for i in sc.get_records(max_len=100, category='Весна', limit=1):
    pprint(i)

    {'author': 'Е. Трутнева',
    'book': 'Родная речь. Книга для чтения в I классе начальной школы',
    'category': 'Весна',
    'file': PosixPath('../ruTS/ruts_data/texts/sov_chrest_lit/grade_1/155'),
    'grade': 1,
    'subject': 'Дождик',
    'text': 'Дождик, дождик, поливай, будет хлеба каравай!\n'
            'Дождик, дождик, припусти, дай гороху подрасти!',
    'type': 'Стихотворение',
    'year': 1963}

for i in sc.get_texts(text_type='Басня', limit=1):
    pprint(i)

    ('— Соседка, слышала ль ты добрую молву? — вбежавши, крысе мышь сказала:\n'
    '— Ведь кошка, говорят, попалась в когти льву. Вот отдохнуть и нам пора '
    'настала!\n'
    '— Не радуйся, мой свет,— ей крыса говорит в ответ,— и не надейся '
    'по-пустому.\n'
    'Коль до когтей у них дойдёт, то, верно, льву не быть живому: сильнее кошки '
    'зверя нет.')

Визуализация

Библиотека позволяет визуализировать тексты с помощью следующих видов графиков:

  • Закон Ципфа (Zipf's law)
  • Литературная дактилоскопия (Literature Fingerprinting)
  • Дерево слов (Word Tree)

Пример:

from collections import Counter
from nltk.corpus import stopwords
from ruts import WordsExtractor
from ruts.datasets import SovChLit
from ruts.visualizers import zipf

sc = SovChLit()
text = '\n'.join([text for text in sc.get_texts(limit=100)])
we = WordsExtractor(use_lexemes=True, stopwords=stopwords.words('russian'), filter_nums=True)
tokens_with_count = Counter(we.extract(text))
zipf(tokens_with_count, num_words=100, num_labels=10, log=False, show_theory=True, alpha=1.1)

Компоненты

Библиотека позволяет создавать компоненты spaCy для следующих классов:

  • BasicStats
  • DiversityStats
  • MorphStats
  • ReadabilityStats

Русскоязычную модель spaCy можно скачать, выполнив команду:

$ python -m spacy download ru_core_news_sm

Пример:

import ruts
import spacy
nlp = spacy.load('ru_core_news_sm')
nlp.add_pipe('basic', last=True)
doc = nlp("Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика")
doc._.basic.c_letters

    {1: 1, 3: 2, 4: 3, 6: 1, 10: 2}

doc._.basic.get_stats()

    {'c_letters': {1: 1, 3: 2, 4: 3, 6: 1, 10: 2},
    'c_syllables': {1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 2},
    'n_chars': 55,
    'n_complex_words': 2,
    'n_letters': 45,
    'n_long_words': 3,
    'n_monosyllable_words': 5,
    'n_polysyllable_words': 4,
    'n_punctuations': 2,
    'n_sents': 1,
    'n_simple_words': 7,
    'n_spaces': 8,
    'n_syllables': 18,
    'n_unique_words': 8,
    'n_words': 9}

Структура проекта

  • docs - документация по проекту
  • ruts:
    • basic_stats.py - базовые текстовые статистики
    • components.py - компоненты spaCy
    • constants.py - основные используемые константы
    • diversity_stats.py - метрики лексического разнообразия текста
    • extractors.py - инструменты для извлечения объектов из текста
    • morph_stats.py - морфологические статистики
    • readability_stats.py - метрики удобочитаемости текста
    • utils.py - вспомогательные инструменты
    • datasets - наборы данных:
      • dataset.py - базовый класс для работы с наборами данных
      • sov_chrest_lit.py - советские хрестоматии по литературе
      • stalin_works.py - полное собрание сочинений И.В. Сталина
    • visualizers - инструменты для визуализации текстов:
      • fingerprinting.py - Литературная дактилоскопия
      • word_tree.py - Дерево слов
      • zipf.py - Закон Ципфа
  • tests:
    • test_basic_stats.py - тесты базовых текстовых статистик
    • test_components.py - тесты компонентов spaCy
    • test_diversity_stats.py - тесты метрик лексического разнообразия текста
    • test_extractors.py - тесты инструментов для извлечения объектов из текста
    • test_morph_stats - тесты морфологических статистик
    • test_readability_stats.py - тесты метрик удобочитаемости текста
    • datasets - тесты наборов данных:
      • test_dataset.py - тесты базового класса для работы с наборами данных
      • test_sov_chrest_lit.py - тесты набора данных советских хрестоматий по литературе
      • test_stalin_works.py - тесты набора данных полного собрания сочинений И.В. Сталина
    • visualizers - тесты инструментов для визуализации текстов:
      • test_fingerprinting.py - тесты визуализации Литературная дактилоскопия
      • test_word_tree.py - тесты визуализации Дерево слов
      • test_zipf.py - тесты визуализации Закон Ципфа

Авторы

Атрибуция

Пожалуйста, используйте следующую BibTeX нотацию для цитирования библиотеки ruTS, если вы используете ее в своих исследованиях или программах. Цитирование является очень полезным для дальнейшей разработки и поддержки данного проекта.

@software{ruTS,
  author = {Sergey Shkarin},
  title = {{ruTS, a library for statistics extraction from texts in Russian}},
  year = 2022,
  publisher = {Moscow},
  url = {https://github.com/SergeyShk/ruTS}
}

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

ruts-0.8.1.tar.gz (44.8 kB view hashes)

Uploaded source

Built Distribution

ruts-0.8.1-py3-none-any.whl (51.2 kB view hashes)

Uploaded py3

Supported by

AWS AWS Cloud computing Datadog Datadog Monitoring Facebook / Instagram Facebook / Instagram PSF Sponsor Fastly Fastly CDN Google Google Object Storage and Download Analytics Huawei Huawei PSF Sponsor Microsoft Microsoft PSF Sponsor NVIDIA NVIDIA PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Salesforce Salesforce PSF Sponsor Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page