ruts 0.6.0

Russian Texts Statistics

Russian Texts Statistics (ruTS)

Библиотека для извлечения статистик из текстов на русском языке.

Установка

Выполнить:

$ pip install ruts

Зависимости:

• python 3.6+
• nltk
• pymorphy2
• razdel
• scipy
• spacy

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.

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(text, tokenizer=re.compile(r', '))
se.extract()

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

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

    ('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

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)

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(text, use_lexemes=True, stopwords=stopwords.words('russian'), filter_nums=True)
tokens_with_count = Counter(we.extract())
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

Пример:

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

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

doc._.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}

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
  • visualizers.py - инструменты для визуализации текстов
  • datasets - наборы данных:
    • dataset.py - базовый класс для работы с наборами данных
    • sov_chrest_lit.py - советские хрестоматии по литературе
• 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

Авторы

• Шкарин Сергей ([e-mail])
• Смирнова Екатерина ([e-mail])