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

Любую статистику можно вывести на экран в читаемом виде:

>>> from ruts import BasicStats

>>> text = "Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика"
>>> BasicStats(text).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

Подробнее - в документации.

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
• Индекс удобочитаемости RIX
• Формула Соловьёва, Иванова, Солнышкиной
• Формула Мацковского
• Индекс Дейла-Чейла
• Индекс Ганнинга

Поверх формул работает интерпретирующий слой: сводный класс по медиане формул класса, соответствие класса возрасту читателя по таблице plainrussian и время чтения.

Коэффициенты формул, адаптированных для русского языка, задаются пресетом preset: по умолчанию используются коэффициенты проекта Plain Russian Language, полученные на текстах с метками класса (plainrussian), доступны также коэффициенты Оборневой для художественных текстов (fiction) и казанской группы (Соловьёв, Иванов, Солнышкина) для учебных (academic).

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts import ReadabilityStats

>>> text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"
>>> rs = ReadabilityStats(text)

>>> pprint(rs.get_stats())
{'automated_readability_index': 0.2941666666666656,
 'coleman_liau_index': 1.1700000000000053,
 'consensus_grade': 1.5,
 'dale_chall_index': 4.095000000000001,
 'flesch_kincaid_grade': -2.0633333333333326,
 'flesch_reading_easy': 87.16833333333334,
 'gunning_fog_index': 6.0,
 'lix': 28.333333333333336,
 'matskovsky_index': 9.351,
 'reading_time': 0.08333333333333333,
 'rix': 2.0,
 'sis_grade': 1.5166666666666675,
 'smog_index': 0.05}

>>> rs.print_stats()
                   Метрика                   | Значение
-------------------------------------------------------
Тест Флеша-Кинкайда                          |  -2.06
Индекс удобочитаемости Флеша                 |  87.17
Индекс Колман-Лиау                           |   1.17
Индекс SMOG                                  |   0.05
Автоматический индекс удобочитаемости        |   0.29
Индекс удобочитаемости LIX                   |  28.33
Индекс удобочитаемости RIX                   |   2.00
Формула Соловьёва, Иванова, Солнышкиной      |   1.52
Формула Мацковского                          |   9.35
Индекс Дейла-Чейла                           |   4.10
Индекс Ганнинга                              |   6.00
Сводный класс                                |   1.50
Время чтения (мин.)                          |   0.08

>>> rs.describe_grade()
'1-3-й класс (6-8 лет)'

Подробнее - в документации.

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)
• Maas 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 (MA-MTLD)
• MTLD со скользящим окном и заворотом текста (MTLD-W)
• Hypergeometric Distribution D (HD-D)
• Индекс Симпсона (D), обратный индекс Симпсона (1/D) и индекс Джини-Симпсона (1-D)
• Гапакс-индекс (Honoré's R), доля гапаксов, меры Баайена (P) и показатель α₂
• Характеристики Юла (K и I), меры Хердана (Vm), Сишела (S), Мишеа (M), Брюне (W) и Дюга (k)
• Энтропия Шеннона, выравненность и перплексия
• Наклон закона Ципфа (α) и показатель закона Хипса (β)

Окна, пороги и основание логарифма вынесены в параметры DiversityStats, любую метрику можно посчитать по окнам с доверительным интервалом методом windowed. Часть реализаций метрик взята из проекта lexical_diversity, формулы мер по спектру частот сверены с Tweedie и Baayen (1998), zipfR и quanteda.

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts import DiversityStats

>>> text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"

>>> pprint(DiversityStats(text).get_stats())
{'alpha2': 0.5,
 'baayen_p': 0.5333333333333333,
 'brunet_w': 6.00637847898991,
 'cttr': 2.008316044185609,
 'dttr': 10.268784661968118,
 'dugast_k': 14.783895126869226,
 'entropy': 3.3232314287976203,
 'evenness': 0.9606293157795304,
 'gini_simpson_index': 0.9523809523809523,
 'hapax_index': 992.9517404041437,
 'hapax_ratio': 0.7272727272727273,
 'hdd': nan,
 'heaps_beta': 0.8366147342060046,
 'herdan_vm': 0.1421338109037403,
 'httr': 0.8854692840710255,
 'inverse_simpson_index': 21.0,
 'mamtld': 12.0,
 'mattr': 0.7333333333333333,
 'michea_m': 5.5,
 'msttr': 0.7333333333333333,
 'mtld': 15.0,
 'mtldw': 13.25,
 'mttr': 0.09738250756232528,
 'perplexity': 10.009038104159247,
 'rttr': 2.840187787218772,
 'sichel_s': 0.18181818181818182,
 'simpson_index': 0.047619047619047616,
 'sttr': 0.2500605793160848,
 'ttr': 0.7333333333333333,
 'yule_i': 8.642857142857142,
 'yule_k': 444.44444444444446,
 'zipf_alpha': 0.4884512334695912}

>>> DiversityStats(text).windowed("ttr", window_len=5)
WindowStats(mean=0.9333333333333332, std=0.11547005383792512, lower=0.6464898180167025, upper=1.220176848649964, n_windows=3)

Подробнее - в документации.

Библиотека позволяет извлекать из текста следующие морфологические признаки:

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

Значения выдаются в терминах Universal Dependencies: для Doc spaCy с разметкой они берутся из token.pos_ и token.morph с учётом контекста, для строки - из первого разбора pymorphy3 с переводом граммем OpenCorpora в UD.

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts import MorphStats

>>> text = "Постарайтесь получить то, что любите, иначе придется полюбить то, что получили"
>>> ms = MorphStats(text)

>>> ms.pos
('VERB', 'VERB', 'CCONJ', 'SCONJ', 'VERB', 'ADV', 'VERB', 'VERB', 'CCONJ', 'SCONJ', 'VERB')

>>> pprint(ms.get_stats())
{'animacy': {None: 11},
 'aspect': {None: 5, 'Imp': 1, 'Perf': 5},
 'case': {None: 11},
 'gender': {None: 11},
 'involvement': {None: 10, 'Ex': 1},
 'mood': {None: 7, 'Imp': 1, 'Ind': 3},
 'number': {None: 7, 'Plur': 3, 'Sing': 1},
 'person': {None: 9, '2': 1, '3': 1},
 'pos': {'ADV': 1, 'CCONJ': 2, 'SCONJ': 2, 'VERB': 6},
 'tense': {None: 8, 'Fut': 1, 'Past': 1, 'Pres': 1},
 'transitivity': {None: 5, 'Intr': 2, 'Tran': 4},
 'verb_form': {None: 5, 'Fin': 4, 'Inf': 2},
 'voice': {None: 11}}

>>> ms.print_stats('pos', 'tense')
---------------Часть речи---------------
Глагол                        |    6
Сочинительный союз            |    2
Подчинительный союз           |    2
Наречие                       |    1

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

Отдельные слова можно разобрать с расшифровкой признаков через ms.explain_text(filter_none=True).

Подробнее - в документации.

Библиотека повторяет показатели сервисов Advego и Text.ru:

• Классическая и академическая тошнота
• Водность
• Заспамленность
• Естественность по закону Ципфа
• Плотность ключевых слов и фраз
• Лексические маркеры канцелярита: отглагольные существительные, производные предлоги, вводные слова, штампы

Точные формулы сервисов не опубликованы, поэтому реализованы общепринятые определения; стоп-слова для водности определяются по части речи с помощью pymorphy3 или задаются списком.

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts import StyleStats

>>> text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"
>>> ss = StyleStats(text)

>>> pprint(ss.get_stats())
{'academic_nausea': 93.33333333333333,
 'classic_nausea': 1.7320508075688772,
 'cliches': 0.0,
 'compound_prepositions': 0.0,
 'parentheticals': 0.0,
 'spam': 26.666666666666668,
 'verbal_nouns': 0.0,
 'water': 46.666666666666664,
 'zipf_naturalness': 33.333333333333336}

>>> ss.keyword_density("когда", "нет а")
{'когда': 20.0, 'нет а': 13.333333333333334}

>>> ss = StyleStats("В целях повышения качества в кратчайшие сроки, как правило, проводится проверка")
>>> ss.verbal_nouns, ss.compound_prepositions, ss.parentheticals, ss.cliches
(16.666666666666664, 9.090909090909092, 9.090909090909092, 9.090909090909092)

Подробнее - в документации.

Библиотека считает по буквам, без учета оглушения и ударения:

• Доли гласных, сонорных, звонких и глухих согласных, отношение согласных к гласным
• Консонантные кластеры и зияния гласных
• Энтропию CV-шаблонов слов и «жёсткость»
• Индексы аллитерации и ассонанса относительно ожидаемых повторов
• Слоги по правилу восходящей звучности: доля открытых слогов, средняя длина слога, CV-шаблоны

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts import PhonStats
>>> from ruts.phon_stats import syllabify

>>> text = "Ног нет, а хожу, рта нет, а скажу: когда спать, когда вставать, когда работу начинать"
>>> ps = PhonStats(text)

>>> pprint(ps.get_stats())
{'alliteration': 0.9149440867502556,
 'assonance': 0.802520508857449,
 'consonant_vowel_ratio': 1.48,
 'cv_entropy': 3.1395722619867223,
 'hardness': 0.5625,
 'mean_syllable_len': 2.6,
 'p_heavy_clusters': 0.034482758620689655,
 'p_hiatus': 0.0,
 'p_open_syllables': 0.76,
 'p_sonorants': 0.11290322580645161,
 'p_voiced': 0.1935483870967742,
 'p_voiceless': 0.2903225806451613,
 'p_vowels': 0.4032258064516129}

>>> syllabify("здравствуйте")
['здра', 'вствуй', 'те']

Подробнее - в документации.

Библиотека считает по дереву зависимостей spaCy (нужна модель с парсером):

• Длины зависимостей, глубину дерева, число листьев и поддеревьев, валентность глаголов
• Сочинительные цепочки, клаузы и придаточные
• Модификаторы именной группы и цепочки родительных падежей
• Причастные и деепричастные обороты, пассив, инфинитивы и отрицания
• Синтаксические маркеры канцелярита: расщеплённые сказуемые («осуществлять проверку»), отношение существительных к глаголам

>>> import spacy
>>> from ruts import SyntaxStats

>>> nlp = spacy.load('ru_core_news_sm')
>>> text = "Дом, построенный рабочими в прошлом году, был продан. Он сказал, что не придёт, и ушёл, хлопнув дверью."
>>> ss = SyntaxStats(nlp(text))

>>> ss.tree_depth, ss.mean_dependency_distance
(4.0, 1.9333333333333333)
>>> ss.clauses_per_sent, ss.subordinate_clauses_per_sent
(1.5, 0.5)
>>> ss.participle_clauses_per_sent, ss.converb_clauses_per_sent, ss.p_passive
(0.5, 0.5, 0.4)

Подробнее - в документации.

Библиотека считает по леммам (spaCy для Doc с разметкой, pymorphy3 для строки), разбор зависимостей не нужен:

• Повторы существительных, аргументов и знаменательных слов между соседними предложениями и всеми парами предложений (бинарные и пропорциональные, как в Coh-Metrix)
• Данность: доля местоимений, отношение местоимений к существительным, доля указательных и уже встречавшихся знаменательных слов
• Темпоральную связность: повтор времени и вида глаголов в соседних предложениях
• Плотность коннекторов на 1000 слов по классам (причинные, противительные, уступительные, временные, аддитивные, условные, переформулирующие) и типам по собственному словарю из 317 единиц

>>> from ruts import CohesionStats

>>> text = "Кот сидел на окне. Он смотрел на птиц. Птицы улетели, и кот уснул. Завтра он снова будет сидеть на этом окне."
>>> cs = CohesionStats(text)

>>> cs.noun_overlap_adjacent, cs.noun_overlap_all
(0.3333333333333333, 0.5)
>>> cs.argument_overlap_all, cs.content_overlap_prop_adjacent
(0.6666666666666666, 0.1111111111111111)
>>> cs.p_pronouns, cs.p_given, cs.temporal_cohesion
(0.14285714285714285, 0.2857142857142857, 0.5)

>>> cs = CohesionStats("Кот ждал птиц, потому что был голоден. Однако птицы улетели, и всё же кот не ушёл.")
>>> cs.connectors_causal, cs.connectors_adversative, cs.connectors_concessive
(62.5, 62.5, 62.5)

Подробнее - в документации.

Насколько слова текста редки относительно языка (lexical sophistication по образцу TAALES):

• Средняя частотность, диапазон и дисперсия лемм по частотному словарю Ляшевской и Шарова (загружается один раз: FreqDict().download())
• Доли слов из частотных полос топ-1000, 2000, 5000 и 10000 по вшитому списку Шарова - работают без словаря
• Сюрпризал и перплексия по униграммной модели словаря, покрытие словарём, лексическая плотность
• Формула Соловьёва, Иванова, Солнышкиной с частотностью - ReadabilityStats.sis_grade_by_freq

>>> from ruts import LexicalStats
>>> from ruts.datasets import FreqDict

>>> FreqDict().download()
>>> ls = LexicalStats("Кот сидел на окне и смотрел на птиц")

>>> ls.mean_ipm_content, ls.mean_log_ipm, ls.surprisal
(324.18, 3.0674194359404705, 9.74182176626998)
>>> ls.p_top1000, ls.p_top10000, ls.lexical_density
(0.75, 1.0, 0.625)

>>> LexicalStats("Фелинолог пребывал на подоконнике").p_beyond_top10000
0.25

Подробнее - в документации.

Инструменты корпусной лингвистики над списками слов - функции подпакета ruts.corpus, результаты - списки именованных кортежей (pd.DataFrame(result) даёт таблицу):

• Ключевые слова относительно эталонного корпуса или частотного словаря Ляшевской и Шарова: G² с p-значением, Log Ratio, %DIFF, BIC, ELL, отношение шансов
• Коллокации в окне по logDice, MI, MI³, t-score, Dice, G², NPMI, минимальной чувствительности; сочетаемость одного слова
• Дисперсия слов по частям текста: DP Гриса, D Жюйана, D2 Кэрролла, S Розенгрена, дивергенция Кульбака-Лейблера
• Конкорданс KWIC по словоформе или лемме; подгонка закона Ципфа-Мандельброта - fit_zipf_mandelbrot в ruts.diversity_stats
• Стилометрия: дельта Барроуза с вариантами (квадратичная, Эдера, косинусная) по словам или символьным N-граммам, Zeta с логарифмической Zeta, хи-квадрат Килгарриффа, кривая Менденхолла, профиль служебных слов
• Сравнение корпусов compare_corpora: 130 признаков текста (базовые, удобочитаемость, разнообразие, морфология, ритм предложений, профиль пунктуации) по окнам одинаковой длины, для каждого - критерий Манна-Уитни с поправкой Холма, d Коэна, дельта Клиффа, AUC и бутстрэп-интервал разности медиан

>>> from ruts import WordsExtractor
>>> from ruts.corpus import keyness, collocations, dispersion, kwic, print_kwic, delta, zeta

>>> we = WordsExtractor(use_lexemes=True, lowercase=True)
>>> text = "Кот сидел на окне и смотрел на птиц. Птицы улетели, и кот уснул на окне. Завтра кот снова будет сидеть на окне и смотреть на птиц."
>>> target = we.extract(text)
>>> reference = we.extract("Собака лежала на полу и дремала. Потом собака ела и снова дремала. Завтра собака будет гулять.")

>>> [(k.word, round(k.g2, 2), round(k.log_ratio, 2)) for k in keyness(target, reference, top_n=2)]
[('кот', 2.88, 1.88), ('окно', 2.88, 1.88)]
>>> [(c.left, c.right, c.freq_pair, round(c.score, 2)) for c in collocations(target, window=2, top_n=2)]
[('птица', 'улететь', 2, 13.0), ('и', 'смотреть', 2, 12.68)]
>>> [(d.word, round(d.dp, 2)) for d in dispersion(target, parts=3, min_freq=3)][:3]
[('на', 0.15), ('кот', 0.32), ('окно', 0.03)]
>>> print_kwic(kwic(text, "окно", by_lemma=True, window=2), width=16)
        сидел на  окне  и смотрел
        уснул на  окне  . Завтра кот
       сидеть на  окне  и смотреть

>>> both = we.extract("Кот и собака дремали на окне. Завтра кот будет смотреть на птиц, а собака - спать на полу.")
>>> delta({"кот": target, "собака": reference, "кот и собака": both}, n_mfw=10).round(2)
               кот  собака  кот и собака
кот           0.00    1.74          0.96
собака        1.74    0.00          1.11
кот и собака  0.96    1.11          0.00
>>> [(z.word, round(z.zeta, 2)) for z in zeta(target, reference, segment_size=5, top_n=2)]
[('на', 0.67), ('кот', 0.6)]

Подробнее - в документации: корпусные меры, стилометрия.

Библиотека позволяет работать с несколькими заранее предобработанными наборами данных:

• sov_chrest_lit - советские хрестоматии по литературе
• stalin_works - полное собрание сочинений И.В. Сталина
• freq2011 - частотный словарь Ляшевской и Шарова: 52 138 лемм с ipm, диапазоном и дисперсией по НКРЯ
• texts_by_grade - тексты с метками класса проекта Plain Russian Language (CC0), на которых проверяются формулы удобочитаемости
• poetry_corpus - корпус русской поэзии PoetryCorpus Ильи Гусева: 16 694 стихотворения 195 авторов с годами и темами (Apache-2.0)
• russian_literature - собрание русской классической литературы RusLit: 373 произведения 12 авторов в трёх жанрах с годами написания (общественное достояние)

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

>>> from pprint import pprint
>>> from ruts.datasets import SovChLit

>>> sc = SovChLit()
>>> sc.info
{'Наименование': 'sov_chrest_lit',
 'url': 'https://dataverse.harvard.edu/file.xhtml?fileId=3670902&version=DRAFT',
 'description': 'Корпус советских хрестоматий по литературе',
 'author': 'Шкарин С.С.'}

>>> for record in sc.get_records(max_len=100, category='Весна', limit=1):
...     pprint(record)
{'author': 'С. Маршак',
 'book': 'Родная речь. Книга для чтения в I классе начальной школы',
 'category': 'Весна',
 'file': PosixPath('.../ruts_data/texts/sov_chrest_lit/grade_1/114'),
 'grade': 1,
 'subject': 'Март',
 'text': 'Рыхлый снег темнеет в марте, тают льдинки на окне.\n'
         'Зайчик бегает по парте и по карте на стене.',
 'type': 'Стихотворение',
 'year': 1963}

Набор данных скачивается методом download() и кэшируется локально, повторный вызов ничего не качает; до загрузки get_texts() и get_records() поднимают OSError с подсказкой. Корпус поэзии и классическая литература загружаются с первоисточников по закреплённым коммитам с проверкой SHA-256.

Библиотека позволяет визуализировать тексты с помощью следующих видов графиков:

• Закон Ципфа (Zipf's law)
• Литературная дактилоскопия (Literature Fingerprinting)
• Дерево слов (Word Tree)
• Подсветка текста по 15 слоям в пяти группах: читаемость (длинные предложения, сложные и редкие слова), синтаксис (пассив, обороты, цепочки родительных, расщеплённые сказуемые), канцелярит (отглагольные существительные, производные предлоги, штампы), стиль (стоп-слова, вводные слова, коннекторы), фоника (аллитерации)
• Корпусные графики: лексическая дисперсия, диаграмма ключевых слов, сеть коллокаций
• Стилометрические графики: дендрограмма, главные компоненты и многомерное шкалирование по дельте, кривые Менденхолла
• Рост словаря и спектр частот, длины предложений со скользящим средним

Графики matplotlib принимают оси ax и возвращают Axes, поэтому их можно раскладывать по одной фигуре. Подсветка возвращает объект, который отображается в Jupyter как HTML с легендой и всплывающими пояснениями; по умолчанию включены шесть слоёв, layers="all" включает все; синтаксические слои требуют Doc с разбором зависимостей:

>>> import spacy
>>> from ruts.visualizers import highlight

>>> nlp = spacy.load('ru_core_news_sm')
>>> text = (
...     "Проект, подготовленный за неделю, был одобрен советом без обсуждения. "
...     "Повышение эффективности использования бюджетных средств обсуждалось, не выходя за рамки регламента. "
...     "Участники, представлявшие региональные министерства, не смогли согласовать позиции по вопросам "
...     "финансирования и распределения ответственности между ведомствами, поскольку каждое из них "
...     "настаивало на собственной трактовке положений соглашения. "
...     "Споры стихли, в кулуарах шумно шептались и шушукались, а решение было отложено до следующего заседания."
... )
>>> ht = highlight(nlp(text))
>>> ht.counts
{'long_sents': 1, 'complex_words': 26, 'passive': 4, 'genitive_chains': 2, 'split_predicates': 0, 'cliches': 1}
>>> highlight(nlp(text), layers=["verbal_nouns", "connectors", "rare_words"]).counts
{'rare_words': 3, 'verbal_nouns': 10, 'connectors': 4}
>>> ht  # в Jupyter отобразится подсветка, разметка доступна через ht.to_html()

>>> 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)

Библиотека позволяет создавать компоненты spaCy для следующих классов:

• BasicStats
• CohesionStats
• DiversityStats
• LexicalStats
• MorphStats
• PhonStats
• ReadabilityStats
• StyleStats
• SyntaxStats

>>> 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.n_words
9

Значения совпадают с примером выше: знаки препинания и пробельные токены spaCy при подсчёте отфильтровываются.

Подробнее - в документации.

• docs - документация по проекту
• ruts:
  • basic_stats.py - базовые текстовые статистики
  • cohesion_stats.py - статистики связности текста
  • components.py - компоненты spaCy
  • constants.py - основные используемые константы
  • diversity_stats.py - метрики лексического разнообразия текста
  • extractors.py - инструменты для извлечения объектов из текста
  • lexical_stats.py - статистики лексической сложности текста
  • morph_stats.py - морфологические статистики
  • phon_stats.py - фоностатистики текста
  • readability_stats.py - метрики удобочитаемости текста
  • style_stats.py - SEO-метрики стиля текста
  • syntax_stats.py - синтаксические статистики текста
  • utils.py - вспомогательные инструменты
  • corpus - корпусные меры:
    • collocations.py - коллокации и меры ассоциации
    • compare.py - сравнение корпусов по признакам текста
    • dispersion.py - дисперсия слов по частям текста
    • keyness.py - ключевые слова относительно эталонного корпуса
    • kwic.py - конкорданс KWIC
    • stylometry.py - дельта Барроуза, Zeta и другие меры стилометрии
  • datasets - наборы данных:
    • dataset.py - базовый класс для работы с наборами данных
    • freq2011.py - частотный словарь Ляшевской и Шарова
    • poetry_corpus.py - корпус русской поэзии PoetryCorpus
    • russian_literature.py - собрание русской классической литературы RusLit
    • sov_chrest_lit.py - советские хрестоматии по литературе
    • stalin_works.py - полное собрание сочинений И.В. Сталина
    • texts_by_grade.py - тексты с метками класса проекта Plain Russian Language
  • resources - вшитые лексические ресурсы (список самых частых лемм, словарь коннекторов)
  • visualizers - инструменты для визуализации текстов:
    • corpus.py - Лексическая дисперсия, ключевые слова, сеть коллокаций
    • fingerprinting.py - Литературная дактилоскопия
    • highlight.py - Подсветка текста
    • sentences.py - Длины предложений
    • stylometry.py - Дендрограмма, главные компоненты, шкалирование, кривые Менденхолла
    • vocabulary.py - Закон Хипса и спектр частот
    • word_tree.py - Дерево слов
    • zipf.py - Закон Ципфа
• tests - тесты, повторяющие структуру пакета