Skip to main content

Russian Texts Statistics

Project description

Russian Texts Statistics (ruTS)

Библиотека для извлечения статистик из текстов на русском языке.

Установка

Выполнить:

$ pip install ruts

Зависимости:

  • python 3.6+
  • nltk
  • pymorphy2
  • spacy

Библиотека по умолчанию использует токенизатор от nltk, которые необходимо предварительно скачать:

import nltk
nltk.download('punkt') 

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', '))
print(tuple(se.extract()))

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

bs.print_stats()

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

    ('иметь', 'рубль', 'иметь', 'друг', 'иметь_рубль', 'рубль_иметь', 'иметь_друг')

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  

Структура проекта

  • ruts:
    • basic_stats.py - базовые текстовые статистики
    • constants.py - основные используемые константы
    • extractors.py - инструменты для извлечения объектов из текста
    • readability_stats.py - метрики удобочитаемости текста
    • utils.py - вспомогательные инструменты
  • tests:
    • test_basic_stats.py - тесты базовых текстовых статистик
    • test_extractors.py - тесты инструментов для извлечения объектов из текста
    • test_readability_stats.py - тесты метрик удобочитаемости текста

Авторы

Project details


Download files

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

Files for ruts, version 0.2.0
Filename, size File type Python version Upload date Hashes
Filename, size ruts-0.2.0.tar.gz (13.8 kB) File type Source Python version None Upload date Hashes View hashes

Supported by

Elastic Elastic Search Pingdom Pingdom Monitoring Google Google BigQuery Sentry Sentry Error logging AWS AWS Cloud computing DataDog DataDog Monitoring Fastly Fastly CDN DigiCert DigiCert EV certificate StatusPage StatusPage Status page