В последние годы непальские фильмы приобрели значительную популярность как в Непале, так и среди международной аудитории. Поскольку киноиндустрия Непала продолжает расти, растет интерес к анализу и пониманию этих фильмов с использованием методов, основанных на данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы и приведем примеры кода для анализа непальских фильмов, включая извлечение данных, анализ настроений, системы рекомендаций и обработку естественного языка.

1. Извлечение данных:

Одним из первых шагов при анализе непальских фильмов является сбор соответствующих данных. Этого можно достичь с помощью веб-скрапинга, при котором мы извлекаем такую ​​информацию, как названия фильмов, сведения об актерах и съемочной группе, даты выхода, рейтинги и отзывы пользователей с таких веб-сайтов, как IMDb или популярных баз данных непальских фильмов.

Пример кода Python с использованием BeautifulSoup для очистки веб-страниц:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.example.com/nepali_movies'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extract movie titles
titles = soup.find_all('h2', class_='movie-title')
for title in titles:
    print(title.text)
# Extract ratings
ratings = soup.find_all('span', class_='rating')
for rating in ratings:
    print(rating.text)

1. Анализ настроений:

Анализ настроений позволяет нам оценить эмоции и мнения, выраженные в отзывах пользователей или комментариях в социальных сетях о непальских фильмах. Анализируя настроения, мы можем понять восприятие аудитории и выявить тенденции.

Пример кода Python с использованием Natural Language Toolkit (NLTK) для анализа настроений:

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')
# Sample review
review = "I really enjoyed watching the latest Nepali movie. The acting was superb!"
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_scores = sid.polarity_scores(review)
# Print sentiment scores
for sentiment, score in sentiment_scores.items():
    print(sentiment, score)

1. Системы рекомендаций:

Системы рекомендаций могут предлагать пользователям непальские фильмы на основе их предпочтений, истории просмотров или сходства с другими пользователями. Эти системы используют совместную фильтрацию или методы на основе контента для предоставления персонализированных рекомендаций.

Пример кода Python для базовой системы рекомендаций на основе контента:

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Load movie data
movies = pd.read_csv('nepali_movies.csv')
# Vectorize movie plots
vectorizer = TfidfVectorizer()
movie_vectors = vectorizer.fit_transform(movies['plot'])
# Calculate cosine similarity
cosine_sim = cosine_similarity(movie_vectors, movie_vectors)
# Function to get movie recommendations
def get_recommendations(movie_title, cosine_sim, movies):
    movie_index = movies[movies['title'] == movie_title].index[0]
    similar_movies = list(enumerate(cosine_sim[movie_index]))
    similar_movies = sorted(similar_movies, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return similar_movies[1:6]
# Get recommendations for a movie
recommended_movies = get_recommendations('Kabaddi', cosine_sim, movies)
for movie in recommended_movies:
    print(movies.iloc[movie[0]]['title'])

1. Обработка естественного языка (NLP):

Техники НЛП можно применять для анализа сценариев, диалогов и субтитров непальских фильмов. Это позволяет глубже понять используемый язык, провести анализ настроений в самом фильме или анализ персонажей.

Пример кода Python для извлечения ключевых слов с помощью NLP:

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Sample dialogue
dialogue = "तपाइँले के गर्नु भयो?"
doc = nlp(dialogue)
keywords = [token.text for token in doc if not token.is_stop]
# Print keywords
print(keywords)

Анализ непальских фильмов с использованием методов, основанных на данных, позволяет получить ценную информацию о киноиндустрии и предпочтениях аудитории. Методы, обсуждаемые в этой статье, включая извлечение данных, анализ настроений, системы рекомендаций и обработку естественного языка, открывают захватывающие возможности для исследователей, аналитиков и любителей кино. Используя примеры кода и внедряя эти методы, мы можем глубже понять непальские фильмы и внести свой вклад в рост и развитие непальской киноиндустрии.