Привет, однокурсники! Сегодня мы погружаемся в увлекательный мир анализа текста и изучаем невероятный инструмент под названием Индекс Коллмана Лиу. Если вы работаете над проектом для 11 класса и ищете способы вывести его на новый уровень, пристегнитесь и приготовьтесь изучить несколько потрясающих методов, которые выделят ваш проект из толпы.

1. Анализ настроений с помощью Python.
   Анализ настроений позволяет определить общее настроение или эмоцию, выраженную в фрагменте текста. Используя Python и такие библиотеки, как NLTK или TextBlob, вы можете анализировать настроения, присваивая оценку полярности каждому предложению или абзацу. Положительные оценки указывают на позитивные настроения, а отрицательные — на негативные настроения. Это удобный способ оценить общий тон текста, будь то отзыв клиента или публикация в социальной сети.

from textblob import TextBlob
def get_sentiment(text):
    blob = TextBlob(text)
    sentiment = blob.sentiment.polarity
    return sentiment
text = "I absolutely loved that movie! It was a rollercoaster of emotions."
sentiment_score = get_sentiment(text)
print("Sentiment score:", sentiment_score)

1. Извлечение ключевых слов для обобщения текста.
   Если вы хотите извлечь наиболее важные ключевые слова из фрагмента текста, вам подойдет метод извлечения ключевых слов. Это помогает вам определить ключевые темы и темы в документе, что может быть полезно для составления резюме или понимания основной направленности текста. Библиотека Python под названием RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов) – популярный выбор для извлечения ключевых слов.

from rake_nltk import Rake
def extract_keywords(text):
    r = Rake()
    r.extract_keywords_from_text(text)
    keywords = r.get_ranked_phrases()
    return keywords
text = "In this blog article, we will explore various techniques for text analysis and keyword extraction."
keywords = extract_keywords(text)
print("Keywords:", keywords)

1. Сравнение сходства текстов.
   Индекс Коллмана Лью (CLI) – это показатель сходства текстов, который количественно определяет, насколько близко два текста похожи друг на друга. Он рассчитывает показатель сходства на основе общих слов, фраз и структур предложений. Чем выше показатель CLI (от 0 до 1), тем более похожи тексты. Для расчета оценки CLI можно использовать Python и такие библиотеки, как NLTK или spaCy.

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
def calculate_cli(text1, text2):
    stop_words = set(stopwords.words("english"))
    words1 = [w.lower() for w in word_tokenize(text1) if w.lower() not in stop_words]
    words2 = [w.lower() for w in word_tokenize(text2) if w.lower() not in stop_words]

    cli_score = len(set(words1) & set(words2)) / float(max(len(words1), len(words2)))
    return cli_score
text1 = "The weather is sunny today."
text2 = "Today is a sunny day."
cli_score = calculate_cli(text1, text2)
print("CLI Score:", cli_score)

1. Распознавание именованных объектов (NER):
   NER помогает идентифицировать и классифицировать именованные объекты, такие как люди, организации или местоположения, в тексте. Библиотеки Python, такие как spaCy, предоставляют предварительно обученные модели для NER, что позволяет легко и быстро извлекать объекты.

import spacy
def extract_entities(text):
    nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
    doc = nlp(text)
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return entities
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs and Steve Wozniak in 1976."
entities = extract_entities(text)
print("Entities:", entities)

Итак, вот оно! Это всего лишь несколько методов, которые помогут вам начать анализ текста с использованием индекса Коллмана Лью. Включение этих методов в ваш проект для 11 класса придаст ему впечатляющее преимущество, продемонстрировав ваши навыки обработки и кодирования естественного языка.

Не забывайте получать удовольствие от изучения этих методов и проявлять творческий подход к созданию собственных приложений. Удачи в вашем проекте, и пусть возможности анализа текста поднимут вашу работу на новую высоту!