Legibilidad de varias publicaciones

En este ejercicio, tienes fragmentos de artículos de cuatro publicaciones. Tu tarea es calcular la legibilidad de estos fragmentos usando la puntuación Gunning Fog y, en consecuencia, determinar la dificultad relativa de lectura de estas publicaciones.

Los fragmentos están disponibles como las siguientes cadenas:

forbes - Un fragmento de un artículo de la revista Forbes sobre el sistema chino de puntuación social.
harvard_law - Un fragmento de una reseña de libro publicada en la Harvard Law Review.
r_digest - Un fragmento de un artículo de Reader's Digest sobre turbulencias en vuelo.
time_kids - Un fragmento de un artículo sobre los efectos nocivos del consumo de sal publicado en TIME for Kids.

Este ejercicio forma parte del curso

Ingeniería de características para NLP en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa la clase Readability de readability.
Calcula el objeto gf para cada excerpt usando el método gunning_fog() de Readability.
Calcula la puntuación de Gunning Fog usando el atributo score.
Imprime la lista de puntuaciones de Gunning Fog.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import Readability
from readability import Readability

# List of excerpts
excerpts = [forbes, harvard_law, r_digest, time_kids]

# Loop through excerpts and compute gunning fog index
gunning_fog_scores = []
for excerpt in excerpts:
  gf = Readability(excerpt).____()
  gf_score = gf.____
  gunning_fog_scores.append(gf_score)
  
# Print the gunning fog indices
print(gunning_fog_scores)

Editar y ejecutar código