さまざまな媒体の可読性を比べる

この演習では、4つの媒体から抜粋した記事テキストが与えられています。Gunning fog スコアを使って各抜粋の可読性を計算し、どの媒体の文章が相対的に読みやすい（または難しい）かを判断してください。

抜粋は次の文字列として用意されています。

forbes - Forbes 誌の中国のソーシャル・クレジット・スコア制度に関する記事からの抜粋。
harvard_law - Harvard Law Review に掲載された書評からの抜粋。
r_digest - Reader's Digest の航空機乱気流に関する記事からの抜粋。
time_kids - TIME for Kids に掲載された、塩分摂取の悪影響に関する記事からの抜粋。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶNLPの特徴量エンジニアリング

コースを見る

演習の手順

readability から Readability クラスをインポートします。
Readability に対して gunning_fog() メソッドを使い、各 excerpt の gf オブジェクトを計算します。
score 属性を使って Gunning fog スコアを取得します。
Gunning fog スコアのリストを出力してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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)

コードを編集して実行