Czytelność różnych publikacji

W tym ćwiczeniu masz do dyspozycji fragmenty artykułów z czterech publikacji. Twoim zadaniem jest obliczenie ich czytelności za pomocą wskaźnika Gunning Fog, a następnie określenie względnego stopnia trudności każdej z tych publikacji.

Fragmenty tekstów dostępne są jako następujące ciągi znaków:

forbes – fragment artykułu z magazynu Forbes na temat chińskiego systemu kredytu społecznego.
harvard_law – fragment recenzji książki opublikowanej w Harvard Law Review.
r_digest – fragment artykułu z Reader's Digest o turbulencjach podczas lotów.
time_kids – fragment artykułu o szkodliwym wpływie spożycia soli, opublikowanego w TIME for Kids.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Inżynieria cech dla NLP w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zaimportuj klasę Readability z biblioteki readability.
Oblicz obiekt gf dla każdego fragmentu excerpt, korzystając z metody gunning_fog() na obiekcie Readability.
Wyznacz wskaźnik Gunning Fog, używając atrybutu score.
Wyświetl listę obliczonych wskaźników Gunning Fog.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)

Edytuj i uruchom kod