Legibilidade de várias publicações

Neste exercício, você recebeu trechos de artigos de quatro publicações. Sua tarefa é calcular a legibilidade desses trechos usando o Gunning Fog score e, consequentemente, determinar a dificuldade relativa de leitura dessas publicações.

Os trechos estão disponíveis nas seguintes strings:

forbes - Um trecho de um artigo da revista Forbes sobre o sistema de pontuação de crédito social chinês.
harvard_law - Um trecho de uma resenha de livro publicada na Harvard Law Review.
r_digest - Um trecho de um artigo da Reader's Digest sobre turbulência em voos.
time_kids - Um trecho de um artigo sobre os efeitos nocivos do consumo de sal publicado na TIME for Kids.

Este exercício faz parte do curso

Feature Engineering para NLP em Python

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Instruções do exercício

Importe a classe Readability de readability.
Calcule o objeto gf para cada excerpt usando o método gunning_fog() em Readability.
Calcule o Gunning Fog score usando o atributo score.
Imprima a lista de Gunning Fog scores.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)

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