Читабельність різних видань

У цій вправі вам надано уривки статей із чотирьох видань. Ваше завдання — обчислити читабельність цих уривків за індексом туманності Ґаннінга (Gunning fog) і, відповідно, визначити відносну складність читання цих видань.

Уривки доступні як такі рядки:

forbes — уривок зі статті журналу Forbes про китайську систему соціального кредитного рейтингу.
harvard_law — уривок з рецензії на книжку, опублікованої в Harvard Law Review.
r_digest — уривок зі статті Reader's Digest про турбулентність під час польоту.
time_kids — уривок зі статті про шкідливий вплив споживання солі, опублікованої в TIME for Kids.

Ця вправа є частиною курсу

Інженерія ознак для NLP у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте клас Readability з readability.
Обчисліть об'єкт gf для кожного excerpt, викликавши метод gunning_fog() класу Readability.
Отримайте значення індексу туманності за допомогою атрибута score.
Виведіть список значень індексу туманності Ґаннінга.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код