Data Science. Практика. NemtyrevAI

этом примере используется библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) для токенизации текста. Функция `tokenize_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `word_tokenize` для разделения текста на отдельные слова (токены). Функция возвращает список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.

      Пример 3: Удаление стоп-слов

      ```python

      from nltk.corpus import stopwords

      def remove_stopwords(tokens):

      stop_words = set(stopwords.words('russian')) # Замените 'russian' на нужный язык

      filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

      return filtered_tokens

      # Пример использования функции удаления стоп-слов

      tokens = ['это', 'пример', 'текста', 'со', 'стоп-словами']

      filtered_tokens = remove_stopwords(tokens)

      print(filtered_tokens)

      ```

      В этом примере используется библиотека NLTK для удаления стоп-слов из списка токенов. Функция `remove_stopwords` принимает список токенов в качестве аргумента и использует набор стоп-слов для определенного языка (в примере использован русский язык). Затем функция фильтрует токены, исключая стоп-слова. Функция возвращает отфильтрованный список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.

      Обратите внимание, что для использования примера 3 вам потребуется предварительно установить библиотеку NLTK и скачать соответствующие ресурсы для выбранного языка.

Анализ частот словарного запаса

      Анализ частот словарного запаса является одним из самых простых и эффективных методов анализа текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `nltk` и `collections`, чтобы подсчитать частоту словарного запаса в текстовых данных и вывести самое часто используемые слова.

      Пример кода на языке Python, который поможет вам проанализировать частоту словарного запаса:

      ```python

      from nltk.tokenize import word_tokenize

      from nltk.probability import FreqDist

      def analyze_word_frequency(text):

      # Токенизация текста

      tokens = word_tokenize(text)

      # Вычисление частоты встречаемости слов

      freq_dist = FreqDist(tokens)

      return freq_dist

      # Пример использования функции анализа частоты словарного запаса

      text = "Это пример текста. Он содержит несколько слов, и некоторые слова повторяются."

      word_freq = analyze_word_frequency(text)

      # Вывод наиболее часто встречающихся слов

      most_common_words = word_freq.most_common(5)

      for word, frequency in most_common_words:

      print(f"{word}: {frequency}")

      ```

      В этом примере используется библиотека NLTK. Функция `analyze_word_frequency` принимает текст в качестве аргумента. Сначала текст токенизируется с помощью `word_tokenize`, затем вычисляется частота встречаемости слов с использованием `FreqDist`. Функция возвращает объект `FreqDist`, который представляет собой словарь, где ключами являются слова, а значениями – их частоты встречаемости.

      В примере после анализа частоты словарного запаса выводятся пять наиболее часто встречающихся слов и их частоты. Измените число `5` на нужное количество слов, которые вы хотите вывести.

      Обратите внимание, что для использования кода вам нужно предварительно установить библиотеку NLTK и скачать необходимые ресурсы, такие как токенизаторы и словари, с помощью функции `nltk.download()`.

      Еще один пример кода на языке Python для анализа частоты словарного запаса:

      ```python

      from nltk.tokenize import word_tokenize

      from nltk.probability import FreqDist

      import matplotlib.pyplot as plt

      def