aitech-moj/cw/02_Język.ipynb

Modelowanie Języka

2. Język [ćwiczenia]

Jakub Pokrywka (2022)

import random
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
import nltk

https://github.com/sdadas/polish-nlp-resources

ps = nltk.stem.PorterStemmer()

for w in ["program", "programs", "programmer", "programming", "programmers"]:
    print(w, " : ", ps.stem(w))

program  :  program
programs  :  program
programmer  :  programm
programming  :  program
programmers  :  programm

nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

[nltk_data] Downloading package punkt to /home/kuba/nltk_data...
[nltk_data]   Package punkt is already up-to-date!
[nltk_data] Downloading package stopwords to /home/kuba/nltk_data...
[nltk_data]   Package stopwords is already up-to-date!

True

text = """Python is dynamically-typed and garbage-collected. It supports multiple programming paradigms, including structured (particularly, procedural), object-oriented and functional programming. It is often described as a "batteries included" language due to its comprehensive standard library."""
nltk.tokenize.word_tokenize(text)

['Python',
 'is',
 'dynamically-typed',
 'and',
 'garbage-collected',
 '.',
 'It',
 'supports',
 'multiple',
 'programming',
 'paradigms',
 ',',
 'including',
 'structured',
 '(',
 'particularly',
 ',',
 'procedural',
 ')',
 ',',
 'object-oriented',
 'and',
 'functional',
 'programming',
 '.',
 'It',
 'is',
 'often',
 'described',
 'as',
 'a',
 '``',
 'batteries',
 'included',
 "''",
 'language',
 'due',
 'to',
 'its',
 'comprehensive',
 'standard',
 'library',
 '.']

nltk.tokenize.sent_tokenize(text)

['Python is dynamically-typed and garbage-collected.',
 'It supports multiple programming paradigms, including structured (particularly, procedural), object-oriented and functional programming.',
 'It is often described as a "batteries included" language due to its comprehensive standard library.']

nltk.corpus.stopwords.words('german')

['aber',
 'alle',
 'allem',
 'allen',
 'aller',
 'alles',
 'als',
 'also',
 'am',
 'an',
 'ander',
 'andere',
 'anderem',
 'anderen',
 'anderer',
 'anderes',
 'anderm',
 'andern',
 'anderr',
 'anders',
 'auch',
 'auf',
 'aus',
 'bei',
 'bin',
 'bis',
 'bist',
 'da',
 'damit',
 'dann',
 'der',
 'den',
 'des',
 'dem',
 'die',
 'das',
 'dass',
 'daß',
 'derselbe',
 'derselben',
 'denselben',
 'desselben',
 'demselben',
 'dieselbe',
 'dieselben',
 'dasselbe',
 'dazu',
 'dein',
 'deine',
 'deinem',
 'deinen',
 'deiner',
 'deines',
 'denn',
 'derer',
 'dessen',
 'dich',
 'dir',
 'du',
 'dies',
 'diese',
 'diesem',
 'diesen',
 'dieser',
 'dieses',
 'doch',
 'dort',
 'durch',
 'ein',
 'eine',
 'einem',
 'einen',
 'einer',
 'eines',
 'einig',
 'einige',
 'einigem',
 'einigen',
 'einiger',
 'einiges',
 'einmal',
 'er',
 'ihn',
 'ihm',
 'es',
 'etwas',
 'euer',
 'eure',
 'eurem',
 'euren',
 'eurer',
 'eures',
 'für',
 'gegen',
 'gewesen',
 'hab',
 'habe',
 'haben',
 'hat',
 'hatte',
 'hatten',
 'hier',
 'hin',
 'hinter',
 'ich',
 'mich',
 'mir',
 'ihr',
 'ihre',
 'ihrem',
 'ihren',
 'ihrer',
 'ihres',
 'euch',
 'im',
 'in',
 'indem',
 'ins',
 'ist',
 'jede',
 'jedem',
 'jeden',
 'jeder',
 'jedes',
 'jene',
 'jenem',
 'jenen',
 'jener',
 'jenes',
 'jetzt',
 'kann',
 'kein',
 'keine',
 'keinem',
 'keinen',
 'keiner',
 'keines',
 'können',
 'könnte',
 'machen',
 'man',
 'manche',
 'manchem',
 'manchen',
 'mancher',
 'manches',
 'mein',
 'meine',
 'meinem',
 'meinen',
 'meiner',
 'meines',
 'mit',
 'muss',
 'musste',
 'nach',
 'nicht',
 'nichts',
 'noch',
 'nun',
 'nur',
 'ob',
 'oder',
 'ohne',
 'sehr',
 'sein',
 'seine',
 'seinem',
 'seinen',
 'seiner',
 'seines',
 'selbst',
 'sich',
 'sie',
 'ihnen',
 'sind',
 'so',
 'solche',
 'solchem',
 'solchen',
 'solcher',
 'solches',
 'soll',
 'sollte',
 'sondern',
 'sonst',
 'über',
 'um',
 'und',
 'uns',
 'unsere',
 'unserem',
 'unseren',
 'unser',
 'unseres',
 'unter',
 'viel',
 'vom',
 'von',
 'vor',
 'während',
 'war',
 'waren',
 'warst',
 'was',
 'weg',
 'weil',
 'weiter',
 'welche',
 'welchem',
 'welchen',
 'welcher',
 'welches',
 'wenn',
 'werde',
 'werden',
 'wie',
 'wieder',
 'will',
 'wir',
 'wird',
 'wirst',
 'wo',
 'wollen',
 'wollte',
 'würde',
 'würden',
 'zu',
 'zum',
 'zur',
 'zwar',
 'zwischen']

nltk_tokens = nltk.word_tokenize(text)
print(list(nltk.bigrams(nltk_tokens)))

[('Python', 'is'), ('is', 'dynamically-typed'), ('dynamically-typed', 'and'), ('and', 'garbage-collected'), ('garbage-collected', '.'), ('.', 'It'), ('It', 'supports'), ('supports', 'multiple'), ('multiple', 'programming'), ('programming', 'paradigms'), ('paradigms', ','), (',', 'including'), ('including', 'structured'), ('structured', '('), ('(', 'particularly'), ('particularly', ','), (',', 'procedural'), ('procedural', ')'), (')', ','), (',', 'object-oriented'), ('object-oriented', 'and'), ('and', 'functional'), ('functional', 'programming'), ('programming', '.'), ('.', 'It'), ('It', 'is'), ('is', 'often'), ('often', 'described'), ('described', 'as'), ('as', 'a'), ('a', '``'), ('``', 'batteries'), ('batteries', 'included'), ('included', "''"), ("''", 'language'), ('language', 'due'), ('due', 'to'), ('to', 'its'), ('its', 'comprehensive'), ('comprehensive', 'standard'), ('standard', 'library'), ('library', '.')]

df = pd.DataFrame([['ma', 20], ['ala', 15], ['psa', 10], ['kota', 10]], columns=['słowo', 'liczba'])
fig = px.bar(df, x="słowo", y="liczba")
fig.show()

df = pd.DataFrame([[random.choice(['ang','polski','hiszp']), np.random.geometric(0.2)]  for i in range(5000) ], columns=['jezyk', 'dlugosc'])
fig = px.histogram(df, x="dlugosc",facet_row='jezyk',nbins=50, hover_data=df.columns)
fig.show()

?px.histogram

ZADANIE 1

(40 punktów)

ZNAJDŹ PRZYKŁAD TEKSTÓW Z TEJ SAMEJ DOMENY 1_000_000 słów albo nawet tłumaczenie :

• język angielski
• język polski
• język z rodziny romańskich

Proponowane narzędzia:

• nltk
• plotly express
• biblioteka collections
• spacy (niekoniecznie)

Dla każdego z języków:

• policz ilosć unikalnych lowercase słów (ze stemmingiem i bez)
• policz ilosć znaków
• policz ilosć unikalnych znaków
• policz ilosć zdań zdań
• policz ilosć unikalnych zdań
• podaj min, max, średnią oraz medianę ilości znaków w słowie
• podaj min, max, średnią oraz medianę ilości słów w zdaniu, znajdz najkrotsze i najdluzsze zdania
• wygeneruj word cloud (normalnie i po usunięciu stopwordów)
• wypisz 20 najbardziej popularnych słów (normalnie i po usunięciu stopwordów) (lowercase)
• wypisz 20 najbardziej popularnych bigramów (normalnie i po usunięciu stopwordów)
• narysuj wykres częstotliwości słów (histogram lub linie) w taki sposób żeby był czytelny, wypróbuj skali logarytmicznej dla osi x (ale na razie nie dla y), usuwanie słów poniżej limitu wystąpień itp.
• punkt jak wyżej, tylko dla bigramów
• punkt jak wyżej, tylko dla znaków
• narysuj wykres barplot dla części mowy (PART OF SPEECH TAGS, tylko pierwszy stopień zagłębienia)
• dla próbki 10000 zdań sprawdź jak często langdetect https://pypi.org/project/langdetect/ się myli i w jaki sposób.
• zilustruj prawo zipfa ( px.line z zaznaczonymi punktami)
• napisz wnioski (10-50 zdań)

START ZADANIA

KONIEC ZADANIA

https://github.com/sdadas/polish-nlp-resources

Indeks czytelności Foga

Indeks czytelności Foga (Fog index) ilustruje stopień trudności tekstu. Nim wyższa liczba, tym trudniejszy jest tekst w odbiorze. Ze względu na charakterystyki różnych języków nie powinno porównywać sie tekstów pisanych w różnych językach. Index służy do porównywania różnych tekstów w tym samym języku.

$$FOG = 0.4\left(\frac{liczba\ słów}{liczba\ zdań} + 100\left(\frac{liczba\ słów\ skomplikowanych}{liczba\ słów}\right) \right)$$

Słowa skomplikowane mogą pochodzić ze specjalnej listy, jeżeli nie ma takiej listy, to można przyjąć że są to słowa składające sie z więcej niz 3 sylab (dla języka polskiego)

Indeks czytelności Foga jest skutecznym narzędziem przy pisaniu tekstów. Jeżeli indeks jest zbyt wysoki należy uprościć tekst. Można to zrobić przez redukcje średniej długości zdania $\frac{liczba słów}{liczba zdań}$ oraz uproszczenie skompikowanych lub długich słów.

Prawo Heapsa

Prawo heapsa to empiryczne prawo lingwistyczne. Stanowi, że liczba odmiennych słów rośnie wykładniczo (z wykładnikiem <1) względem długości dokumentu.

Ilosć odmiennych słów $V_R$ względem całkowitej ilości słów w tekście $n$ można opisać wzorem:

$$V_R(n) = Kn^{\beta},$$

gdzie $K$ i $\beta$ to parametry wyznaczone empirycznie.

Podobnie do Indeksu czytelności Foga nie powinno się porównywać różnych tekstów w różnych językach. Jednak porównanie tego samego tekstu przetłumaczonego na różne języki daje ich wgląd w ich charakterystykę.

ZADANIE 1

(50 punktów)

Znajdź teksty w języku polskim (mają składać sie po 5 osobnych dokumentów każdy, długości powinny być różne):

• tekst prawny
• tekst naukowy
• tekst z polskiego z powieści (np. wolne lektury)
• tekst z polskiego internetu (reddit, wykop, komentarze)
• transkrypcja tekstu mówionego

ZADANIA:

• zilustruj gunning fog index (oś y) i średnią długość zdania (oś x) na jednym wykresie dla wszystkich tekstów, domeny oznacz kolorami (px.scatter), dla języka polskiego traktuj wyrazy długie jako te powyżej 3 sylab, możesz użyć https://pyphen.org/ do liczenia sylab
• zilustruj prawo Heaps'a dla wszystkich tekstów na jednym wykresie, domeny oznacz kolorami (px.scatter)
• napisz wnioski (10-50 zdań)

START ZADANIA

KONIEC ZADANIA

WYKONANIE ZADAŃ

Zgodnie z instrukcją 01_Kodowanie_tekstu.ipynb