Add files

06_nlp_toolkits.ipynb

@@ -0,0 +1,127 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zajęcia 6: NLP Toolkits\n",
+    "\n",
+    "Wszystkie zadania ćwiczeniowe należy rozwiązywać w języku Python w kopii Jupyter Notebook'a dla danych zajęć w wyznaczonych miejscach (komórki z komentarzem `# Solution`).\n",
+    "\n",
+    "Nie należy usuwać komórek z treścią zadań.\n",
+    "\n",
+    "Należy wyświetlać outputy przy pomocy `print`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Dla chętnych - może się przydać do projektu końcowego\n",
+    "Gorąco zachęcam do sprawdzenia zasosób dla języka polskiego: https://github.com/sdadas/polish-nlp-resources "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# UWAGA\n",
+    "Każde zadanie należy przetestować na własnych tekstach."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie 1 \n",
+    "\n",
+    "Przy pomocy toolkitu NLTK napisz funkcję, która na wejściu przyjmuje tekst w języku angielskim, dokonuje tokenizacji na poziomie słów oraz zdań i wypisuje następujące informacje:\n",
+    "* liczba znaków w tekście\n",
+    "* liczba słów (tokenów według tokenizera NLTK) w tekście\n",
+    "* liczba zdań (według sentence tokenizera NLTK) w tekście"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie 2 \n",
+    "\n",
+    "Przy pomocy toolkitu SpaCy napisz funkcję, która na wejściu przyjmuje tekst w języku angielskim oraz jeden z trzech argumentów:\n",
+    "* rzeczownik\n",
+    "* czasownik\n",
+    "* przymiotnik\n",
+    "\n",
+    "a następnie tokenizuje tekst na słowa i zwraca słowa spełniajace kryterium części mowy określone poprzez drugi argument (czyli np dla argumentu rzeczownik zwraca listę rzeczowników). Należy skorzystać z modułu PoS (part of speech)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Zadanie 3\n",
+    "\n",
+    "Korzystając z toolkitu SpaCy oraz modelu en_core_web_sm napisz program dokonujący analizy dokumentu tekstowego w języku angielskim o wydarzeniach ekonomicznych w języku angielskim. Zadaniem programu jest ekstrakcja następujących jednostek nazwanych (korzystając z modułu NER - Named Entity Recognition):\n",
+    "* ORGANIZATION (e.g., company names)\n",
+    "* DATE (e.g., contract start/end dates)\n",
+    "* MONEY (e.g., payment amounts)\n",
+    "\n",
+    "Program musi wypisać znalezione jednostki i ich wartości."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 3\n",
+    "\n",
+    "# Sample text\n",
+    "text = \"\"\"\n",
+    "The agreement between Google and Microsoft was signed on January 15, 2023.\n",
+    "The payment of $100,000,000 is due on March 1, 2024. Another payment of $300,000,000 is scheduled for June 15, 2024.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}

examples.ipynb

@@ -437,6 +437,36 @@
    "source": [
     "dictinary_of_pairs_occurance = {}"
    ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Uproszczenie funkcji"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def has_vowel(word):\n",
+    "    check = False\n",
+    "    for i in range(0,len(word)):\n",
+    "        if is_vowel(word, i) == True:\n",
+    "            check = True\n",
+    "            break\n",
+    "    return check\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def has_vowel(word):\n",
+    "    for x in range(len(word)):\n",
+    "        if is_vowel(word, x) is True:\n",
+    "            return True\n",
+    "    \n",
+    "    return False"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {