{
 "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
}