Python - Token de contagem em parágrafos
Ao ler o texto de uma fonte, às vezes também precisamos descobrir algumas estatísticas sobre o tipo de palavras usadas. Isso torna necessário contar o número de palavras e também as linhas com um tipo específico de palavras em um determinado texto. No exemplo a seguir, mostramos programas para contar as palavras em um parágrafo usando duas abordagens diferentes. Consideramos um arquivo de texto para esse fim que contém o resumo de um filme de Hollywood.
Lendo o arquivo
FileName = ("Path\GodFather.txt")
with open(FileName, 'r') as file:
lines_in_file = file.read()
print lines_in_file
Quando executamos o programa acima, obtemos a seguinte saída -
Vito Corleone is the aging don (head) of the Corleone Mafia Family. His youngest son Michael has returned from WWII just in time to see the wedding of Connie Corleone (Michael's sister) to Carlo Rizzi. All of Michael's family is involved with the Mafia, but Michael just wants to live a normal life. Drug dealer Virgil Sollozzo is looking for Mafia families to offer him protection in exchange for a profit of the drug money. He approaches Don Corleone about it, but, much against the advice of the Don's lawyer Tom Hagen, the Don is morally against the use of drugs, and turns down the offer. This does not please Sollozzo, who has the Don shot down by some of his hit men. The Don barely survives, which leads his son Michael to begin a violent mob war against Sollozzo and tears the Corleone family apart.
Contando palavras usando nltk
Em seguida, usamos o módulo nltk para contar as palavras no texto. Observe que a palavra '(cabeça)' é contada como 3 palavras e não uma.
import nltk
FileName = ("Path\GodFather.txt")
with open(FileName, 'r') as file:
lines_in_file = file.read()
nltk_tokens = nltk.word_tokenize(lines_in_file)
print nltk_tokens
print "\n"
print "Number of Words: " , len(nltk_tokens)
Quando executamos o programa acima, obtemos a seguinte saída -
['Vito', 'Corleone', 'is', 'the', 'aging', 'don', '(', 'head', ')', 'of', 'the', 'Corleone', 'Mafia', 'Family', '.', 'His', 'youngest', 'son', 'Michael', 'has', 'returned', 'from', 'WWII', 'just', 'in', 'time', 'to', 'see', 'the', 'wedding', 'of', 'Connie', 'Corleone', '(', 'Michael', "'s", 'sister', ')', 'to', 'Carlo', 'Rizzi', '.', 'All', 'of', 'Michael', "'s", 'family', 'is', 'involved', 'with', 'the', 'Mafia', ',', 'but', 'Michael', 'just', 'wants', 'to', 'live', 'a', 'normal', 'life', '.', 'Drug', 'dealer', 'Virgil', 'Sollozzo', 'is', 'looking', 'for', 'Mafia', 'families', 'to', 'offer', 'him', 'protection', 'in', 'exchange', 'for', 'a', 'profit', 'of', 'the', 'drug', 'money', '.', 'He', 'approaches', 'Don', 'Corleone', 'about', 'it', ',', 'but', ',', 'much', 'against', 'the', 'advice', 'of', 'the', 'Don', "'s", 'lawyer', 'Tom', 'Hagen', ',', 'the', 'Don', 'is', 'morally', 'against', 'the', 'use', 'of', 'drugs', ',', 'and', 'turns', 'down', 'the', 'offer', '.', 'This', 'does', 'not', 'please', 'Sollozzo', ',', 'who', 'has', 'the', 'Don', 'shot', 'down', 'by', 'some', 'of', 'his', 'hit', 'men', '.', 'The', 'Don', 'barely', 'survives', ',', 'which', 'leads', 'his', 'son', 'Michael', 'to', 'begin', 'a', 'violent', 'mob', 'war', 'against', 'Sollozzo', 'and', 'tears', 'the', 'Corleone', 'family', 'apart', '.']
Number of Words: 167
Contando palavras usando divisão
Em seguida, contamos as palavras usando a função Split e aqui a palavra '(cabeça)' é contada como uma única palavra e não 3 palavras como no caso de usar nltk.
FileName = ("Path\GodFather.txt")
with open(FileName, 'r') as file:
lines_in_file = file.read()
print lines_in_file.split()
print "\n"
print "Number of Words: ", len(lines_in_file.split())
Quando executamos o programa acima, obtemos a seguinte saída -
['Vito', 'Corleone', 'is', 'the', 'aging', 'don', '(head)', 'of', 'the', 'Corleone', 'Mafia', 'Family.', 'His', 'youngest', 'son', 'Michael', 'has', 'returned', 'from', 'WWII', 'just', 'in', 'time', 'to', 'see', 'the', 'wedding', 'of', 'Connie', 'Corleone', "(Michael's", 'sister)', 'to', 'Carlo', 'Rizzi.', 'All', 'of', "Michael's", 'family', 'is', 'involved', 'with', 'the', 'Mafia,', 'but', 'Michael', 'just', 'wants', 'to', 'live', 'a', 'normal', 'life.', 'Drug', 'dealer', 'Virgil', 'Sollozzo', 'is', 'looking', 'for', 'Mafia', 'families', 'to', 'offer', 'him', 'protection', 'in', 'exchange', 'for', 'a', 'profit', 'of', 'the', 'drug', 'money.', 'He', 'approaches', 'Don', 'Corleone', 'about', 'it,', 'but,', 'much', 'against', 'the', 'advice', 'of', 'the', "Don's", 'lawyer', 'Tom', 'Hagen,', 'the', 'Don', 'is', 'morally', 'against', 'the', 'use', 'of', 'drugs,', 'and', 'turns', 'down', 'the', 'offer.', 'This', 'does', 'not', 'please', 'Sollozzo,', 'who', 'has', 'the', 'Don', 'shot', 'down', 'by', 'some', 'of', 'his', 'hit', 'men.', 'The', 'Don', 'barely', 'survives,', 'which', 'leads', 'his', 'son', 'Michael', 'to', 'begin', 'a', 'violent', 'mob', 'war', 'against', 'Sollozzo', 'and', 'tears', 'the', 'Corleone', 'family', 'apart.']
Number of Words: 146