Загрузка...Семантический анализ текста istio
Семантический анализ текста istio
Оценивает его насыщенность ключевыми словами, водность, заспамленность.
Семантический анализ текста от Istio оценивает его насыщенность ключевыми словами, водность, заспамленность. Поисковые системы определяют качество и релевантность текстового контента по словам и словосочетаниям, из которых он состоит.
Если в тексте достаточно тематических ключевых фраз, то поисковики оценят его как хороший. Статьи, в которых преобладает вода и мало ключевых слов, не попадают на первые страницы выдачи. Контент, перенасыщенный ключевиками, относится к переспаму, его поисковые системы показывают редко.
Получить общее количество слов в ячейке
Предположим, у вас есть набор данных, как показано ниже, и вы хотите узнать количество слов в каждом.
Следующая формула даст вам количество слов:
В приведенной выше формуле используется функция РАЗДЕЛЕНИЕ, которая разделяет текстовую строку на основе разделителя.
В этой формуле мой разделитель — это пробел, поэтому функция SPLIT выдаст мне массив текстовой строки, разделенной пробелом. Затем функция COUNTA просто подсчитывает общее количество этих значений с разделителями.
И причина, по которой я использовал формулу ЕСЛИ, состоит в том, чтобы убедиться, что я получаю пробел, когда в ячейке нет текста. Если вы не используете функцию ЕСЛИ, формула вернет 1, даже если ячейка пуста. Это, в свою очередь, дает нам количество слов.
Обратите внимание, что эта формула работает, даже если между словами есть начальные и конечные двойные пробелы.
Как посчитать количество слов в нескольких ячейках Excel
Теперь, перейдем на более сложный уровень.
Представим, что наша задача посчитать количество слов в нескольких ячейках.
Хорошая новость заключается в том, что мы будем использовать ту же формулу, что мы рассматривали на предыдущем примере, с небольшим дополнением:
В указанной выше формуле А1:А10 это диапазон ячеек в рамках которого мы хотим посчитать количество слов.
Как эта формула работает?
Эта формула работает по тому же принципу, что и для подсчета количества слов в одной ячейке. Разница лишь в использовании функции СУММПРОИЗВ . Она помогает нам вычислить количество слов во всем массиве данных.
Всякий раз, когда вы вводите текст в ячейку или диапазон ячеек, эти методы позволяют посчитать количество слов.
Я надеюсь, что в будущем Excel получит штатную возможность для подсчета слов.
Уверен, эти приемы помогут вам стать лучше в Excel.
Еще больше полезных приемов в работе со списками данных и функциями в Excel вы узнаете в практическом курсе «От новичка до мастера Excel«. Успей зарегистрироваться по ссылке!
Если вам нужно подсчитать вхождения данного слова как в верхнем, так и в нижнем регистре, используйте функцию СТРОЧН или ПРОПИСН внутри ПОДСТАВИТЬ, чтобы преобразовать исходный текст и тот текст, который вы хотите подсчитать, в один и тот же регистр.
Например, чтобы подсчитать количество вхождений слова из B2 в ячейке A3 без учета регистра, используйте:
Как показано на скриншоте ниже, выражение возвращает одно и то же количество слов независимо от того, как набрано слово:
Частотный анализ русского текста и облако слов на Python
Частотный анализ является одним из сравнительно простых методов обработки текста на естественном языке (NLP). Его результатом является список слов, наиболее часто встречающихся в тексте. Частотный анализ также позволяет получить представление о тематике и основных понятиях текста. Визуализировать его результаты удобно в виде «облака слов». Эта диаграмма содержит слова, размер шрифта которых отражает их популярность в тексте.
Обработку текста на естественном языке удобно производить с помощью Python, поскольку он является достаточно высокоуровневым инструментом программирования, имеет развитую инфраструктуру, хорошо зарекомендовал себя в сфере анализа данных и машинного обучения. Сообществом разработано несколько библиотек и фреймворков для решения задач NLP на Python. Мы в своей работе будем использовать интерактивный веб-инструмент для разработки python-скриптов Jupyter Notebook, библиотеку NLTK для анализа текста и библиотеку wordcloud для построения облака слов.
В сети представлено достаточно большое количество материала по теме анализа текста, но во многих статьях (в том числе русскоязычных) предлагается анализировать текст на английском языке. Анализ русского текста имеет некоторую специфику применения инструментария NLP. В качестве примера рассмотрим частотный анализ текста повести «Метель» А. С. Пушкина.
Проведение частотного анализа можно условно разделить на несколько этапов:
- Загрузка и обзор данных
- Очистка и предварительная обработка текста
- Удаление стоп-слов
- Перевод слов в основную форму
- Подсчёт статистики встречаемости слов в тексте
- Визуализация популярности слов в виде облака
Загрузка данных
Открываем файл с помощью встроенной функции open, указываем режим чтения и кодировку. Читаем всё содержимое файла, в результате получаем строку text:
Длину текста – количество символов – можно получить стандартной функцией len:
Строка в python может быть представлена как список символов, поэтому для работы со строками также возможны операции доступа по индексам и получения срезов. Например, для просмотра первых 300 символов текста достаточно выполнить команду:
Предварительная обработка (препроцессинг) текста
Для проведения частотного анализа и определения тематики текста рекомендуется выполнить очистку текста от знаков пунктуации, лишних пробельных символов и цифр. Сделать это можно различными способами – с помощью встроенных функций работы со строками, с помощью регулярных выражений, с помощью операций обработки списков или другим способом.
Для начала переведём символы в единый регистр, например, нижний:
Используем стандартный набор символов пунктуации из модуля string:
string.punctuation представляет собой строку. Набор специальных символов, которые будут удалены из текста может быть расширен. Необходимо проанализировать исходный текст и выявить символы, которые следует удалить. Добавим к знакам пунктуации символы переноса строки, табуляции и другие символы, которые встречаются в нашем исходном тексте (например, символ с кодом xa0):
Для удаления символов используем поэлементную обработку строки – разделим исходную строку text на символы, оставим только символы, не входящие в набор spec_chars и снова объединим список символов в строку:
Можно объявить простую функцию, которая удаляет указанный набор символов из исходного текста:
Её можно использовать как для удаления спец.символов, так и для удаления цифр из исходного текста:
Токенизация текста
Для последующей обработки очищенный текст необходимо разбить на составные части – токены. В анализе текста на естественном языке применяется разбиение на символы, слова и предложения. Процесс разбиения называется токенизация. Для нашей задачи частотного анализа необходимо разбить текст на слова. Для этого можно использовать готовый метод библиотеки NLTK:
Переменная text_tokens представляет собой список слов (токенов). Для вычисления количества слов в предобработанном тексте можно получить длину списка токенов:
Для вывода первых 10 слов воспользуемся операцией среза:
Для применения инструментов частотного анализа библиотеки NLTK необходимо список токенов преобразовать к классу Text, который входит в эту библиотеку:
Выведем тип переменной text:
К переменной этого типа также применимы операции среза. Например, это действие выведет 10 первых токенов из текста:
Подсчёт статистики встречаемости слов в тексте
Для подсчёта статистики распределения частот слов в тексте применяется класс FreqDist (frequency distributions):
Попытка вывести переменную fdist отобразит словарь, содержащий токены и их частоты – количество раз, которые эти слова встречаются в тексте:
Также можно воспользоваться методом most_common для получения списка кортежей с наиболее часто встречающимися токенами:
Частота распределения слов тексте может быть визуализирована с помощью графика. Класс FreqDist содержит встроенный метод plot для построения такого графика. Необходимо указать количество токенов, частоты которых будут показаны на графике. С параметром cumulative=False график иллюстрирует закон Ципфа: если все слова достаточно длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n.
Можно заметить, что в данный момент наибольшие частоты имеют союзы, предлоги и другие служебные части речи, не несущие смысловой нагрузки, а только выражающие семантико-синтаксические отношения между словами. Для того, чтобы результаты частотного анализа отражали тематику текста, необходимо удалить эти слова из текста.
Удаление стоп-слов
К стоп-словам (или шумовым словам), как правило, относят предлоги, союзы, междометия, частицы и другие части речи, которые часто встречаются в тексте, являются служебными и не несут смысловой нагрузки – являются избыточными.
Библиотека NLTK содержит готовые списки стоп-слов для различных языков. Получим список сто-слов для русского языка:
Следует отметить, что стоп-слова являются контекстно зависимыми – для текстов различной тематики стоп-слова могут отличаться. Как и в случае со спец.символами, необходимо проанализировать исходный текст и выявить стоп-слова, которые не вошли в типовой набор.
Список стоп-слов может быть расширен с помощью стандартного метода extend:
После удаления стоп-слов частота распределения токенов в тексте выглядит следующим образом:
Как видно, результаты частотного анализа стали более информативными и точнее стали отражать основную тематику текста. Однако, мы видим в результатах такие токены, как «владимир» и «владимира», которые являются, по сути, одним словом, но в разных формах. Для исправления этой ситуации необходимо слова исходного текста привести к их основам или изначальной форме – провести стемминг или лемматизацию.
Визуализация популярности слов в виде облака
В завершение нашей работы визуализируем результаты частотного анализа текста в виде «облака слов».
Для этого нам потребуются библиотеки wordcloud и matplotlib:
Для построения облака слов на вход методу необходимо передать строку. Для преобразования списка токенов после предобработки и удаления стоп-слов воспользуемся методом join, указав в качестве разделителя пробел:
Выполним вызов метода построения облака:
В результате получаем такое «облако слов» для нашего текста:
Глядя на него, можно получить общее представление о тематике и главных персонажах произведения.
Количество слов и символов в Word 2007, 2010, 2013, 2016
Для подсчета количества слов и знаков в тексте в Word есть специальный инструмент, который называется « Статистика ». Если вы пользуетесь современной версией текстового редактора (например, Word 2007, 2010, 2013 или 2016), то для того чтобы открыть окно с статистикой вам нужно просто кликнуть по надписи « Число слов », которая находится в нижнем левом углу окна программы.
Также вы можете на вкладку « Рецензирование » и нажать на кнопку « Статистика » либо использовать комбинацию клавиш CTRL-SHIFT-G .
Какой бы способ вы не выбрали, перед вами откроется окно « Статистика » с информацией о вашем тексте. Здесь будет указно количество:
- Страниц;
- Слов;
- Знаков без пробелов;
- Знаков с пробалами;
- Абзацев;
- Строк;
Также здесь можно включить или отключить подсчет статистики для надписей и сносок. Для этого нужно использовать отметку « Учитывать надписи и сноски ».
Обратите внимание, по умолчанию окно « Статистика » отображает общую информацию для всего документа Word. Если вы хотите узнать количество знаков отдельного фрагмента текста, то его нужно сначала выделить мышкой и только потом открывать « Статистику ».
Как подсчитать количество слов в тексте
Нет ничего проще. Для этого нам понадобиться панель инструментов « Статистика ». Заходим в меню Сервис и выбираем команду Статистика .
У вас появится вот такое маленькое окошечко.
Как видите, здесь подсчитано не только количество слов, но также и страницы, знаки без пробелов, знаки с пробелами, абзацы и даже строки. Надо же – всё предусмотрели. А если нажать на кнопочку « Панель », то у вас наверху появиться вот такая панелька.
Её можно перетащить на свободное место в меню, и она не будет вам мешать. А после того, как вы написали ещё какое-то количество материала, то нажмите на слово « Пересчет » и вам тут же выдадут новую цифру, которая как вы понимаете, указывает на количество слов в вашем документе.
Если у вас в документе есть концевые сноски, и их тоже необходимо посчитать, то в окошке « Статистика », которое вышло в самом начале, необходимо установить галочку « Учитывать все сноски ».
В Microsoft Office Word 2007/2010 тоже есть такая функция (было бы удивительно, если бы её не было) и открывается она точно таким же способом. Только галочка для подсчета сносок уже стоит. Даже этого лишнего телодвижения нас лишили, лишь бы работали в их программе и не напрягались. Ещё бы статьи за нас писались. Вот лафа была бы.
Можно просто щелкнуть правой кнопкой мыши в самом низу программы по Строке состояния и в выпадающем списке установить галочки на необходимые функции.
Вот таким образом можно быстро подсчитать количество слов, букв, страниц и даже абзацев в вашем документе. Как видите всё достаточно просто.
В этом курсе:
Word подсчитывает количество слов в документе во время ввода. Word также подсчитывает количество страниц, абзацев, строк и знаков.
Если нужно узнать, сколько слов, страниц, знаков, абзацев или строк содержит документ, проверьте строку состояния.
Чтобы узнать количество слов во фрагменте документа, выделите нужный текст. В строке состояния будет отображено количество слов в выделенном тексте и во всем документе.
Совет: Чтобы узнать количество символов, строк и абзацев в документе, щелкните счетчик слов в строке состояния. 
Подсчет количества символов, строк и абзацев
Чтобы открыть диалоговое окно "Статистика" и узнать число знаков, строк, абзацев и другие сведения, щелкните поле статистики в строке состояния в Word для Mac. Если текст не выделен, Word подсчитывает число слов и знаков во всем документе и отображает его в диалоговом окне "Статистика".
Подсчет количества слов в части документа
Чтобы подсчитать количество слов в определенной части документа, выделите нужный текст. Затем в меню Сервис выберите пункт Статистика.
Так же, как и в классическом приложении Word, Веб-приложение Word подсчитывает слова во время ввода.
Если статистика не отображается в нижней части окна, убедитесь, что выбран режим правки (выберите Редактировать документ > Изменить в Веб-приложение Word).
Щелкните кнопку статистики, чтобы включить или выключить ее.
Возможно, вы заметили, что Веб-приложение Word выдает приблизительный подсчет слов. Это объясняется тем, что не учитываются слова в таких областях, как надписи, колонтитулы и Графические элементы SmartArt. Если требуется точное количество значений, нажмите кнопку Открыть в Wordи просмотрите количество слов в нижней части окна Word документ.
