Текст для разбора: Тексты для разбора

Тексты для разбора

Вариант 1

Василий Шукшин…

При этом имени что-то всякий раз с такой силой вздрагивает в нас и обмирает, чего мы, кажется, в себе и не знаем. Сознание наше, когда мы обращаемся к нему за разъяснениями, отсылает нас к чувству, чувство робеет: нет, это не у меня, это где-то дальше. И, пожалуй, самое близкое, с чем может быть поставлено рядом это ощущение, — какая-то невольная и незатухающая вина перед Шукшиным, стыд, сравнимый разве что со стыдом за несдержанное обещание. Что-то мы не сделали после Шукшина, что-то необходимое и важное, в чём-то, за что он бился, мы его не поддержали. И это при том, что слава его теперь стала не меньше, а больше, чем была, слава его по мере переиздания книг и появления нового поколения читателей и зрителей значительно расширилась и углубилась, установилась в надёжном своём качестве, и те, кто склонен был объяснять популярность Шукшина его преждевременной смертью и сердобольностью русской души, а то и определённой модой на Шукшина, вынуждены теперь призадуматься: дело, очевидно, в другом, нежели им представлялось…

Дело, разумеется, в другом, и не видеть, не понимать это с самого начала было, по меньшей мере, близоруко. Даже и слава его требует уточнения: она не есть нечто навязанное со стороны, когда от многократного назойливого склонения имя застревает в зубах, — нет, она есть результат внутреннего отзыва каждой души на явление Шукшина, результат огромной, не часто случающейся в народе по отношению к художнику, любви к нему. Для этого мало быть замечательным писателем и замечательным актёром и режиссёром кино, для этого надо значить для множества читающих и думающих людей нечто большее.

В. Распутин

Вариант 2

В путеводителе по Кисловодску раздел «Лермонтовские места» открывает Дом Реброва со сноской: «реставрируется», и я решил отправиться по названному адресу: Коминтерна, 3. Однако неказистое здание с указанным номером никак не походило на красивую картинку в путеводителе. Поэтому, потоптавшись, я спросил у вышедшего из ворот мужчины, где же Дом Реброва? «Вон там, во дворе, он стоял. Но смотреть там особо не на что – всё растащили, как перестройка началась».

Было не совсем понятно, какая перестройка имеется в виду – горбачёвская или та, что нередко сопровождает реставрацию? В данном случае, как выяснилось, совместились обе, и сочетание оказалось губительным. На бетонном фундаменте во дворе торчали ободранные стены, заросшие вьюнком, да виднелась куча почерневших почти за два века досок. Всё остальное уволокли жители окрестных домов. Назвать это реставрацией было бы слишком смело…

Я попытался выяснить, что же здесь произошло, и вот что узнал. Дом, описанный в «Княжне Мери», в результате упорных поисков удалось найти Якову Львовичу Махлевичу, который много лет изучает памятные места Кавказских Минеральных вод, связанные с Лермонтовым. Задача была не из лёгких, поскольку дом, построенный в 1823 году у источника одним из первостроителей Кисловодска Ребровым, за долгие годы радикально изменился. Он лишился портика с колоннами, зато оброс верандами, а внутри понастроили перегородки. В общем, благородный особняк превратился в типовую советскую коммуналку.

Но Махлевич сумел разглядеть в этом уродце контуры большого дома с мезонином, в котором останавливался Пушкин, жил Денис Давыдов и многие другие замечательные люди…

(В. Джалагония. На родине красивой смерти – Машуке // Эхо планеты, октябрь 2004)

Вариант 3

19 октября 1977 года сбылась заветная мечта кисловодских краеведов: горисполком принял решение оборудовать у источника Лермонтовский заповедный квартал. В перспективе предполагалось воссоздать всю усадьбу Реброва, включая не сохранившийся «Дом Печорина» в том же дворе, что и «Дом княжны», сад, который окружал их, идиллическую купальню у подножия холма. Словом, весь микромир Лермонтова и его героев. На более далёком этапе предполагалось воссоздать и Ресторацию, ту самую, в которой произошла ссора Печорина с Грушницким.

Но это – будущее, начали же с дома Реброва. Жильцов, населявших историческую реликвию, переселили в более современные дома.

Сам реликт бережно разобрали по брёвнышкам, дивясь их хорошей сохранности, и залили новый бетонный фундамент. И вот тут-то в середине 80-х годов грянула перестройка, за которой пришёл диковатый и хамоватый российский рынок. Как это отразилось на заповедном лермонтовском квартале, я видел собственными глазами и, вспоминая, буду долго нервно вздрагивать…

Напрашивающаяся мысль: неужто в России не найдётся достаточно интеллигентных и любящих Лермонтова деловых людей, чтобы помочь реализовать красивую мечту о квартале, населённом памятью о великом писателе и героях, рождённых его вдохновением? Пример для подражания – рядом: тот же Алексей Фёдорович Ребров. Крестьянский сын, выучившийся грамоте у приходского дьячка, он состоял в переписке с лучшими европейскими умами, серьёзно занимался этнографией, был предводителем кавказского дворянства, застроил Кисловодск добротными домами, образовавшими знаменитую Ребровую балку, и щедро делился нажитым богатством с городом. Где вы, сегодняшние Ребровы? Откликнитесь!

Так уж случилось. Россия не уберегла двух лучших своих певцов – Пушкина и Лермонтова. Давайте же беречь хотя бы память о них…

(В. Джалагония. На родине красивой смерти – Машуке // Эхо планеты, октябрь 2004)

Вариант 4

Можно по-разному определять цель своего существования, но цель должна быть – иначе будет не жизнь, а прозябание.

Надо иметь принципы в жизни. Хорошо их даже изложить в дневнике, но чтобы дневник был «настоящим», его никогда нельзя показывать – писать для себя только.

Одно правило в жизни должно быть у каждого человека, в его цели жизни, в его принципах жизни, в его поведении: надо прожить жизнь с достоинством, чтобы не стыдно было вспомнить.

Достоинство требует доброты, великодушия, умения не быть эгоистом, быть правдивым, хорошим другом, находить радость в помощи другим.

Ради достоинства жизни надо уметь отказываться от мелких удовольствий, и немалых тоже…

Уметь извиниться, признавать перед другими ошибку – лучше, чем юлить и врать.

Обманывая, человек прежде всего обманывает самого себя, ибо он думает, что успешно соврал, а люди поняли и из деликатности промолчали.

Враньё всегда видно. Особое чувство подсказывает людям – врут им или говорят правду. Однако доказательств этому нет, а чаще – не хочется связываться…

Природа создавала человека много миллионов лет, пока не создала, и вот эту творческую, созидательную деятельность природы нужно, я думаю, уважать, нужно прожить жизнь с достоинством и прожить так, чтобы природа, создавая нас, не была обижена. Природа созидательна, она создала нас, потому мы должны в нашей жизни поддерживать эту созидательную тенденцию, творчество и ни в коем случае не поддерживать всего разрушительного, что есть в жизни. Как это понимать, как прилагать к своей жизни, на это должен отвечать каждый человек индивидуально, применительно к своим способностям, интересам и т.д. Но жить нужно созидая, поддерживать созидательность в жизни.

(Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 5

Жизнь разнообразна, а следовательно, и созидание разнообразно, и наши устремления к созидательности в жизни должны быть тоже разнообразны по мере наших способностей и склонностей. Как вы считаете?

В жизни есть какой-то уровень счастья, от которого мы ведём отсчёт, как ведём отсчёт высоты от уровня моря.

Точка отсчёта. Так вот, задача каждого человека – и в крупном, и в малом повышать этот уровень счастья, повышать в жизни. И своё личное счастье тоже не остаётся вне этих забот. Но главным образом – окружающих, тех, кто ближе к вам, чей уровень счастья можно повысить просто, легко, без забот. А кроме того, это значит повышать уровень счастья своей страны и всего человечества в конце концов.

Способы различные, но для каждого что-то доступно. Если недоступно решение государственных вопросов, то повысить уровень счастья можно в пределах своего рабочего окружения, в кругу своих друзей и товарищей. У каждого есть такая возможность.

Жизнь – прежде всего творчество, но это не значит, что каждый человек, чтобы жить, должен родиться художником, балериной или учёным. Творчество тоже можно творить. Можно творить просто добрую атмосферу вокруг себя, как сейчас выражаются, ауру добра вокруг себя. Вот, например, в общество человек может принести с собой атмосферу подозрительности, какого-то тягостного молчания, а может внести сразу радость, свет. Вот это и есть творчество. (Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 6

Когда человек сознательно или интуитивно выбирает себе в жизни какую-то цель, жизненную задачу, он вместе с тем невольно даёт себе оценку. По тому, ради чего человек живёт, можно судить и о его самооценке – низкой или высокой.

Если человек ставит перед собой задачу приобрести все элементарные материальные блага, он и оценивает себя на уровне этих материальных благ: как владельца машины последней марки, как хозяина роскошной дачи, как часть своего мебельного гарнитура…

Если человек живёт, чтобы приносить людям добро, облегчать их страдания при болезнях, давать людям радость, то он оценивает себя на уровне этой своей человечности. Он ставит себе цель, достойную человека.

Только жизненно необходимая цель позволяет человеку прожить свою жизнь с достоинством и получить настоящую радость. Да, радость! Подумайте: если человек ставит себе задачей увеличивать в жизни добро, приносить людям счастье, то что рядом с этим неизбежные ошибки на его пути? Не тому помог, кому следовало бы? Но много ли людей не нуждается в помощи? Если ты врач, то, может быть, поставил больному неправильный диагноз? Такое бывает у самых лучших врачей. Но в сумме ты всё-таки помог больше, чем не помог. От ошибок никто не застрахован. Однако самая серьёзная ошибка, ошибка роковая – неправильно выбранная главная задача в жизни. Не повысили в должности – огорчение. Не успел купить марку для своей коллекции – огорчение. (Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 7

Ставя себе задачей карьеру или приобретательство, человек испытывает в сумме гораздо больше огорчений, чем радостей, и рискует потерять всё. А что может потерять человек, который радовался каждому своему доброму делу? Важно только, чтобы добро, которое человек делает, было бы его внутренней потребностью, шло от умного сердца, а не только от головы, не было бы только одним «принципом».

Поэтому главной жизненной задачей обязательно должна быть задача шире, чем просто личностная, она не должна быть замкнута только на собственных удачах и неудачах. Она должна диктоваться добротой к людям, любовью к семье, к своему городу, к своему народу, стране, ко всей вселенной.

Означает ли это, что человек должен жить как аскет, не заботиться о себе, ничего не приобретать и не радоваться простому повышению в должности? Отнюдь нет! Человек, который совсем не думает о себе, — явление ненормальное и мне лично неприятное: в этом есть какой-то надлом, какое-то показное преувеличение в себе своей доброты, бескорыстия, значительности, в этом есть какое-то своеобразное презрение к остальным людям, стремление выделиться.

Поэтому я говорю лишь о главной жизненной задаче. А эту главную жизненную задачу не надо подчёркивать в глазах остальных людей. И одеваться надо хорошо (это уважение к окружающим), но не обязательно «лучше других». И библиотеку себе надо составлять, но не обязательно большую, чем у соседа. И машину хорошо приобрести для себя и семьи – это удобно. Только не надо превращать второстепенное в первостепенное и не надо, чтобы главная цель жизни изнуряла тебя там, где это не нужно. Когда это понадобится – другое дело. Там посмотрим, кто и к чему способен.

(Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 8

Человек должен быть интеллигентен! А если у него профессия не требует интеллигентности? А если он не смог получить образование: так сложились обстоятельства? А если окружающая среда не позволяет? А если интеллигентность сделает его «белой вороной» среди сослуживцев, друзей, родных, будет просто мешать его сближению с другими людьми?

Нет, нет и нет! Интеллигентность нужна при всех обстоятельствах. Она нужна и для окружающих, и для самого человека.

Это очень, очень важно, и прежде всего для того, чтобы жить счастливо и долго – да, долго! Ибо интеллигентность равна нравственному здоровью, а здоровье нужно, чтобы жить долго – не только физически, но и умственно.

Но прежде всего определим, что такое интеллигентность, а потом – почему она связана с заповедью долголетия.

Многие думают: интеллигентный человек – это тот, который много читал, получил хорошее образование (и даже по преимуществу гуманитарное), много путешествовал, знает несколько языков.

А между тем можно иметь всё это и не быть интеллигентным, а можно ничем этим не обладать в большой степени, а быть всё-таки внутренне интеллигентным человеком.

Образованность нельзя смешивать с интеллигентностью. Образованность живёт старым содержанием, интеллигентность – созданием нового и осознанием старого как нового. (Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 9

Лишите подлинно интеллигентного человека всех его знаний, образованности, лишите его самой памяти. Пусть он забыл всё на свете, не будет знать классиков литературы, не будет помнить величайшие произведения искусства, забудет важнейшие исторические события, но если при всём этом он сохранит восприимчивость к интеллектуальным ценностям, любовь к приобретению знаний, интерес к истории, эстетическое чутьё, сможет отличить настоящее произведение искусства от грубой «штуковины», сделанной только чтобы удивить, если он сможет восхититься красотой природы, понять характер и индивидуальность другого человека, войти в его положение, а поняв другого человека, помочь ему, не проявит грубости, равнодушия, злорадства, зависти, а оценит другого по достоинству, если он проявит уважение к культуре прошлого, навыки воспитанного человека, ответственность в решении нравственных вопросов, богатство и точность своего языка – разговорного и письменного, — вот это и будет интеллигентный человек.

Интеллигентность – не только в знаниях, а в способности к пониманию другого. Она проявляется в тысяче и тысяче мелочей: в умении уважительно спорить, вести себя скромно за столом, в умении незаметно (именно незаметно) помочь другому, беречь природу, не мусорить вокруг себя – не мусорить окурками или руганью, дурными идеями (это тоже мусор, и ещё какой!). (Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Вариант 10

Я знал на русском Севере крестьян, которые были по-настоящему интеллигентны. Они соблюдали удивительную чистоту в своих домах, умели ценить хорошие песни, умели рассказывать, жили упорядоченным бытом, были гостеприимны и приветливы, с пониманием относились и к чужому горю, и к чужой радости.

Интеллигентность – это способность к пониманию, к восприятию, это терпимое отношение к миру и к людям.

Интеллигентность надо в себе развивать, тренировать – тренировать душевные силы, как тренируют и физические. А тренировка возможна и необходима в любых условиях.

Что тренировка физических сил способствует долголетию – это понятно. Гораздо меньше понимают, что для долголетия необходима и тренировка духовных и душевных сил.

Дело в том, что злобная и злая реакция на окружающее, грубость и непонимание других – это признак душевной и духовной слабости, человеческой неспособности жить. Толкается в переполненном автобусе – слабый и нервный человек, измотанный, неправильно на всё реагирующий. Ссорится с соседями – тоже человек, не умеющий жить, глухой душевно. Эстетически невосприимчивый – тоже человек несчастный. Не умеющий понять другого человека, приписывающий ему только злые намерения, вечно обижающийся на других – это тоже человек, обедняющий свою жизнь и мешающий жить другим. Душевная слабость ведёт к физической слабости. Я не врач, но в этом убеждён. Долголетний опыт меня в этом убедил. (Д.С. Лихачёв. Письма о добром)

Разбор: текст о десяти клиентах в неделю

Сегодня я попросил прислать текст на разбор. Мне — материал для практики и анализа, читателям — советы и рекомендации. Сегодня текст №5, автор — Стас Буркин.

Текст опубликован на личной странице автора. О себе он пишет так: «Помогаю тренерам, коучам, психологам, астрологам, инфопродюсерам получать клиентов из Инстаграм, Фейсбук и Вконтакте». По словам автора, целевая аудитория текста — коучи. Нецелевая — те, кто хочет стать специалистом по настройке рекламы, маркетологи, таргетологи.

Текст:

Как коучу получать 10 клиентов на консультации в неделю с помощью воронки в соц. сетях

Если на ваши сессии никто не записывается и вы ежедневно ищете новых клиентов, то я могу вам помочь. На этой неделе планирую провести бесплатные консультации на эту тему.

На консультации мы найдем причины, по которым на ваши сессии никто не записывается. Я дам вам 3 варианта воронки для привлечения клиентов из соц. сетей ежедневно, даже если вы не технарь и никогда еще этого не делали. В итоге у меня будет кейс работы с вами, а вы получите 3-месячную стратегию вашего продвижения.

Возьму на консультацию только первых 5 человек, кто успеет записаться. Для записи напишите мне в л/с…

Нравится заголовок: точный, с конкретикой, что, сколько и как будет. С другой стороны, смелые обещания вызывают сомнения: прямо 10 клиентов, гарантируете? В случае с инфобизнесом, где много пустого трёпа и мало кто заботится о репутации, это может быть окей, но если бы так рекламировалась клиника или ЦРМ-система — такой заход скорее подрывал бы доверие. Представьте: «Как вылечить рак с гарантией за 10 дней».

Странно, что «бесплатно» скрыто. Автор приглашает на бесплатную консультацию, но чтобы это понять, нужно внимательно читать весь текст. Можно было вынести бесплатность в заголовок. Не исключаю, что это сделано намеренно для самых внимательных читателей — но этим можно объяснить любое дурное редакторское решение.

Плохо, что в тексте нет мяса. Весь текст — это обещания того, как будет: «найдем причины», «вы получите стратегию». Но это абстракции, их сложно представить: нужно отчетливо представлять, как выглядит эта работа, что такое стратегия и как ее потом выполнять. Мясом может быть разбор работы какого-нибудь коуча, который как-то неправильно рекламировался — показать его ошибки. Можно показать одну из техник привлечения клиентов. Что угодно, что покажет, что человек действительно разбирается, а не переписал текст у какого-то другого инфобизнес-коуч-продюсера. Что-то такое:

Как Игорю Манну продавать в десять раз больше
Игорь Манн — известный маркетолог, но его методы продвижения устарели. Сейчас он продвигается так:.. А вот стратегия, после которой у него будет в десять раз больше клиентов: 1) 2) 3)

И вот такие разборы с примерами публиковать сто раз, а на сто первый раз — пригласить на консультацию. И тогда текст можно написать втрое короче:

Бесплатно проконсультирую коучей по привлечению клиентов
На этой неделе даю пять бесплатных консультаций, как привлекать клиентов из соцсетей. Разберу ваши ситуации и дам план действий. Кто первый записался — того и консультации. Чтобы записаться, го в лс

Всё. Для тех, кто вам уже доверяет, этого достаточно. Можно даже сделать консультации за символическую плату.

Приём This Door Is Opened Elsewhere

Чтобы убедить людей, что человек эксперт, одного текста с обещаниями недостаточно. Нужно много месяцев публиковать кейсы, разборы и примеры — то есть мясо. Надо делиться тем, что знаешь, и показывать это на практике. Люди будут читать эксперта, и если их мысли совпадут — они запишутся. А нет — значит, отпишутся.

Назовем этот прием This Door Is Opened Elsewhere: чтобы продать свои услуги на какой-то одной странице, нужно написать много других страниц, которые ее предвосхитят.

Присылайте еще

Пока что 80% присланных примеров — это инфобизнес, личный бренд, работа с подсознанием, астрология и подобное. Присылайте свой текст, если у вас реальный бизнес, вы торгуете чем-то полезным, пишете статьи о важном и привлекаете клиентов не только в Инстаграме. Будет интереснее.

Как анализировать текст с помощью текстового анализатора Integromat — Academy

Что делает этот сценарий: Получает данные с веб-сайта, получает ссылки на изображения, сохраняет ссылки на листе Google, загружает изображения и загружает их на Google Диск.

Уровень сложности: Средний

Время внедрения: Приблизительно 15 минут

Предпосылки: Учетная запись Google для Google Таблиц и Google Диска.

В этом руководстве вы узнаете, как анализировать текст в Integromat с помощью модуля анализатора текста.

 

Звучит здорово, но что такое синтаксический анализ текста?

Синтаксический анализ текста — это обычная задача программирования, которая разделяет или разбивает заданную последовательность символов или значений (текст) на более мелкие компоненты на основе заданного набора правил. Его можно использовать от простого анализа документов до сложной обработки естественного языка.

 

Итак, теперь, когда мы разобрались с техническим жаргоном, давайте рассмотрим доступные модули Text Parser .

 

 

Модули: Сопоставить шаблон, Заменить, Получить элементы из HTML, HTML в текст и Получить элементы из текста:

 

 

Некоторые модули требуют использования регулярных выражений или регулярных выражений. Например, в модуле Шаблон соответствия шаблон поиска, требуемый в этом поле, является регулярным выражением:

 

 

Вы подробно узнаете о регулярных выражениях в курсе по регулярным выражениям, поэтому в этом сценарии я будет использовать модуль, который не требует его использования.

Как уже упоминалось, в этом случае я хочу просто получить данные с веб-сайта, получить ссылки на изображения, сохранить ссылки на листе Google , затем загрузить изображения и загрузить их на Google Диск. Хотя этот сценарий демонстрирует использование анализатора текста , он весьма полезен, поэтому я покажу вам, как именно его создать.

 

 

Сценарий состоит из следующих модулей:

• HTTP > Сделать запрос
• Анализатор текста > Получить элементы из HTML
• Google Таблицы > Добавить строку
• HTTP > Получить файл
• Google Диск > Загрузить файл

 

 

В модуле HTTP > Сделать запрос введите URL-адрес сайта, с которого вы хотите получить данные. Затем существуют различные типы методов в зависимости от действия, которое вы хотите выполнить. Чтобы получить данные, выберите GET вариант:

 

 

Поскольку данные, полученные с веб-сайта, представлены в формате HTML и целью является получение ссылок на изображения , вам потребуется использовать модуль Text Parser > Get elements from HTML .

У вас есть возможность продолжить выполнение маршрута, даже если модуль не находит совпадений. Не ставим галочку:

 

 

Под Тип элемента выберите тег изображения , чтобы модуль выводил элемент ссылки на изображение из HTML, который вы можете отобразить в последующих модулях. В поле HTML просто сопоставьте элемент Data , выведенный модулем HTTP , который содержит данные, которые вы хотите проанализировать: или выберите соединение, затем выберите электронную таблицу и лист, на который вы хотите добавить ссылки. Карта Attributes src Элемент , выдаваемый модулем Text Parser , который содержит ссылки на изображения в соответствующем поле под Values ​​ :

 

 

файл и снова просто сопоставьте атрибутов src , выведенных модулем Text Parser :

 

 

И, наконец, добавьте Google Диск > Загрузить файл модуль. Добавьте или выберите соединение, затем Введите идентификатор папки или выберите ее из списка, выберите Расположение диска и Расположение папки . В разделе Исходный файл выберите модуль HTTP > Получить файл :

Вот и все! Нажмите Запустить один раз , чтобы выполнить сценарий.

 

Выполнение сценария

Выполнение сценария прошло успешно:

 

 

Данные получены с сайта, проанализирован текст и выведено 11 пакетов данных, каждый из которых содержит атрибуты изображения:

 

 затем добавлено в Google Sheet :

 

 

Все 11 изображений были загружены с веб-сайта и загружены на Google Drive по назначению:

 

 

 

Итак, это демонстрирует использование модуля Анализатор текста > Получить элементы из модуля HTML в сценарии.

Вот краткий обзор анализатора текста:

1. Анализ текста — это задача программирования, которая разбивает текст на более мелкие компоненты на основе определенных правил.
2. Он может варьироваться от простого синтаксического анализа до сложной обработки естественного языка.
3. Модули шаблона соответствия и замены используют шаблон поиска, который является регулярным выражением.

На этом урок по парсеру текста завершен.

Успехов в автоматизации!

Было ли это руководство полезным?

Поделиться учебником

Обработка естественного языка — анализ текста

Введение

Введение

Обработка естественного языка (NLP) приобрела большую популярность как подобласть искусственного интеллекта. Он направлен на то, чтобы компьютеры могли понимать и обрабатывать человеческие языки. Некоторые распространенные приложения включают чат-ботов, анализ настроений, перевод, классификацию спама и многие другие.

Однако существует значительная разница между НЛП и традиционными задачами машинного обучения: первые имеют дело с неструктурированными текстовыми данными, а вторые — со структурированными табличными данными. Следовательно, необходимо понять, как работать с текстом, прежде чем применять к нему методы машинного обучения. Здесь на помощь приходит разбор текста.

Итак, что такое разбор текста? Проще говоря, это обычная задача программирования, которая разделяет данную последовательность текста на более мелкие компоненты на основе некоторых правил. Его применение варьируется от анализа документов до глубокого обучения НЛП.

В этом руководстве мы будем применять богатые функциональные возможности, доступные в Python, для анализа текста. Двумя популярными вариантами являются регулярные выражения и токенизация слов.

Регулярные выражения

Регулярные выражения или регулярные выражения — это строки со специальным синтаксисом, которые позволяют нам сопоставлять шаблоны в других строках. В python есть модуль re для работы с регулярными выражениями. Некоторые из распространенных шаблонов регулярных выражений и их использование показаны ниже:

1. ‘\d’: соответствует любой десятичной цифре; например, 5. Вариантом этого является ‘\D’, который соответствует любому нецифровому символу.

2. ‘\s’: соответствует любому пробелу; Например, ». Вариантом этого является ‘\S’, который соответствует любому непробельному символу.

3. ‘\w’: соответствует любому буквенно-цифровому символу; например, «Плюралсайт». Вариантом этого является ‘\W’, который соответствует любому небуквенно-цифровому символу.

4. ‘+ или *’: выполняет жадное сопоставление. Например, «ееееее».

5. ‘a-z’: соответствует группам нижнего регистра.

6. ‘A-Za-z’: соответствует верхнему и нижнему регистру английского алфавита.

7. ‘0-9’: соответствует числам от 0 до 9.

Вот некоторые из многих доступных шаблонов регулярных выражений. Мы лучше поймем регулярное выражение в последующих разделах этого руководства с помощью примеров. Мы начнем с импорта модуля re , который выполняется в первой строке кода ниже. Нам также понадобится текстовый объект или корпус, для которого мы используем краткое описание популярного фильма «Мстители». Мы храним этот текст в корпусе ‘regex_example’. Это делается в вторая строка кода .

 1импорт
2regex_example = «Мстители: Война Бесконечности» — американский фильм о супергероях 2018 года, основанный на супергеройской команде Marvel Comics «Мстители».  Это 19-й фильм в Кинематографической вселенной Marvel (MCU). Продолжительность фильма составила 149 минут, а кассовые сборы коллекция составила около 2 миллиардов долларов. (Источник: Википедия)"
3print(regex_example) 

питон

Вывод: «Мстители: Война бесконечности» — американский супергеройский фильм 2018 года, основанный на супергеройской команде Marvel Comics Мстители. это 19фильм Кинематографической вселенной Marvel (MCU). Продолжительность фильма составила 149 минут, а кассовые сборы составили около 2 миллиардов долларов. (Источник: Википедия)

Общие методы регулярных выражений Python

re.findall()

Метод re.findall() возвращает все шаблоны в строке. В случае несоответствия возвращается пустой список.

Первая строка кода ниже извлекает числа из текста «regex_example», который мы создали ранее.

Теперь поработаем со словами и попробуем найти количество гласных в тексте. вторая и третья строки кода выполняют эту задачу. В тексте 87 вхождений гласных.

Предположим, вы хотите найти, сколько раз слово «Мстители» использовалось в корпусе. Это достигается с помощью четвертой строки кода, и ответ равен 2.

Мы также можем найти все слова с заглавной буквы и вывести результат, что делается в пятой и шестой строках кода. Вывод содержит только заглавные слова корпуса.

 1print(re.findall('\d+', regex_example)) #line1
2
3vowels = re.findall('[aeiou]', regex_example) #line2
4print(len(гласные)) #строка 3
5
6print(len(re.findall('Мстители', regex_example))) #строка 4
7
8capitalwords = "[A-Z]\w+" #строка 5
9print(re.findall(capitalwords, regex_example)) #line 6 

python

Вывод:

 1['2018', '19', '149', '2']
287
32
4[«Мстители», «Бесконечность», «Война», «Американка», «Марвел», «Комиксы», «Мстители», «Оно», «Марвел», «Кинотеатр», «Вселенная», «КВМ», «The», «Источник», «Википедия»] 

re.

split()

Другим полезным методом является re.split(), который разбивает строку в случае совпадения. В случае отсутствия совпадения он возвращает список, содержащий пустую строку.

В нашем примере давайте применим этот метод и разделим корпус с помощью шаблона чисел. Фрагмент кода ниже выполняет эту задачу и печатает вывод.

 1print(re.split(r"\d+", regex_example)) 

python

Вывод:

 1'Мстители: Война Бесконечности' был американским фильмом о супергероях, основанным на комиксах Marvel. Мстители. Это 1-й фильм в кинематографической вселенной Marvel (MCU). Продолжительность фильма составила ',' минут, а кассовые сборы составили около ',' миллиардов долларов. (Источник: Википедия)' 

Приведенный выше вывод показывает, что разделение было выполнено по цифрам. В метод re.split() можно добавить аргумент «maxsplit», который указывает максимальное количество возможных разделений. Значение по умолчанию равно нулю. В приведенном ниже коде значение maxsplit равно 2, и метод разделяет только первую пару вхождений цифр.

 1print(re.split(r"\d+", regex_example,2)) 

python

Вывод:

 1'Мстители: Война Бесконечности' был ',' американским фильмом о супергероях, основанным на супергерое комиксов Marvel. команда Мстителей. Это 1-й фильм в кинематографической вселенной Marvel (MCU). Продолжительность фильма 149минут, а кассовые сборы составили около 2 миллиардов долларов. (Источник: Википедия)' 

Другим применением может быть разделение корпуса на пробелы. Это достигается с помощью приведенного ниже кода.

 1print(re.split(r"\s+", regex_example)) 

python

Вывод: ‘Мстители:’, ‘Бесконечность’, ‘Война’, ‘было’, ‘а’, ‘2018’, ‘американец’, ‘супергерой’, ‘фильм’, ‘по мотивам’, ‘на’, ‘на’, ‘ Marvel», «Комиксы», «супергерой», «команда», «то», «Мстители», «Оно», «это», «19», «фильм», «в», «то». ‘, ‘Marvel’, ‘Кинематографический’, ‘Вселенная’, ‘(MCU)’, », ‘работа’, ‘время’, ‘из’, ‘то’, ‘фильм’, ‘было’, ‘ 149’, ‘минуты’, ‘и’, ‘тот’, ‘ящик’, ‘офис’, ‘коллекция’, ‘было’, ‘около’, ‘2’, ‘миллиард’, ‘долларов’, ‘(Источник :’, ‘Википедия)’

re.

sub()

Этот метод используется для замены совпавшего текста содержимым переменной replace. Если шаблон не найден, возвращается исходная строка.

В нашем примере заменим слово «Мстители» на «А». Фрагмент кода ниже выполняет эту задачу.

 1print(re.sub("Мстители", "A", regex_example)) 

python

Результат:

 1A: Война бесконечности — американский фильм о супергероях 2018 года, основанный на комиксах Marvel о команде супергероев A. Это 19-й фильм в Кинематографической вселенной Marvel (MCU). Продолжительность фильма составила 149 минут, а кассовые сборы составили около 2 миллиардов долларов. (Источник: Википедия) 

re.search()

Этот метод используется для поиска шаблона в строке и возврата объекта соответствия в случае успеха. Если поиск не удался, возвращается None.

Давайте разберемся с этим в приведенном ниже примере, где мы попытаемся найти, находится ли слово «Python» в начале предложения «Scikit Learn — отличная библиотека Python». В нашем примере, поскольку поиск не удался, вывод «Нет».

 1example = "Scikit Learn — отличная библиотека Python"
2match = re.search('\APython', пример)
3print(match) 

питон

Вывод: Нет

Регулярные выражения — это огромная область, и невозможно охватить ее все в одном руководстве. Тем не менее, у нас есть общее представление о наиболее часто используемых методах регулярных выражений и их работе в Python, что будет полезно в большинстве случаев. Давайте теперь обратимся к другому важному методу разбора текста под названием 9.0057 токенизация слов .

Токенизация слов

Токенизация — это процесс преобразования текста или корпуса в токены (более мелкие фрагменты). Конвертация в токены осуществляется по определенным правилам. Используя регулярное выражение, также можно создавать собственные правила. Токенизация помогает в задачах предварительной обработки текста, таких как сопоставление частей речи, поиск и сопоставление общих слов, очистка текста и подготовка данных для передовых методов анализа текста, таких как анализ тональности.

Python имеет очень популярную библиотеку инструментов естественного языка, называемую «nltk», которая имеет богатый набор функций для выполнения многих задач НЛП. Его можно скачать через pip, а также он входит в дистрибутив Anaconda.

Мы будем работать над распространенными приложениями токенизации слов с помощью nltk. Для начала нам нужно импортировать библиотеку nltk. Затем мы импортируем функции sent_tokenize и word_tokenize. Это делается в коде ниже.

 1# Импорт необходимых модулей
2импорт нлтк
3из импорта nltk.tokenize send_tokenize, word_tokenize 

python

Теперь мы получим текст. Мы будем использовать следующий текст для наших примеров:

 1textdata = «Pluralsight — это платформа технологических навыков. Она предлагает более 6000 курсов и более 1100 сотрудников. Штаб-квартира Pluralsight находится в Юте, и более 1500 экспертов разрабатывают высококачественные курсы. Pluralsight выросла на 161 процент в период с 2014 по 2017 год, что принесло компании место в списке Deloitte Technology Fast 500 в течение пяти лет подряд». 
2print(текстовые данные) 

python

Результат:

 1Pluralsight — это платформа технологических навыков. В нем более 6000 курсов и более 1100 сотрудников. Pluralsight со штаб-квартирой в штате Юта насчитывает более 1500 экспертов, разрабатывающих высококачественные курсы. Pluralsight выросла на 161 процент в период с 2014 по 2017 год, что принесло компании место в списке Deloitte Technology Fast 500 в течение пяти лет подряд. 

Теперь мы будем выполнять задачи токенизации слов для этих текстовых данных. Наиболее распространенными формами токенизации являются слова и предложения.

Первый код ниже разбивает текст на слова и печатает вывод. Второй код также выполняет токенизацию, но на этот раз это делается для предложений.

 1print(word_tokenize(textdata)) 

python

Вывод:

 1'Pluralsight', 'есть', 'то', 'технология', 'навыки', 'платформа', '.', ' Это», «имеет», «больше», «чем», «6000», «курсы», «и», «1100+», «сотрудники», «. », «Pluralsight», «есть», «штаб-квартира ', 'в', 'Юта', 'и', 'имеет', 'более', '1500', 'эксперты', 'авторство', 'высокое', 'качество', 'курсы', '.', «Pluralsight», «вырос», «161», «процент», «между», «2014», «и», «2017», «,», «прибыль», «компания», «а». ', 'место', 'в', 'то', 'Делойт', 'Технологии', 'Быстро', '500', 'список', 'за', 'пять', 'последовательно', 'лет', '.' 

 1print(sent_tokenize(textdata)) 

python

Вывод:

‘Pluralsight — это платформа технологических навыков.’, ‘У нее более 6000 курсов и более 1100 сотрудников.’, ‘Pluralsight находится в штаб-квартире Utah. и имеет более 1500 экспертов, разрабатывающих высококачественные курсы». «Pluralsight выросла на 161 процент в период с 2014 по 2017 год, что принесло компании место в списке Deloitte Technology Fast 500 в течение пяти лет подряд».

Важно понимать разницу между двумя функциями «word_tokenize» и «sent_tokenize». В приведенных выше выходных данных мы видели, что обе функции создают разные выходные данные (токены) для одних и тех же входных данных (текстовых данных) из-за различий в их функциях.

Теперь мы рассмотрим уникальные токены, сгенерированные обоими методами в двух строках кода ниже. В первом выводе ниже термин «Pluralsight» появляется только один раз, так как это токен на уровне слова. Однако во втором выводе термин появляется много раз, потому что токенизация произошла на уровне предложения.

 1print(set(word_tokenize(textdata))) 

python

Вывод:

 1{'технология', 'штаб-квартира', '.', 'качество', '161', 'пять', ' 2017», «Оно», «место», «свыше», «технология», «навыки», «процент», «лет», «500», «платформа», «последовательно», «имеет», «1500» , «заработок», «,», «the», «Deloitte», «1100+», «вырос», «6000», «в», «между», «чем», «курсы», «Pluralsight», '2014', 'авторство', 'Юта', 'а', 'список', 'есть', 'и', 'быстро', 'еще', 'для', 'эксперты', 'высокий', 'сотрудники ', 'компания'} 

 1print(set(sent_tokenize(textdata))) 

python

Вывод:

 1{'Pluralsight выросла на 161 процент в период с 2014 по 2017 год, пять раз подряд зарабатывая место в списке Deloitte Technology Fast 500 лет. », «Pluralsight — это платформа технологических навыков», «У нее более 6000 курсов и более 1100 сотрудников», «Штаб-квартира Pluralsight находится в Юте, и более 1500 экспертов разрабатывают высококачественные курсы».} 

Давайте посчитаем количество уникальных токенов, сгенерированных с использованием обеих функций, «word_tokenize» и «sent_tokenize», что делается в две строки кода ниже. Существует 45 уникальных токенов «слов», в то время как уникальных токенов «предложений» всего 4.

 1print(len(set(word_tokenize(textdata))))
2print(len(set(sent_tokenize(textdata)))) 

python

Вывод:

 145
24 

У нас есть четкое представление о токенизации. Теперь мы добавим некоторую визуализацию для токенизации с помощью мощной библиотеки Python, matplotlib. первая строка кода импортирует библиотеку matplotlib, а вторая строка создает токены слов и сохраняет их в объекте ‘t’. Третья строка вычисляет количество вхождений каждого слова в корпус. Четвертая и пятая строки кода строят гистограмму. Мы видим, что есть много слов, которые повторяются довольно много раз.

 1 # Сочетание извлечения данных НЛП с построением графика
2из matplotlib импортировать pyplot как plt #line 1
3t = word_tokenize (текстовые данные)
4wordlen = [len(w) для w в t]
5plt.hist(слово)
6plt.show() 

питон

Вывод:

Заключение

В этом руководстве мы прошли долгий путь от понимания основных регулярных выражений до токенизации слов и предложений. Мы узнали, как использовать две мощные библиотеки Python, re и nltk , используя интересные текстовые примеры. Мы также научились создавать визуализации токенов слов с помощью nltk и matplotlib.

Как Regex, так и NLTK могут играть жизненно важную роль на этапе предварительной обработки текста. Тем не менее, область этих методов слишком велика, чтобы охватить ее в одном руководстве, которое должно стать хорошим строительным блоком для людей, стремящихся начать работать с проблемами обработки естественного языка с использованием встроенных библиотек Python.