Оценка читаемости текстов необходима для автоматического определения сложности текстов на русском языке.
Есть 5 американских алгоритмов оценки читаемости текстов, это:
- Flesch-Kinkaid - http://en.wikipedia.org/wiki/Flesch%E2%80%93Kincaid_readability_tests
- Dale-Chale readability formula - http://en.wikipedia.org/wiki/Dale%E2%80%93Chall_readability_formula
- Coleman-Liau index - http://en.wikipedia.org/wiki/Coleman%E2%80%93Liau_index
- SMOG - http://en.wikipedia.org/wiki/SMOG
- Automated Readability Index - http://en.wikipedia.org/wiki/Automated_Readability_Index
Были накоплены тексты на русском языке с разметками по уровню чтения, это:
- тексты для внеклассного чтения;
- экспертно размеченные взрослые тексты;
- особо сложные тексты законов;
- и так далее.
Все алгоритмы были обучены под русский язык - специальным образом каждая формула была подобрана на основе обучающей выборки. Для всех формул были применены коэффициенты позволяющие применять их к русским текстам.
На базе этих формул был сделан специальный веб-сервис который позволяет передавать ему текст или ссылку и оценивать его на сложность.
API доступно по ссылке и http://api.plainrussian.ru/api/1.0/ru/measure/ и для его работы ему необходимо передать параметр url (для ссылки) или text (как текст).
Параметр url передается при обращении через GET запрос, пример такого обращения выглядит вот так:
вот с примером простого текста:
или вот:
Результат выглядит вот так:
{
metrics:
{
wsyllabes:
{
1: 94,
2: 116,
3: 140,
4: 87,
5: 139,
6: 45,
7: 18,
8: 4,
15: 1
},
c_share: 32.142857142857146,
chars: 6000,
avg_slen: 46,
spaces: 510,
n_syllabes: 2232,
n_words: 644,
letters: 5170,
n_sentences: 14,
n_complex_words: 207,
n_simple_words: 437,
avg_syl: 3.4658385093167703
},
status: 0,
indexes:
{
grade_SMOG: "Аспирантура, второе высшее образование, phD",
grade_ari: "Аспирантура, второе высшее образование, phD",
index_fk: 33.342906832298134,
grade_cl: "Аспирантура, второе высшее образование, phD",
grade_fk: "Аспирантура, второе высшее образование, phD",
index_cl: 23.062857142857148,
grade_dc: "Аспирантура, второе высшее образование, phD",
index_dc: 30.300857142857147,
index_ari: 32.11796894409938,
index_SMOG: 34.046178356649776
}
}
Кроме того, вместо параметра url можно использовать text, чтобы при запросе передавался текст, а не гиперссылка на текст. Вместо GET-запроса имеет смысл использовать POST, чтобы обойти ограничение на размер URI.
Пример того, как это выглядит в Python с использованием библиотеки requests:
import requests
text = "Здесь может быть Ваш текст"
response = requests.post("http://api.plainrussian.ru/api/1.0/ru/measure/", data={"text":text})
response.json()
Параметры означают:
- grade_SMOG - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле SMOG, человеческим языком
- grade_ari - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Automated Readability Index, человеческим языком
- grade_cl - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Coleman-Liau, человеческим языком
- grade_fk - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Flesch-Kinkaid, человеческим языком
- grade_dc - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Dale-Chale, человеческим языком
- index_SMOG - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле SMOG, в годах обучения от 1 до бесконечности
- index_ari - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Automated Readability Index, в годах обучения от 1 до бесконечности
- index_cl - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Coleman-Liau, в годах обучения от 1 до бесконечности
- index_fk - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Flesch-Kinkaid, в годах обучения от 1 до бесконечности
- index_dc - уровень образования необходимый для понимания текста по формуле Dale-Chale, в годах обучения от 1 до бесконечности
- chars - сколько всего знаков тексте
- spaces - сколько пробелов в тексте
- letters - сколько букв в тексте
- n_words - число слов
- n_sentences - число предложений
- n_complex_words - число слов с более чем 4-мя слогами
- n_simple_words - число слов до 4-х слогов включительно
- avg_slen - среднее число слов на предложение
- avg_syl - среднее число слогов на предложение
- c_share - процент сложных слов от общего числа
- w_syllabes - словарь из значений: число слогов и число слов с таким числом слогов в этом тексте
Если передать параметр debug=1, то также вернется значение текста которое было передано.
Вот несколько примеров текстов на которых шло обучение.
- Бианки "Лесной дом", 1-й класс - http://api.plainrussian.ru/api/1.0/ru/measure/?url=http://plainrussian.ru/textsbygrade/1/bianki_lesdom.txt
- Астафьев "Солдат", 9-й класс - http://api.plainrussian.ru/api/1.0/ru/measure/?url=http://plainrussian.ru/textsbygrade/9/astafiev_soldier.txt и так много документов.
- textmetric - библиотека кода для измерения простоты русского языка
Текстовые файлы в textmetric - это специально подобранные тексты с предварительными возрастными пометками. Это позволяет разрабатывать собственные алгоритмы анализа читабельности, простоты, понятности текстов на базе этих метрик.
- filename - имя файла в папке textsbygrade
- name - название текста
- grade - год обучения необходимый для понимания текста, экспертная оценка
- index_fk_rus - измерение сложности текста в годах обучения по формуле Flesch-Kinkaid
- fk_grade_diff - разница в измерении сложности по формуле Flesch-Kinkaid и предустановленной экспертной оценкой
- index_cl_rus - измерение сложности текста в годах обучения по формуле Coleman-Liau
- cl_grade_diff - разница в измерении сложности по формуле Coleman-Liau и предустановленной экспертной оценкой
- index_dc_rus - измерение сложности текста в годах обучения по формуле Dale-Chale
- dc_grade_diff - разница в измерении сложности по формуле Dale-Chale и предустановленной экспертной оценкой
- index_SMOG_rus - измерение сложности текста в годах обучения по формуле SMOG
- SMOG_grade_diff - разница в измерении сложности по формуле SMOG и предустановленной экспертной оценкой
- index_ari_rus - измерение сложности текста в годах обучения по формуле Automatic Readability Index
- ari_grade_diff - разница в измерении сложности по формуле Automatic Readability Index и предустановленной экспертной оценкой
- chars - число знаков в тексте
- spaces - число пробелов
- letters - число букв
- n_syllabes - общее число слогов
- n_words - общее число слов
- n_complex_words - число сложных слов
- n_simple_words - число простых слов
- n_sentences - число предложений
- c_share - доля сложных слов в процентах
- avg_syl - среднее число слогов на слово
- avg_slen - среднее число слов на слово
- wsyllabes - словарь частоты слов по количеству слогов значений в формате { "число слогов" : "число слов"}
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent