Phrases N Principales

Dans la partie finale de notre projet d'analyse de texte, nous nous concentrons sur l'identification des phrases les plus significatives de notre texte. L'objectif est de mettre en évidence les éléments clés du texte en utilisant les scores TF-ISF calculés pour chaque phrase.

Sélection des Phrases Clés

Choisir le Nombre de Phrases : Nous commençons par déterminer N, le nombre de phrases à mettre en avant. Choisir N = 5 reflète notre objectif de nous concentrer sur les cinq phrases que notre analyse a identifiées comme contenant les informations les plus importantes ;
Associer les Phrases avec les Scores : Nous utilisons la fonction zip de Python pour associer chaque phrase de notre liste sentences avec son score TF-ISF respectif de sentence_scores ;
Trier les Phrases par Leur Importance : Après avoir associé les phrases avec leurs scores, nous trions ces paires par ordre décroissant en fonction des scores ;
Identifier les Phrases Principales : Nous sélectionnons ensuite les N phrases principales de cette liste ordonnée. Cette étape identifie les phrases qui représentent le mieux le contenu principal du texte, tel que déterminé par notre analyse.

Tâche

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Associez chaque phrase avec son score TF-ISF correspondant.
Triez ces paires par leur score dans l'ordre décroissant.
Extrayez les N phrases principales avec les scores TF-ISF les plus élevés.

Solution

# Number of sentences to display

N = 5

# Pair each sentence with its score

sentences_with_scores = list(zip(sentences, sentence_scores))

# Sort the list of tuples by the score in descending order

sorted_sentences = sorted(sentences_with_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# Extract the top N sentences

top_sentences = sorted_sentences[:N]

# Display the top N sentences

print(f"Top {N} Sentences with the Highest TF-ISF Scores:")

for i, (sentence, score) in enumerate(top_sentences, start=1):

print(f"\nSentence {i} (Score: {score:.2f}):\n{sentence}")

Félicitations !

Félicitations pour avoir réussi à compléter ce projet complet sur l'analyse de texte en utilisant l'algorithme TF-ISF ! Votre dévouement et vos efforts pour maîtriser les subtilités du traitement du langage naturel avec NLTK vous ont doté de compétences précieuses qui sont très recherchées dans le domaine de la science des données et au-delà.

Continuez à explorer, continuez à apprendre, et souvenez-vous que le monde de l'analyse de données est aussi vaste qu'il est fascinant. Bien joué !

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Section 1. Chapitre 12

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