его тональность.
3. Вывести результат анализа, указав настроение текста.
Пример кода на Python для решения этой задачи с использованием библиотеки TextBlob:
```python
from textblob import TextBlob
def analyze_sentiment(text):
# Создаем объект TextBlob для анализа текста
blob = TextBlob(text)
# Определяем тональность текста
sentiment = blob.sentiment.polarity
if sentiment > 0:
return "Позитивный"
elif sentiment < 0:
return "Негативный"
else:
return "Нейтральный"
# Пример текста
text = """
Этот фильм был ужасен. Я полностью разочарован.
"""
# Анализ тональности текста
sentiment = analyze_sentiment(text)
print("Настроение текста:", sentiment)
```
Этот код анализирует текст и определяет его тональность как позитивную, негативную или нейтральную. В данном примере текст считается негативным из-за использования отрицательных слов "ужасен" и «разочарован".
Пояснения к коду:
1. Импорт библиотеки TextBlob:
– На первой строке импортируется класс `TextBlob` из библиотеки `textblob`. `TextBlob` – это библиотека для анализа текста с открытым исходным кодом, которая предоставляет простой интерфейс для обработки текста и выполнения различных операций, таких как определение тональности.
2. Функция `analyze_sentiment`:
– Эта функция принимает текст в качестве входного параметра и использует `TextBlob` для анализа его тональности.
– Сначала создается объект `TextBlob` для анализа текста.
– Затем используется метод `sentiment.polarity`, чтобы определить тональность текста. Значение полярности лежит в диапазоне от -1 до 1, где отрицательные значения указывают на негативную тональность, положительные – на позитивную, а нулевое значение – на нейтральную.
– Функция возвращает строку, указывающую на настроение текста: "Позитивный", "Негативный" или "Нейтральный".
3. Пример текста:
– В этом примере представлен негативно окрашенный текст: "Этот фильм был ужасен. Я полностью разочарован."
4. Анализ тональности текста:
– Вызывается функция `analyze_sentiment` с текстом в качестве аргумента.
– Функция анализирует текст и возвращает его тональность.
– Результат анализа выводится на экран. В данном случае текст считается негативным, поэтому выводится сообщение "Настроение текста: Негативный".
Этот код демонстрирует простой способ анализа тональности текста с использованием библиотеки TextBlob.
В этой задаче мы будем брать длинный текст и создавать краткое описание, которое содержит основную суть текста.
Идея решения будет следующей:
1. Разбить текст на предложения.
2. Подсчитать частоту встречаемости каждого слова в тексте.
3.
