Литературная дактилоскопия¶
ruts.visualizers.fingerprinting()
Описание¶
Визуализация литературной дактилоскопии (Literature Fingerprinting).
Примечание
Более подробно с литературной дактилоскопией можно ознакомиться в данной публикации.
Параметры¶
| Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
texts |
List[List[str]] | - |
Список списков слов |
segment_len |
int | 10 |
Размер сегмента |
metric |
Callable | None |
Функция для подсчета метрики лексического разнообразия |
x_size |
int | 800 |
Ширина области для визуализации |
y_size |
int | 600 |
Высота области для визуализации |
cmap |
str | 'PuOr' |
Цветовая карта |
ax |
Axes | None |
Оси matplotlib для графика; если не заданы, создается фигура 15×10 |
Функция возвращает оси Axes с визуализацией; фигура доступна как ax.figure. Цвет квадрата - значение метрики сегмента относительно максимума по всем текстам; сегменты, на которых метрика не определена (nan на слишком коротких для нее сегментах), рисуются как нулевые, а не пропадают с графика.
Пример использования¶
Рассмотрим работу визуализатора на примере 100 текстов из набора данных SovChLit.
Пример
Код:
# Загрузка библиотек
from ruts import WordsExtractor
from ruts.datasets import SovChLit
from ruts.diversity_stats import calc_simpson_index
from ruts.visualizers import fingerprinting
# Подготовка данных
sc = SovChLit()
texts = [text for text in sc.get_texts(limit=100)]
# Подготовка списка списков слов
words = []
words_extractor = WordsExtractor(lowercase=True)
for text in texts:
words.append(words_extractor.extract(text))
# Построение графика
fingerprinting(words, metric=calc_simpson_index, x_size=1000, y_size=800)
Результат:
