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# -*- coding: utf-8 -*-
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__author__ = "Ahirton Lopes & Rodrigo Pasti"
__copyright__ = "Copyright 2015/2016, Mackenzie University"
__credits__ = ["Ahirton Lopes", "Rodrigo Pasti", "Leandro de Castro"]
__license__ = "None"
__version__ = "1.0"
__maintainer__ = "Ahirton Lopes"
__email__ = "[email protected]"
__status__ = "Beta"
"""
import re
import nltk
import math
import numpy
import text_processing as tp
class MetaAttributes(object):
def __init__(self, text):
'''
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
DEFINICAO DOS PARAMETROS DE CONTROLE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
'''
self.nMaxLengthFreq = 16
# OBS1: Tamanho maximo de palavra a ser considerado na frequencia do tamanho de palavras
tagged = tp.tagging([tp.tokenize([text])[0]])[0]
text = re.sub("http","", text)
self.raw = text
# print tagged
self.PARAGRAPHS = []
self.SENTENCES = []
self.WORDS = []
delimiters = '\n','. \n', '! \n', '?\n', '.\n', '!\n', '?\n', '... \n' #, '... \n'#, ' \n ' #, " .\n", " !\n", ' ?\n'
regexPattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
for paragraph in re.split(regexPattern,self.raw):
p = []
# print ""
# print paragraph
# raw_input(".----------------.FIM DE PARÁGRAFO----------------.")
#sentences = tp.tokenize_sentence([paragraph])[0]
for sentence in tp.tokenize_sentence([paragraph])[0]:
# print ""
# print sentence
# print tp.tagging(tp.tokenize([sentence]))
# raw_input(".---------------..FIM DE FRASE...------.")
words = tp.tokenize([sentence])[0]
words = tp.remove_punctuation([words])[0]
self.WORDS.extend(words)
self.SENTENCES.append(sentence)
p.append(words)
# print paragraph
# print sentence
# print words
# print self.WORDS
# raw_input('XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX')
self.PARAGRAPHS.append(p)
self.C = len(text)
self.LOWER = MetaAttributes._count_char(text, "^[a-z_-]*$")
self.UPPER = MetaAttributes._count_char(text, "^[A-Z_-]*$")
self.NUMBERS = MetaAttributes._count_char(text, "^[\d]*$")
self.WHITE = MetaAttributes._count_char(text, "^[ ]*$")
self.TAB = MetaAttributes._count_char(text, "^[\t]*$")
self.N = len(self.WORDS)
self.SIZES = []
self.FREQ = {}
for w in self.WORDS:
self.SIZES.append(len(w))
self.FREQ = dict(nltk.FreqDist(self.WORDS))
self.V = dict(nltk.FreqDist(self.FREQ.values()))
self.VRICH = self.N - len(self.V)
self.HXLEGO = []
self.HXDISLEGO = []
for w, t in self.FREQ.viewitems():
if t == 1:
self.HXLEGO.append(w)
elif t == 2:
self.HXDISLEGO.append(w)
self.TAGGED = tagged
self.S = len(self.SENTENCES)
self.pwdictionary = ["abencoada","abencoadas","abencoado","abencoados","abrilhantada",
"abrilhantadas","abrilhantado","abrilhantados","abundancia","abundante",
"acertada","acertadas","acertados","aclamada","aclamado","adequada",
"adequadamente","adequado","admiraveis","admiravel","adorada","adoradas",
"adorado","adorados","adoranda","adorandas","adorando","adorandos",
"adoraveis","adoravel","adorei","afortunada","afortunadas","afortunado",
"afortunados","agradavel","agradavelmente","alcanca","alcancar","alcancou",
"alegre","alegremente","amada","amadas","amado","amados","amadurecida",
"amadurecidas","amadurecido","amadurecidos","amaveis","amavel","amigavel",
"amigavelmente","amorosa","amoroso","amparada","amparado","animada",
"animadas","animado","animados","animador","animadora","animadoras",
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"apropriada","apropriadas","apropriado","apropriados","aprovada","aprovadas",
"aprovado","aprovados","arrasou","arrojada","arrojadas","arrojado",
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"atrativo","atrativos","aumentar","aumento","auspiciosa","auspiciosas",
"auspicioso","auspiciosos","autentica","autenticas","autentico","autenticos",
"autoconfiante","autoconfiantes","autorizado","autorizar","avancando",
"avanco","avancos","avantajada","avantajado","avantajar","bacana","bacanas",
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"racista","racistas","raivosa","raivosas","raivoso","raivosos","rancorosa","rancorosas","rancoroso",
"rancorosos","rançosa","rançosas","rançoso","rançosos","ranheta","ranhetas","ranhosa","ranhosas",
"ranhoso","ranhosos","ranzinza","ranzinzas","rebaixada","rebaixadas","rebaixado","rebaixados","relapsa",
"relapsas","relapso","relapsos","relaxada","relaxadas","relaxado","relaxados","renegada","renegadas",
"renegado","renegados","repetitiva","repetitivas","repetitivo","repetitivos","repressiva","repressivas",
"repressivo","repressivos","repressor","repressora","repressoras","repressores","reprovada","reprovadas",
"reprovado","reprovador","reprovadora","reprovadoras","reprovadores","reprovados","reprovaveis",
"reprovavel","repugnancia","repugnante","repugnantes","repulsa","repulsas","repulsiva","repulsivas",
"repulsivo","repulsivos","repulso","repulsos","revoltada","revoltadas","revoltado","revoltados",
"revoltante","revoltantes","revoltosa","revoltosas","revoltoso","revoltosos","ridicula",
"ridicularizador","ridicularizadora","ridicularizadoras","ridicularizadores","ridicularizante",
"ridicularizantes","ridiculas","ridiculo","ridiculos","rispida","rispidas","rispido",
"rispidos","rude","rudes","rudimentar","rudimentares","ruim","ruinosa","ruinosas","ruinoso",
"ruinosos","ruins","safada","safadas","safado","safados","sem graca","sem-caracter","sem-carater",
"sem-sabor","sem-sal","sinistra","sinistras","sinistro","sinistros","sofrega","sofregas","sofrego",
"sofregos","sofrida","sofridas","sofrido","sofridos","solitario","sombria","sombrias","sombrio",
"sombrios","songamonga","songa-monga","songamongas","songa-mongas","sonolento","sonsa","sonsas",
"sonso","sonsos","sozinho","subversiva","subversivas","subversivo","subversivos","subversor",
"subversora","subversoras","subversores","sufocada","sufocadas","sufocado","sufocador","sufocadora",
"sufocadoras","sufocadores","sufocados","sufocante","sufocantes","suja","sujas","sujo","sujos",
"superficiais","superficial","superflua","superfluas","superfluo","superfluos","supersticiosa",
"supersticiosas","supersticioso","supersticiosos","tedio","tedio","tedio","tediosa","tediosas",
"tedioso","tediosos","temeraria","temerarias","temerario","temerarios","temerosa","temerosas",
"temeroso","temerosos","temida","temidas","temido","temidos","temiveis","temivel","temorosa",
"temorosas","temoroso","temorosos","tendenciosa","tendenciosas","tendencioso","tendenciosos",
"tenebrosa","tenebrosas","tenebroso","tenebrosos","terriveis","terrivel","timido","tinhosa",
"tinhosas","tinhoso","tinhosos","tirana","tiranas","tiranica","tiranicas","tiranico","tiranicos",
"tirano","tiranos","tolo","tolos","toma no cu","tonta","tontas","tontinha","tontinhas","tontinho",
"tontinhos","tonto","tontos","toxica","toxicas","toxico","toxicos","traicoeira","traicoeiras",
"traicoeiro","traicoeiros","traida","traidas","traido","traidor","traidora","traidoras","traidores",
"traidos","transviada","transviadas","transviado","transviados","trapaca","trapaceira","trapaceiras",
"trapaceiro","trapaceiros","trapacenta","trapacentas","trapacento","trapacentos","tremulo","triste",
"tristes","turraes","turrao","turrona","turronas","ultrajada","ultrajadas","ultrajado","ultrajados",
"ultrajante","ultrajantes","ultrapassada","ultrapassadas","ultrapassado","ultrapassados","umilhacao",
"usurpador","usurpadora","usurpadoras","usurpadores","utopica","utopicas","utopico","utopicos","vadia",
"vadias","vadio","vadios","vaga","vagaba","vagabunda","vagabundas","vagabundo","vagabundos","vaiada",
"vaiadas","vaiado","vaiados","vazia","vazias","vazio","vazios","vergonhosa","vergonhosas","vergonhoso",
"vergonhosos","violenta","violentada","violentadas","violentado","violentados","violentas","violento",
"violentos","virulenta","virulentas","virulento","virulentos","vis","vomitada","vomitadas","vomitado",
"vomitados","vulgar","vulgares","vulgarizada","vulgarizadas","vulgarizado","vulgarizador","vulgarizadora",
"vulgarizadoras","vulgarizadores","vulgarizados","vulneraveis","vulneravel","zoado","zuado"]
self.neutralwdictionary = ["acreditando","acredite","acreditei","aleatoria","algum dia","alteracao","alteracoes",
"ambigua","ambiguidade","ambiguidades","anomalamente","anomalia","anomalias","anomalo","antecipa",
"antecipacao","antecipacoes","antecipado","antecipar","aparece","apareceu","aparente","aparentemente",
"aproxima","aprocao","aproximacoes","aproximada","aproximadamente","aproximado","aproximando",
"arbitraria","arbitrariamente","arbitrariedade","arriscada","arriscado","arriscando","arriscaram",
"as vezes","assume","assume","assumido","assumindo","atipicamente","caprichos","cautelosamente",
"cautelosos","claro","concebivel","concebivelmente","condicional","condicionalmente","confunde",
"confusao","confuso","considera","contingencia","contingencias","contingente","contingentemente",
"contingentes","de repente","de vez","dependencia","dependencia","dependencias","dependendo",
"dependentes","depender","dependia","desconcertante","desconhecido","desconhecido","desconhecimento",
"desestabilizadora","desviando","desviar","desviaram","desvio","desvios","difere","diferencas",
"diferentes","diferiu","diverge","dobradicas","duvida","duvidas","duvidosa","duvidou","em algum lugar",
"encruzilhada","esclarecimento","esclarecimentos","especula","especula","especulacao","especulacoes",
"especulando","especular","especulativamente","especulativo","esporadicamente","esporadico",
"exposicao","exposicoes","flutua","flutuante","flutuar","flutuou","imaterial","imprecisao",
"impreciso","imprecisoes","imprevisibilidade","imprevisivel","imprevisivelmente","imprevistas",
"imprevistas","improbabilidade","improvavel","incerta","incerteza","incertezas","incerto","incluir",
"incognitas","incompletude","indeciso","indeciso","indefinido","indefinicao","indefinidamente",
"indefinir","indetectavel","indeterminado","indeterminado","indeterminavel","indeterminavel",
"indocumentados","inespecifica","inesperadamente","inesperado","inexacta","inexatidao","inoportuno",
"inquantavel","instabilidade","instabilidades","intangiveis","maio","mais arriscados","mais vaga",
"nao acessivel","nao coberta","nao comprovadas","nao escrito","nao garantido","nao identificado",
"nao observaveis","nao planejada","nao quantificada","nao testado","normalmente","novo calculo","obrigado",
"obrigada", "oscilacao","parece","pendencias","pendente","pode","pode ser","poderia","possibilidade","possibilidades",
"possevel","possivelmente","precaucao","precaucao","precaucoes","predizer","preliminar",
"preliminarmente","pressupostos","presume","presumido","presumindo","presumir","presumivelmente",
"presuncao","presuncoes","preve","prevendo","prever","previsao","previsibilidade","previsoes",
"prevista","probabilidade","probabilidades","probabilistico","provavel","provavelmente","prudencia"
,"quase","quase","randomico","randomizacao","randomizado","randomizar","raramente","reavalia",
"reavaliacao","reavaliacoes","reavaliados","reavaliando","reavaliar","recalcula","recalculado",
"recalculando","recalcular","recalculo","reconsidera","reconsiderado","reconsiderando",
"reconsiderar","reexame","reexaminando","reexaminar","reinterpreta","reinterpretacao",
"reinterpretacoes","reinterpretado","reinterpretando","reinterpretar","revisao","revista",
"risco","riscos","rumores","subita","sugere","sugerindo","sugerir","sugestao","susceptibilidade",
"talvez","tendem","timidamente","turbulencia","vaga","vagamente","vagueza","varia","variabilidade",
"variacao","variacoes","variancias","variar","variaveis","variavel","variavelmente","volatil",
"volatilidade","volatilidades"]
self.nedictionary = ["D=","D-=",")*","):","D:","¬¬","¬¬'","¬.¬","¬_¬","¬__¬","\=","=\\",
":(",":((",":(((","):",")):","))):",":'(",":´(",")':",")´:",":'-(",")-':",
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"|-:",":|","|:",":-||","||-:",":<",">:",":-<",">-:","ç-ç:",":c",":-c",
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"D-':","D:","D;","D=","D8","DX","o.O","O.o","O.O","o.o","0.o","O.O",
"o_0","o_O","o__O","o__0","0_0","0_o","0__0","o_O","u.u","u_u","U.U",
"v.v","=|"]#,"=\",':\']
self.pedictionary = ['=3','=-3','=D','=-D','=p','p=','P=','*)','(*','*-)','(-*','*-*',
'*--*','*_*','*__*','*.*',':)','(:',':-)','(-:',':-))','((-:',':]','[:',
':^)','(^:',':}','{:',':>','<:',':3',':b',':B','=B','=B',':-b',':c)',':D',
':d',':-D',':o)',':P',':p',':-P',':-p',':U',':-U',';)','(;',';-)','(-;',
';]','[;',';-]','[-;',';^)','(^;',';D',';d','^^','^.^','^..^','^_^','^__^',
'^-^','^--^','(=','=]','[=','8-)','(-8','8)','(8','8D','8-D','xD','x-D',
'xp','XP','X-P','x-p','o/','\o/']
@staticmethod
def _count_char(text, regex = None):
if regex is None:
return len(text)
else:
t = 0
for c in text:
if re.match(regex, c):
t = t + 1
return t
'''
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
DEFINICAO DOS META-ATRIBUTOS
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
'''
'''
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
META-ATRIBUTOS BASEADOS EM ANALISE DE CARACTERES (C) - 16 meta-atributos
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
'''
@property
def C1(self):
return self.C
# C1: Quantidade total de caracteres (C)
@property
def C2(self):
return self.LOWER / float(self.C)
# C2: Razão entre o número total de letras minúsculas (a-z) e o total de caracteres (C)
@property
def C3(self):
return self.UPPER / float(self.C)
# C3: Razão entre o número total de caracteres maiúsculos (A-Z) e o total de caracteres (C)
@property
def C4(self):
return self.NUMBERS / float(self.C)
# C4: Razão entre a quantidade de números (dígitos) e o total de caracteres (C)
@property
def C5(self):
return self.WHITE / float(self.C)
# C5: Razão entre o número de espaços em branco (white spaces) e o total de caracteres (C)
@property
def C6(self):
return self.TAB / float(self.C)
# C6: Razão entre o número de tabulações (tab spaces) e o total de caracteres (C)
@property
def C7(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\'') / float(self.C)
# C7: Razão entre o número de aspas (“) e o total de caracteres (C)
@property
def C8(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\,') / float(self.C)
# C8: Razão entre o número de vírgulas (,) e o total de caracteres (C)
@property
def C9(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\:') / float(self.C)
# C9: Razão entre o número de dois-pontos (:) e o total de caracteres (C)
@property
def C10(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\;') / float(self.C)
# C10: Razão entre o número de ponto-e-vírgulas (;) e o total de caracteres (C)
@property
def C11(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\?') / float(self.C)
# C11: Razão entre o número de pontos de interrogação simples (?) e o total de caracteres (C)
@property
def C12(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\?\?+') / float(self.C)
# C12: Razão entre o número de múltiplos pontos de interrogação (???) e o total de caracteres (C)
@property
def C13(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\!') / float(self.C)
# C13: Razão entre o número de pontos de exclamação simples (!) e o total de caracteres (C)
@property
def C14(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\!\!+') / float(self.C)
# C14: Razão entre o número de múltiplos pontos de exclamação (!!!) e o total de caracteres (C)
@property
def C15(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\.') / float(self.C)
# C15: Razão entre o número de pontos finais simples (.) e o total de caracteres (C)
@property
def C16(self):
return MetaAttributes._count_char(self.raw, r'\.\.+') / float(self.C)
# C16: Razão entre o número de reticências (...) e o total de caracteres (C)
'''
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
META ATRIBUTOS BASEADOS EM ANÁLISE DE PALAVRAS (W) - 28 meta-atributos (12 + W13_N)
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
'''
@property
def W1(self):
return self.N
# W1: Quantidade total de palavras (P)
@property
def W2(self):
n = []
for w in self.WORDS:
n.append(len(w))
return float(numpy.mean(n))
# W2: Média da quantidade de caracteres por palavra (P)
@property
def W3(self):
return self.VRICH / float (self.N)
# W3: Razão entre o número de palavras diferentes e o total de palavras (número total de palavras diferentes/P)
@property
def W4(self):
t = 0
for s in self.SIZES:
if s > 6:
t = t + 1
return t / float(self.N)
# W4: Razão entre o número de palavras com mais de 6 caracteres e o total de palavras (P)
@property
def W5(self):
t = 0
for s in self.SIZES:
if s <= 3:
t = t + 1
return t / float(self.N)
# W5: Razão entre o número de palavras com 1 a 3 caracteres (palavras curtas) e o total de palavras (P)
@property
def W6(self):
return len(self.HXLEGO) / float(self.N)
# W6: Razão entre hapax legomena (palavra que ocorre uma única vez em todo um texto) e o número total de palavras (P)
@property
def W7(self):
return len(self.V) / float(self.N)
# W7: Razão entre hapax dislegomena (palavra que ocorre apenas duas vezes em todo um texto) e o número total de palavras (P)
@property
def W8(self):
sum = 0
for f, amt in self.V.viewitems():
it = amt * math.pow(f/float(self.N), 2)
sum = sum + it
yule = (-1.0/self.N + sum)
# print amt
# print it
# print self.N
# print sum
# print yule
return yule
# W8: Medida K de Yule*
@property
def W9(self):
simpson = 0
i=1
# OBS2: Sentenças de apenas uma palavra tornam a funcao indefinida
for f, amt in self.V.viewitems():
it = amt *(i / float(self.N)) * ((i-1.0) / (self.N - 1.0))
simpson = simpson + it
i=i+1
# print amt
# print i
# print self.N
# print it
# print simpson
return simpson
# W9: Medida D de Simpson*
@property
def W10(self):
return len(self.V) / float(self.VRICH)
# W9: Medida S de Sichel*
@property
def W11(self):
hlego_count = len(self.HXLEGO)
v_count = float(self.VRICH)
# print hlego_count
# print v_count
# W11: Medida R de Honore*
if hlego_count == v_count:
return 0
else:
return (100.0 * math.log10(self.N)) / float(1.0-(hlego_count/float(v_count)))
@property
def W12(self):
entropy = 0
for f, amt in self.V.viewitems():
it = amt * (-math.log10(f/float(self.N))) * (f/float(self.N))
entropy = entropy + it
# print f
# print amt
# print self.N
# print it
# print entropy
# max = float(math.log10(self.N))
return entropy# / max
# W12: Medida de Entropia*
@property
def W13_N(self):
# OBS3: A maior palavra em portugues possui tamanho 46, segundo o dicionário Houaiss
vFreq = numpy.zeros([self.nMaxLengthFreq])
for item in nltk.FreqDist(self.SIZES).items():
if item[0] < self.nMaxLengthFreq: