#Этот код принимает на вход текст в формате txt и выдает следующие метрики: оценка удобочитаемости нейросетевой моделью, оценка удобочитаемости по классическому автоматизированному индексу (на основе средней длины слов и предложений), 44 лингвистические характеристики текста, значимые для принятия решения об удобочитаемости.
Содержание пакета:
файл Clarity_bot.ipynb - основной код
NN_model_May21.h5 - обученная нейросетевая модель классифкации текстов по уровню доступности
freqrnc2011.csv - словарь частотности слов русского языка
Tikhonov.csv - морфологический словарь русского языка
Testing_text.txt - тестовый файл для оценки
std_scaler.bin - внутренний словарь
readability_simple_bot.ipynb - автономный простой робот для оценки удобочитаемости только на основе средней длины слов и предложений
Архив с ru_core_news_lg - https://disk.yandex.ru/d/0w-gKVZkYOfA0Q
Словарь tokenizer13.json - https://disk.yandex.ru/d/UEEEMcSKek0IJA
ЦИТИРОВАНИЕ: Evstigneeva, A. and Sidorovskiy, M. (2021). Assessment of Clarity of Bank of Russia Monetary Policy Communication by Neural Network Approach. Russian Journal of Money and Finance, 80(3), pp. 3–33. doi: 10.31477/rjmf.202103.03
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent