Python中的ARI是一种衡量文本可读性的指标。ARI代表自动可读性指标，它计算文本的独立性水平。在Python中，我们可以使用nltk库来计算ARI。

最新推荐文章于 2025-11-17 14:54:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-17 14:54:29 发布 · 693 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #开发语言

Python 专栏收录该内容
465 篇文章 ¥39.90 ¥99.00
订阅专栏
Python中的ARI是自动可读性指标，用于衡量文本的独立性水平。ARI得分越高，文本越难读。可以使用nltk库中的AriMetric类计算ARI，通过word_tokenize拆分单词，然后调用score方法得到结果。

Python中的ARI是一种衡量文本可读性的指标。ARI代表自动可读性指标，它计算文本的独立性水平。在Python中，我们可以使用nltk库来计算ARI。

下面是一个计算ARI的示例代码：

import nltk

# 输入要评估的文本
text = "I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed: 'We hold these truths to be self-evident; that all men are created equal.'"

# 将文本拆分为单词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 计算ARI
ari
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
自然语言处理之话题建模：Hierarchical Dirichlet Process (HDP)：文本分词与词性标注
zhubeibei168的博客
09-24 1246
分词是将连续的文本切分成独立的词汇单元的过程。在中文中，由于词汇之间没有明显的分隔符，分词尤为重要。基于词典的分词：使用预定义的词典来查找文本中的词汇。基于统计的分词：通过统计方法确定词汇边界，如最大熵模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。混合分词：结合词典和统计方法，以提高分词的准确性和效率。话题建模是一种统计建模技术，用于发现文档集合或语料库中隐藏的主题结构。在自然语言处理中，话题建模能够帮助我们理解大量文本数据的内在结构，识别出文档中讨论的主要话题。
automated-readability:根据自动可读性指数（1967）检测易读性的公式
05-01
自动阅读 根据检测文本阅读难易程度的公式。 安装 该软件包仅适用于ESM：需要使用Node 12+才能使用它，并且必须将其import而不是require d。 ： npm install automated-readability 用 import { automatedReadability } from 'automated-readability' // For: // // The rule of rhythm in prose is not so intricate. Here, // too, we write in groups, or phrases, as I prefer to call // them, for the prose phrase is greatly longer and is much // more nonchalantly uttere
Readability:自动可读性指数，Flesch-Kincaid，Gunning-Fog，SMOG指数，Fry，Coleman-Liau
05-06
可读性 自动可读性指数，Flesch-Kincaid（轻松/级别），Gunning-Fog，SMOG指数，Coleman-Liau 例子 > const testPhrase = 'No kidding - Lorenzo called off his trip to visit Mexico City just because they told him the conquistadores were extinct.'; > Readability.automatedReadability(testPhrase); 11.274285714285718 > Readability.smog(testPhrase); 10.065306667255596 > Readability.gunningFog(testPhrase); 14.114285714285714 > Readabil
聚类外部评价指标（NMI, AC, ARI）
12-04
代码包含三个聚类分析常用的外部评价指标：调整兰德指数（ARI），标准化互信息（NMI），准确度（AC）。
python热度评价指标_ Python实现的多种文本可读性评价指标
weixin_39850920的博客
12-05 978
???? py-readability-metrics Installpip install py-readability-metricspython -m nltk.downloader punktUsagefrom readability import Readabilityr = Readability(text)r.flesch_kincaid()r.flesch()r.gun...
python之代码可读性浅谈
cas的无名博客
01-10 3217
python基础回顾——代码可读性解析篇 前言 在学习了一门编程语言之后，往往大部分人会急于使用代码实现自己的一些功能进行测试自己的学习情况，这是好的，但是在实际使用中代码却往往不是只给自己看的，或者严格说不是只给当下的自己看的，而为了提高编写出来的代码的可读性，需要在写代码时对自身的代码格式进行规范化，采用相近和统一的规范标准会使得不同开发者在阅读他人的代码时更为有效和方便，在实际
Python编程挑战：Py Me Up，Charlie 实战任务
除了数据处理类任务，项目还可能包含文本分析挑战，如`PyParagraph`，要求分析一段英文文本的句子长度、单词数量、平均字母数、可读性指标（如ARI或Flesch-Kincaid评分）。这类任务锻炼学习者对字符串操作的掌握，...
19、文本处理与分析实用指南
最新发布
q1w3e5r7t9y的博客
11-17 11
本文介绍了文本处理与分析的多种实用工具和方法，涵盖查找上位词、使用在线词典、语法与风格检查（diction 和 style）、文本计数（wc）、制作单词频率索引、文本相关性排序（rel）、查找变位词与回文，以及文本切割组合等技巧。结合命令行工具与 Emacs 功能，帮助用户高效完成日常文本分析任务，适用于写作优化、数据挖掘和自然语言处理等场景。
TCGA缺失值填补策略全面评测：均值、中位数与KNN在真实数据中的3项性能对比结果
![TCGA缺失值填补策略全面评测：均值、中位数与KNN在真实数据中的3项性能对比结果]...TCGA数据中的缺失值问题严重影响组学数据分析的可靠性与生物学解释的准确性。本文系统梳理了缺失机制的三类理论模型（MC
10种Python聚类算法完整操作示例（建议收藏
机器学习算法那些事
03-08 4982
来源：海豚数据科学实验室著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理！！文末附每日小知识点哦！！聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的...
可读性设计规范
AirCloud
12-29 2230
1.行宽我们可以想象一下：如果一行文字过长，视线移动距离长，很难让人注意到段落起点和终点，阅读比较困难；如果一行文字过短，眼睛要不停来回扫视，破坏阅读节奏。因此我们可以让内容区的每一行承载合适的字数，来提高易读性。传统图书排版每行最佳字符数是55—75，实际在网页上每行字符75—85更流行。中文在14号字体时，建议35—45个文字。比如下图：2.间距行距是影响易读性非常重要的因素，过宽的行距会会让文
Python实现Flesch阅读易读性公式计算
m0_37134868的博客
05-09 1403
来源：https://blog.youkuaiyun.com/granery/article/details/88912059。
cntext：一款 Python文本分析包
Python学习与数据挖掘
04-16 8732
cntext中文文本分析库，可对文本进行词频统计、词典扩充、情绪分析、相似度、可读性等 功能模块含 [x] stats 文本统计指标 [x] 词频统计 [x] 可读性 [x] 内置pkl词典 [x] 情感分析 [x] dictionary 构建词表(典) [x] Sopmi 互信息扩充词典法 [x] W2Vmodels 词向量扩充词典法 [x] similarity 文本相似度 [x] cos相似度 [x] jaccard相似度 [x] 编辑距离相似度
textstat 包的使用
qq_22930277的博客
02-05 3254
textstat 包的函数使用文档 from textstat.textstat import textstat  这个Python包从文本计算统计信息，这有助于确定特定语料库的可读性，复杂性和成绩水平。 使用pip进行安装：$ pip install textstat  函数列表 ----  ### Syllable Count  函数名称 - syllable_c
LLM评估：通过7大指标监测并评估大语言模型的表现
Baihai_IDP的博客
12-29 2344
如今，大模型及相关的生成式人工智能技术已经成为科技产业变革的新焦点，但大模型存在一些风险（容易产生偏见内容、虚假信息），其行为难以预测和控制。因此，如何持续监控和评估大模型行为以降低这些风险成为当下产学研各界的研究难点。 本文作者通过分析 ChatGPT 在 35 天内对一组固定 prompt 的回答，探索了 7 组指标来评估 LLM 的行为变化。
聚类算法评估指标及代码
qq_54779611的博客
08-05 801
聚类算法评估指标
聚类的外部指标(Purity, ARI, NMI, ACC) 和内部指标(NCC,Entropy,Compactness,Silhouette Index)，附代码 (Python 和 Matlab)
热门推荐
FAQ的博客
03-19 1万+
聚类指标千千万，还得看你方法硬不硬，希望科研小白能继续坚持。
python文本可读性
wyj95anan的博客
08-02 4056
可读性计算方法参考： https://python.ctolib.com/cdimascio-py-readability-metrics.html 可读性计算方法有 The Flesch Reading Ease formula Flesch-Kincaid Grade Level The Fog Scale (Gunning FOG Formula) The SMOG Index Automated Readability Index The Coleman-Liau Index Linsear Wri
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值