def calcular_feature(self, tweet):
texto = tweet.texto
texto = remover_hashtags(texto)
texto = remover_usuarios(texto)
oraciones = Freeling.procesar_texto(texto)
tokens = list(itertools.chain(*oraciones))
cant_palabras_oov = 0
for token_freeling in tokens:
if not token_freeling.tag.startswith('F') \
and not token_freeling.tag.startswith('Z') \
and not token_freeling.tag.startswith('W'):
token = eliminar_underscores(token_freeling.token)
if not Freeling.esta_en_diccionario(token):
cant_palabras_oov += 1
if len(tokens) == 0:
return 0
else:
return cant_palabras_oov / math.sqrt(len(tokens))
def calcular_feature(self, tweet):
texto = tweet.texto
texto = remover_hashtags(texto)
texto = remover_usuarios(texto)
oraciones = Freeling.procesar_texto(texto)
tokens = list(itertools.chain(*oraciones))
cant_palabras_oov = 0
for token_freeling in tokens:
if not token_freeling.tag.startswith('F') \
and not token_freeling.tag.startswith('Z') \
and not token_freeling.tag.startswith('W'):
token = eliminar_underscores(token_freeling.token)
if not Freeling.esta_en_diccionario(token) and not Google.esta_en_google(token):
cant_palabras_oov += 1
if len(tokens) == 0:
return 0
else:
return cant_palabras_oov / math.sqrt(len(tokens))
def calcular_feature(self, tweet):
freeling = Freeling(tweet)
exclamaciones = 0
for token in freeling.tokens:
if token.tag == 'Fat' or token.tag == 'Faa':
exclamaciones += 1
if len(freeling.tokens) == 0:
return 0
else:
return exclamaciones / math.sqrt(len(freeling.tokens))
def calcular_feature(self, tweet):
freeling = Freeling(tweet)
negaciones = 0
for token in freeling.tokens:
if token.token.lower() == 'no':
negaciones += 1
if len(freeling.tokens) == 0:
return 0
else:
return negaciones / math.sqrt(len(freeling.tokens))
def calcular_feature(self, tweet):
oraciones = Freeling.procesar_texto(remover_hashtags(remover_usuarios(tweet.texto)))
tokens = Freeling.get_tokens_de_oraciones(oraciones)
cant_antonimos = 0
for token in tokens:
antonimos = []
for synset in self.wncr.synsets(token.lemma):
for lemma in synset.lemmas():
antonimos += [lemma_antonimo.name() for lemma_antonimo in lemma.antonyms()]
for otro_token in tokens:
if otro_token.lemma in antonimos:
cant_antonimos += 1
break
if len(tokens) == 0:
return 0
else:
return cant_antonimos / math.sqrt(len(tokens)) / 2.0 # divido entre 2 para contar una vez cada par
def calcular_feature(self, tweet):
tf = Freeling(tweet)
primera_persona = 0
for token in tf.tokens:
if esta_en_persona(token.tag, self.persona):
primera_persona += 1
if len(tf.tokens) == 0:
print("Error de tokens vacíos en " + self.nombre + ": ",
tweet.texto)
return 0
else:
return primera_persona / math.sqrt(len(tf.tokens))
def test_escapar(self):
tweet = Tweet()
tweet.id = 58179039764021248
tweet.texto = "3 Cosas que he aprendi en la escuela: Enviar WhatsApp's sin mirar. Dormir sin que me vean." \
+ " El trabajo en equipo durante los exámenes."
tweet.texto_original = tweet.texto
tweet.favoritos = 3
tweet.retweets = 14
tweet.es_humor = 1
tweet.cuenta = 132679073
freeling = Freeling(tweet)
self.assertNotEqual(freeling.tokens, [], "Error de tokens vacíos")
def calcular_feature(self, tweet):
tf = Freeling(tweet)
cant_palabras_sexuales = 0
for token in tf.tokens:
if token.token in self.palabrasSexuales or token.lemma in self.palabrasSexuales:
cant_palabras_sexuales += 1
if len(tf.tokens) == 0:
print("Error de tokens vacíos en " + self.nombre + ": ",
tweet.texto)
return 0
else:
return cant_palabras_sexuales / math.sqrt(len(tf.tokens))
def test_procesar_texto_una_oracion(self):
texto = "Hola, ¿cómo andás?"
resultado = Freeling.procesar_texto(texto)
esperado = [
[
TokenFL('hola', 'hola', 'I', '1'),
TokenFL(',', ',', 'Fc', '1'),
TokenFL('¿', '¿', 'Fia', '1'),
TokenFL('cómo', 'cómo', 'PT000000', '0.993927'),
TokenFL('andás', 'andás', 'VMIF2S0', '0.00938678'),
TokenFL('?', '?', 'Fit', '1'),
],
]
self.assertEquals(esperado, resultado,
"El parseo del texto \"" + texto + "\" no coincide con el esperado")
def test_procesar_texto_una_oracion(self):
texto = "Hola, ¿cómo andás?"
resultado = Freeling.procesar_texto(texto)
esperado = [
[
TokenFL('hola', 'hola', 'I', '1'),
TokenFL(',', ',', 'Fc', '1'),
TokenFL('¿', '¿', 'Fia', '1'),
TokenFL('cómo', 'cómo', 'PT000000', '0.993927'),
TokenFL('andás', 'andás', 'VMIF2S0', '0.00938678'),
TokenFL('?', '?', 'Fit', '1'),
],
]
self.assertEquals(
esperado, resultado, "El parseo del texto \"" + texto +
"\" no coincide con el esperado")
def test_procesar_texto_dos_oraciones(self): # TODO: agregar test de tres oraciones
texto = "Hola. ¿Cómo andás?"
resultado = Freeling.procesar_texto(texto)
esperado = [
[
TokenFL('hola', 'hola', 'I', '1'),
TokenFL('.', '.', 'Fp', '1'),
],
[
TokenFL('¿', '¿', 'Fia', '1'),
TokenFL('cómo', 'cómo', 'PT000000', '0.993927'),
TokenFL('andás', 'andás', 'VMIF2S0', '0.00938678'),
TokenFL('?', '?', 'Fit', '1'),
],
]
self.assertEquals(esperado, resultado,
"El parseo del texto \"" + texto + "\" no coincide con el esperado")
def calcular_feature(self, tweet):
texto = tweet.texto
texto = remover_hashtags(texto)
texto = remover_usuarios(texto)
oraciones = Freeling.procesar_texto(texto)
tokens = list(itertools.chain(*oraciones))
cant_palabras_no_espanolas = 0
for token_freeling in tokens:
token = eliminar_underscores(token_freeling.token)
if len(token) >= 3 and contiene_caracteres_no_espanoles(token):
cant_palabras_no_espanolas += 1
if len(tokens) == 0:
return 0
else:
return cant_palabras_no_espanolas / math.sqrt(len(tokens))
def test_procesar_texto_dos_oraciones(
self): # TODO: agregar test de tres oraciones
texto = "Hola. ¿Cómo andás?"
resultado = Freeling.procesar_texto(texto)
esperado = [
[
TokenFL('hola', 'hola', 'I', '1'),
TokenFL('.', '.', 'Fp', '1'),
],
[
TokenFL('¿', '¿', 'Fia', '1'),
TokenFL('cómo', 'cómo', 'PT000000', '0.993927'),
TokenFL('andás', 'andás', 'VMIF2S0', '0.00938678'),
TokenFL('?', '?', 'Fit', '1'),
],
]
self.assertEquals(
esperado, resultado, "El parseo del texto \"" + texto +
"\" no coincide con el esperado")
def test_esta_en_diccionario_palabra_inexistente(self):
texto = "wkalskjv"
self.assertFalse(Freeling.esta_en_diccionario(texto),
"No debería estar en el diccionario el texto \"" + texto + "\"")
def test_esta_en_diccionario_palabra_inexistente(self):
texto = "wkalskjv"
self.assertFalse(
Freeling.esta_en_diccionario(texto),
"No debería estar en el diccionario el texto \"" + texto + "\"")
def test_esta_en_diccionario_palabra_comun(self):
texto = "reja"
self.assertTrue(
Freeling.esta_en_diccionario(texto),
"Debería estar en el diccionario el texto \"" + texto + "\"")
def tweets_parecidos_con_distinto_humor(corpus):
print("Buscando tweets muy parecidos pero con distinto valor de humor...")
parecidos_con_distinto_humor = set()
ids_parecidos_con_distinto_humor = cargar_parecidos_con_distinto_humor()
if ids_parecidos_con_distinto_humor:
corpus_por_id = {tweet.id: tweet for tweet in corpus}
for id_tweet_humor, id_tweet_no_humor in ids_parecidos_con_distinto_humor:
parecidos_con_distinto_humor.add((corpus_por_id[id_tweet_humor], corpus_por_id[id_tweet_no_humor]))
else:
subcorpus_cuentas_de_humor = []
subsubcorpus_cuentas_de_humor_humor = []
subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor = []
for tweet in corpus:
if tweet.es_chiste:
subcorpus_cuentas_de_humor.append(tweet)
if tweet.es_humor:
subsubcorpus_cuentas_de_humor_humor.append(tweet)
else:
subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor.append(tweet)
subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor_por_largo = defaultdict(list)
bar = IncrementalBar("Tokenizando\t\t\t", max=len(subcorpus_cuentas_de_humor),
suffix=SUFIJO_PROGRESS_BAR)
bar.next(0)
for tweet_cuenta_humor in subcorpus_cuentas_de_humor:
tweet_cuenta_humor.oraciones = Freeling.procesar_texto(tweet_cuenta_humor.texto_original)
tweet_cuenta_humor.tokens = list(itertools.chain(*tweet_cuenta_humor.oraciones))
bar.next()
bar.finish()
for tweet_no_humor in subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor:
subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor_por_largo[len(tweet_no_humor.tokens)].append(tweet_no_humor)
bar = IncrementalBar("Buscando en tweets\t\t", max=len(subsubcorpus_cuentas_de_humor_humor),
suffix=SUFIJO_PROGRESS_BAR)
bar.next(0)
for tweet_humor in subsubcorpus_cuentas_de_humor_humor:
margen = int(round(len(tweet_humor.tokens) / 5))
largo_min = len(tweet_humor.tokens) - margen
largo_max = len(tweet_humor.tokens) + margen
for largo in range(largo_min, largo_max + 1):
for tweet_no_humor in subsubcorpus_cuentas_de_humor_no_humor_por_largo[largo]:
if distancia_edicion(tweet_humor.tokens, tweet_no_humor.tokens)\
<= max(len(tweet_humor.tokens), len(tweet_no_humor.tokens)) / 5:
parecidos_con_distinto_humor.add((tweet_humor, tweet_no_humor))
print('')
print(tweet_humor.id)
print(tweet_humor.texto_original)
print("------------")
print(tweet_no_humor.id)
print(tweet_no_humor.texto_original)
print("------------")
print('')
bar.next()
bar.finish()
guardar_parecidos_con_distinto_humor(parecidos_con_distinto_humor)
return parecidos_con_distinto_humor
def test_esta_en_diccionario_palabra_comun(self):
texto = "reja"
self.assertTrue(Freeling.esta_en_diccionario(texto),
"Debería estar en el diccionario el texto \"" + texto + "\"")