Detección de la coherencia en textos utilizando Python y la librería PyEnchant

La coherencia es un aspecto muy importante en la escritura de textos, ya que permite que el lector entienda adecuadamente lo que se quiere comunicar. La detección de la coherencia se puede realizar de forma automatizada utilizando herramientas de procesamiento de lenguaje natural. En este tutorial se explicará cómo utilizar la librería PyEnchant de Python para detectar la coherencia en textos.

Instalación de PyEnchant

Antes de poder utilizar PyEnchant, es necesario instalarlo en nuestro sistema. Para hacer esto, se puede utilizar el siguiente comando de pip:

pip install pyenchant

Una vez instalado, podemos importarlo en nuestro código utilizando la siguiente línea:

import enchant

Detección de palabras mal escritas

Una de las funciones principales de PyEnchant es la detección de palabras mal escritas. Para hacer esto, podemos utilizar el siguiente código:

dictionary = enchant.Dict("en_US")
        text = "The quic brown fox jumps ovre the lazy dog."
        words = text.split()
        for word in words:
            if not dictionary.check(word):
                print("Palabra mal escrita: ", word)

En este ejemplo, estamos utilizando el diccionario en_US de PyEnchant para verificar si cada palabra del texto está correctamente escrita. Si una palabra está mal escrita, se imprimirá en pantalla. En este caso, la palabra «quic» y «ovre» son mal escritas.

Detección de errores gramaticales

Otra función de PyEnchant es la detección de errores gramaticales. Para hacer esto, se utiliza el módulo gramcheck. El siguiente código es un ejemplo:

dictionary = enchant.Dict("en_US")
        text = "I is a student."
        words = text.split()
        checker = enchant.checker.SpellChecker(dictionary,lang='en_US')
        checker.set_text(text)
        for error in checker:
            print("Error gramatical: ", error.word)

En este ejemplo, estamos utilizando el módulo gramcheck de PyEnchant para verificar si hay errores gramaticales en el texto. En este caso, la frase «I is a student» contiene un error gramatical, y se imprimirá en pantalla.

Detección de repeticiones

Otra forma de detectar la coherencia en un texto es revisando la cantidad de repeticiones que hay. Si hay demasiadas repeticiones, el texto puede tener problemas de fluidez y no ser coherente. Para hacer esto, podemos utilizar el siguiente código:

text = "Mary had a little lamb, little lamb, little lamb."
        words = text.split()
        d = {}
        for word in words:
            if word not in d:
                d[word] = 1
            else:
                d[word] += 1
        for word in d:
            if d[word] > 1:
                print("Palabra repetida: ", word)

En este ejemplo, estamos contando la cantidad de veces que aparece cada palabra en el texto. Si una palabra aparece más de una vez, se imprimirá en pantalla. En este caso, la palabra «little» aparece tres veces.

Detección de conexiones entre oraciones

Finalmente, otra forma de detectar la coherencia en un texto es revisando las conexiones entre oraciones. Si las oraciones no están conectadas adecuadamente, el texto puede perder su coherencia. Para hacer esto, podemos utilizar el siguiente código:

text = "Mary had a little lamb. She loved it very much. It followed her everywhere."
        words = text.split()
        d = {}
        for i in range(len(words) - 1):
            bigram = words[i] + " " + words[i + 1]
            if bigram not in d:
                d[bigram] = 1
            else:
                d[bigram] += 1
        for bigram in d:
            if d[bigram] > 1:
                print("Conexión débil: ", bigram)

En este ejemplo, estamos contando la cantidad de veces que aparece cada bigrama en el texto. Si un bigrama aparece más de una vez, se imprimirá en pantalla. En este caso, el bigrama «it followed» aparece dos veces, lo que indica una conexión débil entre las oraciones.