Detección de la complejidad en textos utilizando Python y la librería TextBlob

En este tutorial aprenderás a utilizar Python y la librería TextBlob para detectar la complejidad en textos. La complejidad de un texto se refiere a la dificultad que tiene su comprensión debido a factores como la longitud de las oraciones, el uso de palabras poco comunes, etc.

Contenido

Instalación de TextBlob
Importar TextBlob
Análisis de complejidad
Detección de la longitud de las oraciones
Detección de palabras poco comunes
Enlaces de interés

Instalación de TextBlob

Antes de comenzar a utilizar TextBlob, debemos instalarlo en nuestro entorno de Python. Para hacerlo, podemos utilizar pip, el gestor de paquetes de Python:

pip install textblob

Importar TextBlob

Una vez instalado TextBlob, podemos importarlo en nuestro script de Python utilizando la siguiente línea de código:

from textblob import TextBlob

Análisis de complejidad

Para analizar la complejidad de un texto, debemos instanciar un objeto TextBlob con dicho texto. A continuación, podemos utilizar su método sentences para obtener una lista de oraciones, y su método words para obtener una lista de palabras:

texto = "Este es un ejemplo de texto que vamos a analizar."
blob = TextBlob(texto)

oraciones = blob.sentences
palabras = blob.words

Detección de la longitud de las oraciones

Una forma de medir la complejidad de un texto es a través de la longitud de sus oraciones. Podemos utilizar la función len para obtener el número de caracteres de cada oración, y luego calcular su promedio:

longitudes = [len(oracion) for oracion in oraciones]
promedio_longitud = sum(longitudes) / len(longitudes)

Un valor alto de promedio_longitud indica una mayor complejidad del texto.

Detección de palabras poco comunes

Otro factor que influye en la complejidad de un texto es el uso de palabras poco comunes. Podemos utilizar la función word_counts de TextBlob para obtener la frecuencia de aparición de cada palabra:

frecuencias = blob.word_counts

Ahora podemos filtrar las palabras que aparecen menos veces de las que consideramos "comunes", y calcular su porcentaje respecto al total de palabras:

umbral_frecuencia = 10 # Consideramos "comunes" las palabras que aparecen al menos 10 veces
frecuencias_comunes = {palabra: frecuencia for palabra, frecuencia in frecuencias.items() if frecuencia >= umbral_frecuencia}
porcentaje_palabras_poco_comunes = (1 - sum(frecuencias_comunes.values()) / len(palabras)) * 100

Un valor alto de porcentaje_palabras_poco_comunes indica una mayor complejidad del texto.

En este tutorial hemos aprendido a utilizar Python y la librería TextBlob para detectar la complejidad en textos. Hemos visto cómo medir la longitud de las oraciones y la frecuencia de palabras poco comunes, dos factores que influyen en la comprensión del texto. Espero que este tutorial te haya sido útil, ¡y que puedas aplicar estos conocimientos en tus propios proyectos!