Frank Hasenbalg, 571087
sudo apt-get install python3-setuptools python3-dev build-essential
sudo easy_install3 pip
sudo pip3 install -U nltk
python3 >>> import nltk >>> nltk.download() >>> l >>> all
sudo pip3 install flask
sudo pip3 install Flask-WTF
sudo pip3 install HTMLparser
getestet mit Ubuntu 16.04 LTS
cd ...interface
python3 main.py
- Informationsfunktion( zb. kein appell)[104pp]
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Teil-Ganzes- oder Enthaltensein-Struktur
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Beschreibung wesentlicher Merkmale (auch Quantitative Merkmale)
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Durchgehende Wiederaufnahmestruktur [Brinker, Linguistische Textanalyse, 63pp, 3.Auflage, 1992]
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Wiederaufnahme kann expliziet(Elefant) und implizit(aus dem Kontext) sein(zb. er)[27pp]
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Text ist zusammenhaengend ueber Wiederaufnahmestruktur
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Thema ist der Gegendstand eines Textes (Referenztraeger) und was darueber ausgesagt wird[54pp]
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Wiederaufnahmestruktur spiegelt dominierende Referenztraeger wieder
- besteht aus Teiltexten (Ueberschriften-Absaetzgefuege)
- Teiltext, Kapitel, Paragraphe, Abschnitte und Absaetze
- Teiltext -> Subthema
- linear aufgebaut(im Gegensatz zu hypertext)
- Thema kann Baumstruktur haben, der Text nicht
- Strukturieren den Text Sinneinheitsweise
- Strukturieren den Text optisch
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bringen Referenztraeger in Zusammenhang.
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Geschlossene Einheit
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Satz ist nicht unbedingt das, was zwischen 2 Punkten steht.(Nebensaetze)
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werden durch leer- oder Satzzeichen voneinander getrennt
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Worstamm Affixe: Prefix Suffix Circumfix Duplifix Infix Interfix Transfix Simulfix Suprafix Disfix
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Eigenstaendige bedeutung
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Besteht aus Silben
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Ich suche dominante Referenztraeger(Hochfrequenz), mit expliziter Wiederaufnahme.
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text.html runterladen
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Javascript raus
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Titel finden und merken
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Tokens fuer Absatzenden setzen
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alle Tags raus
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alle Fussnoten raus
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alle HTML-Kommentare raus
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Tokenizer "Natural Language Toolkit" Author: Steven Bird
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Position von Absaetzen und Satzenden .(!?)
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Satzzeichen und Tokens raus aus Tokenizerliste
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Lemmatizer/Stemmer
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Stopwords raus
| Affix | Example | Schema | Description |
|---|---|---|---|
| Prefix | un-do | prefix-stem | Appears before the stem |
| Suffixoid[1]/semi-suffix[2] | cat-like | stem-suffixoid | Appears after the stem, but is only partially bound to it |
| Infix | Minne⟨fecking'⟩sota | st⟨infix⟩em | Appears within a stem — common in Borneo-Philippines languages |
| Circumfix | en⟩light⟨en | circumfix⟩stem⟨circumfix | One portion appears before the stem, the other after |
| Interfix | speed-o-meter | stema-interfix-stemb | Links two stems together in a compound |
| Duplifix | money~shmoney | stem~duplifix | Incorporates a reduplicated portion of a stem (may occur before, after, or within the stem) |
| Transfix | Maltese: k⟨i⟩t⟨e⟩b "he wrote" (compare root ktb "write") | s⟨transfix⟩te⟨transfix⟩m | A discontinuous affix that interleaves within a discontinuous stem |
| Simulfix | mouse → mice | stem\simulfix | Changes a segment of a stem |
| Suprafix | produce (noun)produce (verb) | stem\suprafix | Changes a suprasegmental feature of a stem |
| Disfix | Alabama: tipli "break up" (compare root tipasli "break") | st⟩disfix⟨m | The elision of a portion of a stem |
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Die populaersten Worter (Referenztraegen) werden mit idf ausgegeben(Histogram)
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Die Saetze(nltk.sent_tokenize) werden auf gemeinsames Vorkommen von Referenztraegen untersucht(Force Diagram)
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Dispersion Plot(Referaenztraegerverteilung) -> Zeight Positionen der Woerter auf einer Art Landkarte
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Daraus folgt minimap (Verteilung der Dominanten Referenztraeger)
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent