aibox.nlp.features.portuguese.agreement

Características relacionadas com concordância verbal e nominal.

Classes

AgreementExtractor([nlp, cogroo, tool])

Extrator de características de concordância (verbal e nominal).

AgreementFeatures(verb_agreement_score, ...)

Características de concordância verbal e nominal.
class aibox.nlp.features.portuguese.agreement.AgreementFeatures(verb_agreement_score: float, nominal_agreement_score: float)[código-fonte]

Base: DataclassFeatureSet

Características de concordância verbal e nominal.

Parâmetros:

  • verb_agreement_score (float) – score entre [0, 1] que define a fração de acertos com relação ao total de instância de concordância verbal.

  • nominal_agreement_score (float) – score entre [0, 1] que define a fração de acertos com relação ao total de instância de concordância nominal.

Para informações sobre as características, acessar as referências.

Referências:

[1]: Silva Filho, M. W. da, Nascimento, A. C. A., Miranda, P., Rodrigues, L., Cordeiro, T., Isotani, S., Bittencourt, I. I., & Mello, R. F. (2023). Automated Formal Register Scoring of Student Narrative Essays Written in Portuguese. In Anais do II Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil (WAPLA 2023) (pp. 1–11). Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil. Sociedade Brasileira de Computação.

as_dict() → dict[str, float]

Retorna os valores das características desse conjunto para um dado texto.

Retorna:

características contidas nesse FeatureSet para um dado texto.

Tipo de retorno:

dict[str, float]

as_numpy() → ndarray[float32]

Retorna as características como uma NumPy array. Os valores de cada índice são correspondentes às características na ordem de names().

Retorna:

array de np.float32 representando os valores das características.

Tipo de retorno:

ndarray[float32]

as_tensor(device: str | None = None) → Tensor

Retorna as características como um tensor. Os valores de cada índice são correspondentes às características na ordem de names().

Parâmetros:

device (str, opcional) – dispositivo de armazenamento.

Retorna:

Tensor do torch representado os valores das características.

Tipo de retorno:

Tensor

names() → list[str]

Retorna os nomes das características em ordem lexicográfica. Todos os outros métodos apresentam os valores conforme essa ordem.

Retorna:

nome das características desse conjunto.

Tipo de retorno:

list[str]

class aibox.nlp.features.portuguese.agreement.AgreementExtractor(nlp: Language | None = None, cogroo=None, tool=None)[código-fonte]

Base: FeatureExtractor

Extrator de características de concordância (verbal e nominal).

Parâmetros:

  • nlp (Language) – modelo do spaCy a ser utilizado.

  • cogroo – instância do CoGrOO.

  • tool – instância do LanguageTool.

Esse extrator utilizar o LanguageTool e CoGrOO para calcular scores sobre o uso correto das regras de concordância.

Exemplo de uso em FeatureExtractor

property feature_set: type[AgreementFeatures]

Retorna a classe que contém o conjunto de características retornado por esse extrator.

Retorna:

classe do conjunto de características retornado por esse extrator.

extract(text: str, **kwargs) → AgreementFeatures[código-fonte]

Realiza a extração de características para o texto de entrada.

Parâmetros:

  • text (str) – texto.

  • **kwargs – argumentos extras que pode ser utilizados por alguns extratores para controlar o processo de extração.

Retorna:

características para o texto de entrada.

Tipo de retorno:

AgreementFeatures

vectorize(text: str | list[str] | ndarray[str_], vector_type: str = 'numpy', device: str | None = None, **kwargs) → ndarray | Tensor

Método para vetorização de textos. A vetorização de múltiplos textos é realizada de forma paralela sempre que possível.

Aceita os campos n_workers (default=`min(4, cpu_count)`) e show_bar (default=`true`) quando array-like de string. Demais parâmetros são passados para _vectorize().

n_workers é utilizado quando a implementação utiliza multiprocessing. Caso n_workers <= 1, um for.

Parâmetros:

  • text (str | list[str] | ndarray[str_]) – texto ou textos de entrada.

  • vector_type (str, opcional) – tipo do vetor de saída (‘numpy ou ‘torch’).

  • device (str, opcional.) – dispositivo para armazenamento do tensor Torch. Padrão é CPU.

  • **kwargs – parâmetros extras que podem ser utilizados por alguns vetorizadores para controlar o processo de vetorização.

Retorna:

representação numérica do texto.

Tipo de retorno:

ndarray | Tensor