Lo script si presenta come un tool di analisi del linguaggio naturale (NLP), specificatamente orientato all’elaborazione di commenti estratti da un file JSON. Viene utilizzato per identificare le entità rilevanti e per eseguire un’analisi di topic modeling sui dati testuali. La struttura dello script è suddivisa in diverse fasi chiave: caricamento dei dati, pre-elaborazione del testo, estrazione di entità e topic modeling, e infine, la sintesi dei risultati.
import json
import spacy
from gensim import corpora
from gensim.models.ldamodel import LdaModel
import string
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
# Caricamento dei commenti dal file JSON con la codifica UTF-8
file_path = './DatabaseCommenti.json'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
comments_data = json.load(file)
comments = [comment['comment'] for comment in comments_data]
# Pre-elaborazione dei commenti
def preprocess(text):
text = text.lower()
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
tokens = word_tokenize(text, language='italian')
tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('italian')]
return tokens
# Carica il modello spaCy per l'italiano
nlp = spacy.load('it_core_news_sm')
# Estrazione di entità e topic modeling
def extract_entities_and_topics(comments):
all_tokens = []
all_entities = []
for comment in comments:
# Estrazione di entità
doc = nlp(comment)
entities = [ent.text for ent in doc.ents]
all_entities.extend(entities)
# Preparazione per il topic modeling
tokens = preprocess(comment)
all_tokens.append(tokens)
# Costruzione del dizionario e del corpus per il topic modeling
dictionary = corpora.Dictionary(all_tokens)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in all_tokens]
# Costruzione del modello LDA
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=5, id2word=dictionary, passes=15)
return lda_model, all_entities
lda_model, entities = extract_entities_and_topics(comments)
# Riassunto esecutivo
def summarize_results(entities, lda_model):
print("Riassunto Esecutivo dei Risultati:\n")
# Entità più menzionate
print("Entità più menzionate:")
entity_freq = Counter(entities)
for entity, freq in entity_freq.most_common(5):
print(f"- {entity} (menzionato {freq} volte)")
# Argomenti principali dai commenti
print("\nArgomenti principali identificati dai commenti:")
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
print(f"Topic {idx + 1}:")
for word, prob in lda_model.show_topic(idx, topn=3):
print(f" - {word} ({prob:.2f})")
print()
summarize_results(entities, lda_model)
Importazione dei Moduli
Il codice inizia con l’importazione di moduli essenziali come json, spacy, gensim, string, nltk.tokenize, nltk.corpus, e collections.Counter. Questa selezione di librerie evidenzia un approccio integrato, sfruttando le potenzialità di diverse librerie popolari nel campo dell’NLP.
Caricamento e Estrazione dei Dati
Il caricamento dei dati dal file JSON è gestito in modo efficiente. La scelta di utilizzare un array comprehension per estrarre i commenti dal dataset JSON è una pratica che favorisce la leggibilità e l’efficienza.
Pre-elaborazione del Testo
La funzione preprocess incapsula la logica di pulizia e normalizzazione dei dati testuali. L’uso di word_tokenize e stopwords da NLTK, specificamente per l’italiano, è particolarmente appropriato per il contesto di utilizzo dello script.
Analisi NLP e Topic Modeling
L’implementazione di spaCy per l’estrazione di entità dal testo è una scelta solida, dimostrando la comprensione dell’utilizzo di uno dei più avanzati toolkit di NLP. La costruzione del modello LDA tramite Gensim è ben realizzata, permettendo un’analisi efficace dei topic prevalenti nei commenti.
Riassunto dei Risultati
La funzione summarize_results è un’eccellente aggiunta per la presentazione dei risultati. Fornisce un riassunto diretto e comprensibile delle entità più frequenti e dei principali argomenti discussi, rendendo l’output dello script immediatamente utilizzabile.
Valutazione Generale
- Robustezza: Lo script è ben strutturato, ma potrebbe beneficiare di un controllo degli errori più robusto, specialmente nella gestione dei file e nel caricamento dei modelli NLP.
- Efficienza: Mentre l’efficienza dello script è generalmente buona, potrebbero esserci preoccupazioni di performance su set di dati molto grandi, in particolare per quanto riguarda il topic modeling.
- Estendibilità: Lo script sembra essere facilmente estendibile, consentendo modifiche o aggiunte future, come l’adattamento a differenti lingue o l’integrazione di ulteriori metodi di analisi NLP.
- Leggibilità e Manutenibilità: Il codice è scritto in modo chiaro e metodico, rendendolo facilmente leggibile e manutenibile.
In conclusione, questo script rappresenta un solido lavoro nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e del topic modeling. Mostra un buon utilizzo delle librerie NLP e offre un framework efficace per l’elaborazione e l’analisi di dati testuali.
