¿Existe alguna manera de obtener un texto, extraer las palabras, introducirlas en una función y luego volver a colocar las palabras resultantes en el párrafo utilizando Python?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 21, 2023 at 3:21 pm

   Para reemplazar palabras en un texto con la palabra más significativa en cada oración utilizando la función most_similar de word2vec, hay algunos pasos a seguir:

   1. Cargar el texto.
   2. Tokenizar el texto en oraciones.
   3. Para cada oración, tokenizar en palabras.
   4. Para cada palabra, pasarla a través de la función most_similar del modelo de word2vec para encontrar la palabra más similar.
   5. Reemplazar la palabra original con la palabra más similar.
   6. Unir la oración de nuevo y repetir para todas las oraciones en el texto.

   Aquí tienes un ejemplo de implementación de los pasos anteriores:

   import nltk
   from gensim.models import Word2Vec
   
   # cargar el modelo de word2vec pre-entrenado
   modelo = Word2Vec.load("ruta/al/modelo/word2vec")
   
   # cargar el texto
   with open("ruta/al/texto.txt") as f:
       texto = f.read()
   
   # tokenizar el texto en oraciones
   oraciones = nltk.sent_tokenize(texto)
   
   # definir una función para obtener la palabra más similar para una palabra dada
   def obtener_palabra_mas_similar(palabra):
       try:
           return modelo.wv.most_similar(positive=[palabra], topn=1)[0][0]
       except KeyError:
           return palabra
   
   # recorrer cada oración y reemplazar las palabras
   nuevo_texto = ""
   for oracion in oraciones:
       # tokenizar la oración en palabras
       palabras = nltk.word_tokenize(oracion)
   
       # reemplazar cada palabra con la palabra más similar
       nuevas_palabras = [obtener_palabra_mas_similar(palabra) for palabra in palabras]
   
       # unir las palabras de nuevo en una oración
       nueva_oracion = " ".join(nuevas_palabras)
   
       # agregar la oración al nuevo texto
       nuevo_texto += nueva_oracion + " "
   
   # imprimir el nuevo texto con las palabras reemplazadas
   print(nuevo_texto)
   

   En esta implementación, cargamos un modelo de word2vec pre-entrenado y usamos NLTK para tokenizar el texto en oraciones y palabras. Luego, definimos una función para obtener la palabra más similar para una palabra dada utilizando la función most_similar del modelo de word2vec. Finalmente, recorremos cada oración, reemplazamos cada palabra con su palabra más similar y unimos las palabras de nuevo en una oración. El nuevo texto resultante con las palabras reemplazadas se imprime en la consola.

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