Pour développer un script Python qui automatise l’analyse de texte (NLP) sur le sujet du stockage d’énergie, en espagnol et avec un ton neutre, nous pouvons utiliser plusieurs bibliothèques populaires comme `nltk`, `spaCy` et `textblob`. Voici un exemple de script qui effectue une analyse de base du texte, comme le comptage des mots, l’extraction des entités nommées, et l’analyse de sentiments.
Assurez-vous d’avoir installé les bibliothèques nécessaires avant de commencer :
« `bash
pip install nltk spacy textblob
python -m spacy download es_core_news_sm
« `
Voici le script :
« `python
import spacy
import nltk
from textblob import TextBlob
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Télécharger les données nécessaires pour NLTK
nltk.download(‘punkt’)
# Charger le modèle Spanish pour spaCy
nlp = spacy.load(‘es_core_news_sm’)
# Texte d’exemple de 500 mots sur le stockage d’énergie
text = « » »
El almacenamiento de energía es crucial para la transición hacia un sistema energético sostenible. Las baterías, tanto de iones de litio como de flujo, son tecnologías clave en este ámbito. Además, el hidrógeno y los sistemas de bombeo de agua también juegan un papel importante en el almacenamiento de energía a gran escala.
Las baterías de iones de litio son ampliamente utilizadas en dispositivos electrónicos y vehículos eléctricos debido a su alta densidad de energía y eficiencia. Sin embargo, su producción y reciclaje presentan desafíos ambientales significativos. Por otro lado, las baterías de flujo son prometedoras porque pueden almacenar grandes cantidades de energía de manera segura y eficiente.
El hidrógeno es un vector energético que puede ser producido a partir de fuentes renovables como la eólica y la solar. Su almacenamiento y transporte son relativamente sencillos, pero la infraestructura necesaria para su uso a gran escala aún está en desarrollo. Los sistemas de bombeo de agua utilizan la energía excedente para bombear agua a un nivel superior, y luego la liberan para generar electricidad cuando se necesita.
En resumen, el almacenamiento de energía es un componente esencial para una red eléctrica resiliente y sostenible. La innovación y la investigación continua en este campo son fundamentales para superar los desafíos actuales y avanzar hacia un futuro energético más limpio y eficiente.
« » »
# Analyse de texte
def analyze_text(text):
# Comptage des mots
word_count = len(word_tokenize(text))
print(f »Nombre de mots: {word_count} »)
# Extraction des entités nommées
doc = nlp(text)
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
print(« Entités nommées: »)
for entity in entities:
print(f »{entity[0]} – {entity[1]} »)
# Analyse de sentiments
blob = TextBlob(text)
sentiment = blob.sentiment
print(f »Sentiment: Polarité={sentiment.polarity}, Subjectivité={sentiment.subjectivity} »)
# Exécution de l’analyse
analyze_text(text)
« `
### Explications :
1. Comptage des mots : Utilise `nltk.tokenize.word_tokenize` pour diviser le texte en mots et compter le nombre de mots.
2. Extraction des entités nommées : Utilise `spaCy` pour extraire les entités nommées du texte.
3. Analyse de sentiments : Utilise `TextBlob` pour analyser le sentiment du texte.
Ce script fournit une analyse de base du texte. Vous pouvez l’étendre en ajoutant des fonctionnalités supplémentaires comme l’analyse de la complexité du texte, l’extraction de phrases clés, etc.