Задача понятна: сделать облако слов по рассказу «Рекс и Казбек». Так как текст рассказы не прикреплён, ниже даю подробное руководство и готовый рабочий код, который можно запустить локально. Если пришлёте сам текст рассказа, я могу запустить анализ и выдать готовое облако слов и список топ-слова прямо здесь. Что такое облако слов и зачем оно нужно - Облако слов визуально отображает слова рассказа, где размер каждого слова пропорционален его частоте повторения. - Это помогает быстро увидеть тематику, персонажей, настрой рассказа и ключевые идеи. Пошаговый план (помощь для понимания) 1) Подготовить текст - Соберите полный текст рассказа «Рекс и Казбек» в обычном текстовом файле (например, text.txt). - Убедитесь, что текст сохранён в кодировке UTF-8. 2) Очистка текста - Привести все слова к нижнему регистру. - Удалить пунктуацию, цифры и прочие символы. - Разделить текст на слова (токены). - Удалить типовые служебные слова (стоп-слова), например; и, в, на, не, что, а, но, как, где, для и т.д. - По желанию: привести слова к базовой форме (лемматизация), чтобы разные формы одного слова считались как одно. В русском языке хорошо работает pymorphy2. 3) Подсчёт частот - Подсчитать частоты каждого уникального леммы/слова. - Получить словарь частот: {слово: частота}. 4) Построение облака слов - Использовать библиотеку wordcloud. - Важно: для русского текста нужно указать кириллический шрифт (font_path), чтобы облако корректно отобразило буквы. - Можно задать параметры: максимальное количество слов, цвет фона, размер холста и т.д. 5) Анализ результатов - Посмотреть топ-слова по частоте. - Сделать комментарий к темам, персонажам и событиям, которые чаще всего встречаются в тексте (без спойлеров не требуются). Готовый рабочий код (Python) Что нужно установить: - Python 3.x - Установить зависимости: pip install wordcloud matplotlib pymorphy2 Сохраните следующий код в файл, например, make_wordcloud.py, рядом с текстом рассказа (или адаптируйте пути к файлу текста и шрифту). #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import pymorphy2 # Шаг 1: загрузка текста def load_text(path): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() # Шаг 2: токенизация и очистка def tokenize(text): text = text.lower() # оставить только кириллические буквы и пробелы text = re.sub(r'[^а-яё\s-]', ' ', text) tokens = [t for t in text.split() if t.strip()] return tokens # Шаг 3: лемматизация (по желанию) def lemmatize(tokens, morph): lemmas = [] for w in tokens: # морф-анализатор возвращает список вариантов; берём нормальную форму первого варианта lemmas.append(morph.parse(w)[0].normal_form) return lemmas def main(): # Укажите путь к вашему тексту рассказа text = load_text('text.txt') # заменить на путь к вашему тексту tokens = tokenize(text) # Шаг 4: списокRussian стоп-слов (его можно расширять) stopwords = set(""" и в на не что а но как что кто где чем чтобы до после из от если же то весь всё всё же это этот эта это или ни быть был была были быть ибо как ни будь будет будут бы не нечто многое немного очень очень же еще уже ещё ещё за над под при к у со с без через между между он она оно они мы вы ты вы """.split()) tokens = [t for t in tokens if t not in stopwords] # Шаг 5: лемматизация (опционально) morph = pymorphy2.MorphAnalyzer() lemmas = lemmatize(tokens, morph) # Шаг 6: частоты freqs = Counter(lemmas) # Шаг 7: построение облака слов # Укажите путь к кириллическому шрифту, который есть у вас на системе font_path = '/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf' # пример для Linux # Если нужен другой шрифт, укажите путь к нему, например: # font_path = 'path/to/your/cyrillic-font.ttf' wordcloud = WordCloud( width=1000, height=600, background_color='white', max_words=200, font_path=font_path, stopwords=stopwords ).generate_from_frequencies(freqs) # Сохранить облако в файл wordcloud.to_file('wordcloud.png') # Показать облако plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.tight_layout(pad=0) plt.show() # Дополнительно: вывести топ-10 слов с частотами print("Топ-10 слов по частоте:") for word, count in freqs.most_common(10): print(f"{word}: {count}") if __name__ == '__main__': main() Как работать с этим кодом - Поместите текст рассказа в файл text.txt (один файл рядом с скриптом). - Если шрифт по умолчанию не поддерживает кириллицу, замените путь font_path на путь к кириллицу поддерживающему шрифту на вашей системе. - Запустите: python make_wordcloud.py - В той же папке появится файл wordcloud.png и будет показано окно с облаком слов. Также в консоли появится топ-10 слов и их частоты. Замечания и советы - Лемматизация полезна, чтобы разные формы одного слова считались как одно; без неё облако может разнести разные формы по разным словам. - Дополнительные настройки: можно увеличить max_words, поменять фон и цвета, исключать суффиксы и т.д. - Чтобы увидеть тему рассказа по облаку, смотрите на топ-слова: имена персонажей, локации, действия, эмоции и т. д. - Если текст содержит повторяющиеся названия персонажей в разных падежах, лемматизация поможет их объединить. Если хотите, могу: - принять ваш текст (пришлите его сюда), запущу анализ и верну готовое облако слов и список топ-слова прямо в ответе; - или помогу адаптировать код под конкретную версию рассказа, добавить более продвинутую очистку/lemmatisation, использовать NLTK или spaCy для ещё более точной обработки. Готов продолжить после того, как пришлёте текст рассказа или подтвердите, что можно работать с вашим файлом.