Package: ecsentithemelex
Russian tonal-thematic dictionary, which allows identifying the semantic
orientation of groups of economic texts, as well as determining their
sentimental (tonal) characteristics.Table of ContentsInstallationExample of applicationAuthorsInstallationInstall the 64bit version of Python 3, for instance fromhttps://www.python.org. Then run:pipinstallecsentithemelexorpip3installecsentithemelexGithub:https://github.com/ilya013/ecsentithemelexRequirements: * NumPy (https://numpy.org/install/) * Pandas
(https://pandas.pydata.org/getting_started.html) * pymystem3
(https://github.com/nlpub/pymystem3) * NLTK
(https://www.nltk.org/install.html)Example of applicationFirst you need to import the library into the Python programming
environment:importecsentithemelex*ecsentithemelex*has three main modules:Vocabulary,OneWordScoreandTextScore. The first,Vocabulary, contains tables
with words that were collected and evaluated by the authors listed below
and various experts, and these words were assigned to 12 different
economic topics (in Russian):array(['Международная экономика, торговля и финансы','Государственные финансы, бюджет и налоги','Реальный сектор экономики (производство, промышленность, добыча)','Инновации','Общеэкономическое','Маркетинг и реклама','Социальная ответственность, благотворительность, спонсорская деятельность, экология','Монетарная политика, валюта, деньги и кредит, банки','Потребление и розничная торговля','Фондовые и товарные рынки','Корпоративные финансы и управление, фирма, бухгалтерский учет, нематериальные активы','Макроэкономика'],dtype=object)*Vocabulary*has three methods:all_phrase_tone(),all_word_tone_theme()andvoc.all_forms_tone_theme(). All of
them returnDataFramewith word, scores or scores and topics.all_phrase_tone()returns all words, bigrams and trigrams with their
scores.all_word_tone_theme()returns all words, bigrams and
trigrams with their scores and categories.all_word_tone_theme()returns all words, bigrams and trigrams in all declensions with their
scores and categories.fromecsentithemeleximportVocabularyvoc=Vocabulary()voc.all_phrase_tone()voc.all_word_tone_theme()voc.all_forms_tone_theme()*OneWordScore*and*TextScore*usestrobject as input. For
example(https://raw.githubusercontent.com/isdemin/ecs/master/news.txt):word='фьючерсы'text='Мировые цены на нефть перешли к росту, поднимаются на 1,5-1,7% в пятницу вечером после падения днем на 2%, рынки продолжают оценивать перспективы по балансу спроса и предложения, свидетельствуют данные торгов. По состоянию на 20.31 мск цена сентябрьских фьючерсов на североморскую нефтяную смесь марки Brent росла на 1,58% — до 43,02 доллара за баррель. Августовские фьючерсы на нефть марки WTI дорожали на 1,72% — до 40,3 доллара за баррель. Утром в пятницу снижение цен на нефть составляло 1%, днем достигало 2-2,5%. Трейдеры оценивают перспективы спроса и предложения после новостей от производителей нефти. Ранее в пятницу Международное энергетическое агентство (МЭА) в своем июльском докладе сообщило, что ожидает спрос на нефть по итогам 2020 года на уровне 92,1 миллиона баррелей в сутки, на 400 тысяч выше предыдущего прогноза.'*OneWordScore*score and categorize only one word with methodsscore()andcateorize():fromecsentithemeleximportOneWordScoreows=OneWordScore()ows.score(word)0ows.categorize(word)'Фондовые и товарные рынки'*TextScore*score and categorize different texts without the need
for their processing and lemmatization with methodsscore_text()andcategorize_text():fromecsentithemeleximportTextScorets=TextScore()ts.score_text(text,bigrams_in=True,trigrams_in=True)0.011627906976744186ts.categorize_text(text,bigrams_in=True,trigrams_in=True)'Реальный сектор экономики (производство, промышленность, добыча)'AuthorsBelow are the people who were directly involved in creating the
dictionary, evaluating words, and searching for thematic categories for
each word:*Fedorova E.A.*, prof. Department of Corporate Finance and
Corporate Governance, Financial University under the Government of
the Russian Federation,ecolena@mail.ru*Afanasyev D.O.*, JSC “Greenatom”, Moscowdmafanasyev@gmail.com*Remesnik A.B.*, HSE, Faculty of Economic Sciences,nastya.rem@mail.ru*Demin I.S.*, prof. Department of Data Analysis and Machine
Learning Financial University under the Government of the Russian
Federation,ig.demin@gmail.com*Sokolov A.V.*, HSE, Faculty of Economic Sciencesavsokolov@edu.hse.ru*Pyltsin I.V.*, Higher School of Economics, Faculty of Economic
Sciences,ilya.pyltsin@gmail.com*Nersesyan R.G.*, LLC “Tcifra”,romkasb@gmail.com*Lazarev A.M.*, Lomonosov Moscow State University, Faculty of
Mechanics and Mathematics,am_laz1@mail.ru*Rogov O.Yu.*, Skolkovo Institute of Science and Technology, NS,
Ph.D. of sciencesolg3372@gmail.comThe power of the dictionary in this module may differ because the
dictionary was supplemented with different word forms using the pymorphy
2 tools(https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/) and
pyphrasy(https://github.com/summerisgone/pyphrasy). This allows you to
score and categorize texts without the lemmatization procedure, just
tokenize the text and bring it to lowercase.The algorithms of scoring and categorizing will be improved in next
releases.*Developed by Ilya Pyltsin*