<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>from google.colab import files
import string<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Dosya Yükleme<jupyter_code>yuklenenDosya = files.upload()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Yüklenen Dosyanın Okunması<jupyter_code>article = open("a.txt", "rt")
readarticle = article.read()
readarticle = readarticle.lower()
article.close()
print(readarticle)<jupyter_output>açık veri (open data), herhangi bir telif hakkına sahip olmayan, herkes tarafından kullanılabilen, düzenlenebilen ve dağıtılabilen veridir. açık veride devletin şeffaflığı ve katılımı amaçlanır. açık veri sayesinde devletler de hem ekonomik hem de sosyal anlamda verimliliklerini artırabilir. veri herkese açık ve özgürce kullanılabilir olduğunda vatandaşların da farkındalığı artar. elbette ki açık veri üretiminin başlıca gerekliliği dijital formatlarda, yani makinece okunur olmasıdır (csv, xls, json, xml formatları). lisanslı, sürekli yenilenen, güvenli ve indeksli olmalıdır.veriye ulaşma konusunda gazetecilerin en sık kullandıkları ve en konvansiyonel yöntemlerin başında bilgi edinme hakkının kullanımı geliyor. anayasamızın 4982 sayılı bilgi edinme hakkı kanunu gereğince bütün vatandaşlar bilgi edinme hakkına sahiptir. devletin şeffaflığını amaçlayan bu kanun sayesinde bilgi almak istenilen bütün konular hakkında gerekli mercilere başvuru yapılabilir, var olan bütün verilere ulaşım sağ[...]<jupyter_text>Anahtar Kelimeler<jupyter_code>keywords = [
                    "bilgi",
                    "belge", 
                    "açık",
                    "erişim", 
                    "bilim", 
                    "büyük",
                    "veri", 
                    "semantik", 
                    "teknoloji", 
                    "makine",
                    "öğrenmesi", 
                    "yapay",
                    "zeka"
]
print(keywords)<jupyter_output>['bilgi', 'belge', 'açık', 'erişim', 'bilim', 'büyük', 'veri', 'semantik', 'teknoloji', 'makine', 'öğrenmesi', 'yapay', 'zeka']<jupyter_text>Anahtar Kelimelerin örnek metin içinde aranması<jupyter_code>for keyword in keywords:
  result = readarticle.count(keyword)
  print(keyword+": " + str(result))
print("✔ Hesaplama İşlemi Tarih")
import datetime

Tarih = datetime.datetime.now()

print(Tarih)


keywords=[ 17,0,34,19,15,7,63,0,9,23,2,5,4]
toplam=0
ortalama=0
print("✔Toplam İlişkili Anahtar Kelime Sayısı")
for i in range(0,len(keywords)):
      toplam+=keywords[i]
 
ortalama=toplam/len(keywords)

#Toplam İlişkili Anahtar Kelime Sayısı   
print('Toplam  : ',toplam)
#Toplam İlişkili Anahtar Kelime ortalaması
print("✔Anahtar  Kelimelerin  ortalaması")
print('Ortalama : ',ortalama)
#Toplam İlişkili Anahtar Kelime yüzdesi
print("✔Anahtar Kelime İlişkisinin Yüzdesi")
print('Yüzde : ',toplam*ortalama/100)

if toplam*ortalama/100 > 25:
  print("✔Paragrafla Anahtar Kelimelerin Bir İlişkisi vardır")

else:
  print("✔Paragrafla Anahtar Kelimelerin Bir İlişkisi yoktur.")

print("✔ Paragrafla Anahtar Kelimelerin Bir İlişkisi olup olmadığını gösteren grafik")




import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

x = [ 17,0,34,19,15,7,63,0,9,23,2,5,4]
y = [ 17,0,34,19,15,7,63,0,9,23,2,5,4]


for i in range(0,len(x)):
      toplam+=x[i]
 
ortalama=toplam/len(x)



slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

mymodel = list(map(myfunc, x))

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10494709751215327, 'fraction_numerical': 0.02087503574492422, 'mean_word_length': 4.2208955223880595, 'pattern_counts': {'":': 1, '<': 19, '<?xml version=': 0, '>': 20, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 1}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '435051', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1575, 'n_tokens_neox': 1461, 'n_words': 297, 'path': 'tensorflow/metinisleme.ipynb', 'repo_name': 'omerkucukacar/bby261FinalProjesi', 'size': '3497'}