Fréquence des de noms communs dans les discours
Utilisez TextCases pour extraire des sous-chaînes d'une forme donnée, par exemple des verbes, ainsi que les pays, les adresses e-mail, et bien d'autres choses.
Récupérez un ensemble de données de tous les discours prononcés par les présidents des États-Unis au cours des sessions conjointes du Congrès des États-Unis.

data = ResourceData["State of the Union Addresses"];
Réduisez la taille de l'ensemble de données en ne conservant que les noms de président, les années de discours et les textes de discours.

reduceddata = data[All, {"President", "Year", "Text"}];
Prenez un échantillon de discours à des intervalles de 10 ans.

years = Range[1965, 2015, 10];
speeches = Select[reduceddata, MemberQ[years, #Year] &]

Utilisez TextCases pour identifier les noms dans chaque discours.

nouns = TextCases[Normal@speeches[All, "Text"], "Noun"];
Comptez les occurrences de tous les noms distincts dans chaque discours.

freqnouns = Counts /@ nouns;
Ignorez certains mots qui sont très communs à la plupart des années.

freqnouns =
KeyDrop[freqnouns, {"country", "people", "year", "years", "world"}];
Générez des nuages de mots indiquant la fréquence des noms à travers le temps.
