文章介绍了如何使用Python编写一个AR值计算器（Accelerated Reader），通过处理文本文件，计算并估算书籍的AR值，以辅助家长和教育者选择适合孩子阅读水平和兴趣的书籍。文章还提到了AR值的背景信息、计算维度以及和其他主流分级体系的转换关系。
使用Python编写AR值计算器，可以读取文本文件，计算并估算书籍的AR值，重命名文件以显示AR值。
通过分词和停用词处理，计算文本文件的句子数量、单词数量、平均句子长度、词汇量等参数，使用Flesch-Kincaid公式计算阅读水平，结合其他参数估算AR值。
将AR值计算器应用于处理文件夹中的文本文件，重命名文件以显示AR值，辅助选择适合孩子阅读水平和兴趣的书籍。
儿童进行英语阅读学习时，蓝思值或者AR值很重要，可以帮助找到适合当前英语水平的阅读材料。英语绘本的AR值通常指的是“Accelerated Reader”（加速阅读者）值，这是一套由Renaissance Learning公司开发的阅读评估系统。AR系统旨在帮助学生、教师和家长跟踪和提高学生的阅读能力。AR级别（AR Level）：这是一个数字和字母的组合，代表一本书的阅读难度。级别越高，书籍的难度越大。例如，“2.5”表示第二年级第五个月的阅读水平。
AR系统通过提供一个标准化的方式来评估学生的阅读进度和理解能力，帮助教师为学生推荐适合他们阅读水平的书籍，并跟踪他们的阅读成长。对于英语绘本，AR值可以帮助家长和教育者选择适合孩子阅读水平和兴趣的书籍，同时通过测试来验证孩子的阅读理解能力。
如果是少量几本书，可以在官网
https://www.
arbookfind.com/
来查询AR 值。
但是，如果有很多电子书或者官网没有收录的书，该如何查询AR值呢？
可以让ChatGPT帮忙写一个AR值计算器，输入提示词：
用Python写一个程序脚本，实现AR值计算器（Accelerated Reader）的功能，具体步骤如下：
打开文件夹："F:\aivideo"
读取里面的txt文本文档；
用NLTK 对文本进行分词和停用词处理；
一步步的思考，根据AR值计算的原理，设计一个公式来估算出AR值，然后来分析txt文本文档的词汇复杂度、平均句子长度、词汇难度、全书单词数等, 并依据公式来估算出AR值；
将计算出来的AR值放在txt文档的文件名开头中，比如：原文件名是a.txt ,计算出来的AR值是1.2，将a.txt文件重命名为：AR1.2_a.txt
注意：每一步都要输出信息到屏幕上
NLTK库中没有syllable_count这个方法，可以使用第三方库pyphen来实现音节计数。
AR值相关背景信息：
AR值在0到12.9之间，小数点前面代表阅读水平对应的年级，小数点后面代表月份。比如，一本AR值是3.6的书，代表这本书的难度相当于美国3年级第6个月的英文阅读水平，该书籍的难度是读到这个年级这个月份的孩子应该能够读懂的程度。AR值越低，读物越简单；反之，读物越难。AR从四个维度衡量读物难度：全文的文本内容；平均句子长度；
词汇难度；全书单词数。
测试分值其采用10进位系统，后面加小数点来表示更精确的级别。最低0，最高12.9。
AR数值，和美国其他主流分级体系（比如蓝思、Guided Reading等）都可相互转换。
举个例子，这是对《饼干狗》这本书的难度评定：
ATOS Book Level：1.4
Interest Level：Lower Grades (LG K-3)
Word Count：133
“翻译“成大白话就是：全书有133个词，书的内容兴趣度适合幼儿园到三年级孩子，语言难度适合具有美国1年级4个月学生平均阅读水平的孩子。综合这几个参数，老师和家长就能非常清楚地知道一本书是怎样的难度。
正在对文本进行处理...
句子数量: 19
单词数量: 147
去除停用词后的单词数量: 57
平均句子长度: 7.74
词汇量: 50
计算得到的AR值: 0.82
文件 Just Me and My Puppy.txt 已重命名为 AR0.8_Just Me and My Puppy.txt
正在对文本进行处理...
句子数量: 19
单词数量: 147
去除停用词后的单词数量: 57
平均句子长度: 7.74
词汇量: 50
计算得到的AR值: 0.82
文件 Just Me and My Puppy_已识别.txt 已重命名为 AR0.8_Just Me and My Puppy_已识别.txt
程序运行的AR值和官网的不一致，让ChatGPT修改下。
以上是程序返回的结果。Just Me and My Puppy_实际AR值是1.6，反思以下，如何调整公式和算法，才更准确？
最后，ChatGPT给出的Python源代码是：
import os
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
import pyphen
# 下载NLTK数据（仅需运行一次）
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
# 创建Pyphen分词器
dic = pyphen.Pyphen(lang='en')
def syllable_count(word):
hyphenated = dic.inserted(word)
return len(hyphenated.split('-'))
def flesch_kincaid_grade_level(text):
sentences = sent_tokenize(text)
words = word_tokenize(text)
syllables = sum([syllable_count(word) for word in words if word.isalnum()])
num_sentences = len(sentences)
num_words = len(words)
if num_sentences == 0 or num_words == 0:
return 0
# Flesch-Kincaid Grade Level formula
fk_grade = 0.39 * (num_words / num_sentences) + 11.8 * (syllables / num_words) - 15.59
return max(0, fk_grade) # 确保年级水平不为负
def calculate_ar_value(text):
print("正在对文本进行处理...")
# 分句
sentences = sent_tokenize(text)
num_sentences = len(sentences)
print(f"句子数量: {num_sentences}")
# 分词
words = word_tokenize(text)
num_words = len(words)
print(f"单词数量: {num_words}")
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = [word for word in words if word.isalnum() and word.lower() not in stop_words]
num_filtered_words = len(words)
print(f"去除停用词后的单词数量: {num_filtered_words}")
# 计算平均句子长度
avg_sentence_length = num_words / num_sentences if num_sentences > 0 else 0
print(f"平均句子长度: {avg_sentence_length:.2f}")
# 计算词汇复杂度
