python
# Assuming the use of a specific NLP library for sentiment analysis and text summarization.
# This is a conceptual example and may require adaptation to specific libraries and data structures.
# Libraries such as NLTK, spaCy, or TextBlob can be used for sentiment analysis and summarization.
def analyze_and_summarize(article):
# Perform sentiment analysis on the article
sentiment = analyze_sentiment(article)
# Summarize the article
summary = summarize_article(article)
# Add a deep journalistic flavor to the summary
flavored_summary = add_journalistic_flavor(summary)
return flavored_summary, sentiment
def analyze_sentiment(article):
# Use a sentiment analysis library to determine the sentiment of the article
# For example, using TextBlob:
from textblob import TextBlob
analysis = TextBlob(article)
sentiment = analysis.sentiment
return sentiment
def summarize_article(article):
# Use a text summarization library to create a summary of the article
# For example, using NLTK’s summarization capabilities:
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Tokenize the sentences in the article
sentences = sent_tokenize(article)
# Remove stopwords and tokenize words
stop_words = set(stopwords.words(‘arabic’))
words = word_tokenize(article)
words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# Calculate the frequency distribution of words
freq_dist = FreqDist(words)
# Assign a score to each sentence based on the frequency of words
sentence_scores = {}
for sentence in sentences:
for word in word_tokenize(sentence.lower()):
if word in freq_dist.keys():
if sentence not in sentence_scores.keys():
sentence_scores[sentence] = freq_dist[word]
else:
sentence_scores[sentence] += freq_dist[word]
# Select the top sentences to form the summary
summary_sentences = sorted(sentence_scores, key=sentence_scores.get, reverse=True)[:3]
summary = ‘ ‘.join(summary_sentences)
return summary
def add_journalistic_flavor(summary):
# Add a journalistic flavor to the summary by enhancing the language
# This is a placeholder for more complex natural language processing techniques
flavored_summary = summary.replace(“استقبل”, “استقبل بحفاوة”)
return flavored_summary
# Example usage:
article = “””
الخرطوم 31-5-2025 (سونا) إستقبل والي الخرطوم الأستاذ أحمد عثمان حمزة اليوم القافلة الصحية التي سيرتها شركة زادنا العالمية للاستثمار إحدى شركات صندوق التأمين الاجتماعي بالقوات المسلحة وذلك للاسهام في درء آثار مرض الكوليرا بولاية الخرطوم .
وذلك بحضور مدير عام وزارة الصحة دكتور فتح الرحمن محمد الأمين والمدير العام لوزارة الثقافة والإعلام والسياحة الأستاذ الطيب سعد الدين وكشف الوالي عن مجهودات كبيرة تمت للسيطرة على المرض قامت بها وزارة الصحة بالولاية بدعم من وزارة الصحة الاتحادية مما أسهم في خفض الإصابات .
وحيا الوالي مدير شركة زادنا دكتور طه حسين لدعمه الذي جاء في وقت تبذل فيه الولاية قصارى جهدها لمحاصرة الوباء وقال الوالي أن مبادرة زادنا تأتي استكمالا لمبادراتها السابقة للمساهمة في الاعمار وتوفير المواد الغذائية في بداية الحرب .
وقال نطمع بأن تتواصل بقية الاسهامات حتى ينقشع المرض وبشر بالتعافي للحالات بمراكز العزل وقلة الدخول بفضل المجهودات التي بذلت في العلاج والوقاية وكلورة المياه ومراقبة الأسواق والأطعمة ومكافحة النواقل.
مدير عام وزارة الصحة حيا شركة زادنا ومجهودها الداعم للقطاع الصحي في مثل هذه الظروف مبشرا بانحسار الاصابات وزيادة حالات التعافي مع التوسع في الخدمات والرعاية الصحية للمرضى بالمراكز بعد أن تم توفير كل المعينات والكوادر الطبيه والتوعيه مشيرا إلى أن هذا الدعم يعزز من الوضع للأفضل لمزيد من التعافي.
من جانبه أعلن ممثل مدير عام شركة زادنا بولاية الخرطوم اللواء ركن عادل حسن حميدة أن إدارة الشركة كونت لجنة للطوارئ متواجدة ما بين القاهرة وبورتسودان وعطبرة لإدارة دعم زادنا لدعم جهود وزارة الصحة بالولاية بتسيير جسر من المساعدات الطبية حتى ينقشع المرض بتلبية كل الاحتياجات من الإمداد الدوائي والمعينات الصحية. كما جدد التأكيد الوقوف مع حكومة الولاية في صيانة المستشفيات واليات النظافه مع المحليات والرش بالطائرات.
#سونا #السودان
“””
flavored_summary, sentiment = analyze_and_summarize(article)
print(“Flavored Summary:”, flavored_summary)
print(“Sentiment:”, sentiment)
