Меню

Корпусы русского языка править

Частотность

Частотность — показатель частоты встречаемости букв, буквосочетаний, слов, словосочетаний и других элементов в определенном массиве текста. Для измерения частотности используют корпусы (базы данных, состоящие из подборок текстов). Частотность сильно зависит от тематики базы текстов, в которой ее измеряют.

Содержание

  • 1 Корпусы русского языка
    • 1.1 Корпус С. А. Шарова
    • 1.2 Национальный корпус русского языка
  • 2 Словари Клавогонок на основе частотности
    • 2.1 По словоформам
      • 2.1.1 Частотный словарь
      • 2.1.2 Другие наборы словоформ от archi77
      • 2.1.3 50 % русского текста
      • 2.1.4 Русский Частотный
    • 2.2 По леммам
    • 2.3 По буквосочетаниям
    • 2.4 Комбинированные словари
  • 3 Примечания

Корпусы русского языка [ править ]

В рамках Клавогонок чаще всего используются два профессионально составленных корпуса русского языка — корпус С. А. Шарова и Национальный корпус русского языка (НКРЯ).

Корпус С. А. Шарова [ править ]

Вероятно, использование корпуса Шарова обусловлено его легкой доступностью в поисковых системах по запросу «частотный словарь», а также наличием уже отсортированного по частоте списка лемм и словоформ [1] .

Корпус Шарова построен из подборки современной прозы, политических мемуаров, современных газет и научно-популярной литературы объемом около 40 миллионов слов (на прозу приходится более половины этого объема). Тексты, входящие в этот корпус, были написаны на русском языке в промежутке между 1970-м и 2002-м годом, большей частью в промежутке 1980—1995 г. Газетные тексты датируются 1997—1999 г.

Национальный корпус русского языка [ править ]

С 2001 года на базе корпуса Шарова создаётся Национальный корпус русского языка (НКРЯ [2] ). Его составили на базе более представительного объема текстов (более 340 миллионов словоупотреблений [3] ). Однако для использования частотности словоформ приходится делать преобразования самостоятельно, поскольку доступен только алфавитный список словоформ с указанием их частот [4] .

Словари Клавогонок на основе частотности [ править ]

Существует множество словарей, которые в той или иной мере учитывают частотность. В частности, созданы словари и режимы:

  • словоформ (наиболее популярная категория благодаря ее практической ценности; например, Частотный словарь, Соточка, Русский Частотный);
  • лемм (то есть слова только в начальных формах, например существительные в таких словарях упоминаются только в именительном падеже единственного числа — что ограничивает их практическую ценность, поскольку тренируются не все окончания);
  • буквосочетаний (есть словари, основанные на частотности диграмм, триграмм, и т. д.). Одним из режимов, основанных на частоте буквосочетаний, является стандартный режим Абракадабра;
  • букв (стандартный режим Буквы и некоторые пользовательские словари на его основе).

По словоформам [ править ]

Создано множество словарей, основанных на частотности словоформ.

Частотный словарь [ править ]

Наиболее известный из них — Частотный словарь, созданный archi77 — подготовлен на основе корпуса русского языка, опубликованного С. А. Шаровым [1] . Данный словарь представляет собой первые 70 словоформ из списка словоформ данного корпуса, отсортированного по частоте [5] . Словарь приобрел большую популярность благодаря тому, что это был самый ранний словарь, основанный на частотности, к тому же включенные в него слова коротки, широко применимы и быстро усваиваются, благодаря чему скорость в данном словаре растет быстро. Частотный словарь archi77 стал своеобразным стандартом и пользуется популярностью, превышающей некоторые стандартные режимы.

Другие наборы словоформ от archi77 [ править ]

Этим автором создан ряд других частотных словарей с дополнительной нумерацией (Частотный словарь-2, Частотный словарь-3 и т. д.), которые представляют собой последовательные наборы словоформ по 200 из того же источника (корпус Шарова). Кроме того, этим автором создано множество других словарей, отчасти основанных на частотности словоформ и слов.

50 % русского текста [ править ]

Словарь 50% русского текста создан MMMAAANNN на основе корпуса Шарова. В нем использованы первые 630 словоформ частотного списка Шарова. Более частые словоформы в этом словаре встречаются чаще редких для большей имитации естественного текста. Название словаря основано на том факте, что эти 630 словоформ охватывают приблизительно половину корпуса Шарова.

Русский Частотный [ править ]

Словарь Русский Частотный создан JohnyCar на основе первой тысячи словоформ частотного списка НКРЯ. В этом словаре словоформы встречаются с разной частотой, более частые словоформы попадаются чаще более редких.

По леммам [ править ]

Наиблее популярным словарем этой категории является словарь 5000 самых частых слов archi77. Кроме того, существуют словари с набором частых глаголов, прилагательных и т. д.

По буквосочетаниям [ править ]

К этой категории относятся частотные абракадабры авторства Русинова (Абракадабра — частотная 1 и др.), наборы триграмм (Трехбукв сочетания — 1 и др. авторства Onami) и другие словари.

Комбинированные словари [ править ]

Существует множество словарей, в которых частотность используется, но не является основной характеристикой. В частности, многие кибертексты фактически используют три частотных словоформы в определенном порядке. Есть словари, в которых частотные словоформы использованы в качестве болванки для тренировки других характеристик (например, «частотка!» — (Да ну?)).

Источник

Таблица частоты встречаемости символов

x

x

x

Как определить частоту символа / текста / строки в диапазоне Excel?

Если есть какие-то данные в диапазоне Excel, вы хотите определить частоту числа, текста или строки, кроме ручного подсчета их одного за другим, как вы можете решить эту проблему? В этом руководстве я представлю несколько различных методов, которые помогут вам быстро и легко определить частоту строки в Excel.

Определите частоту появления символа с помощью функции COUNCHARхорошая идея3

Определите частоту появления слова с помощью функции подсчета раз, когда слово появляетсяхорошая идея3

Читайте также:  Рабочая тетрадь по истории России Артасов 6 класс Параграф 21

Вот несколько формул, работающих в разных ситуациях.

Частота счета числа в диапазоне

Примечание: Эта формула может работать правильно, если каждая ячейка содержит только один символ в диапазоне.

Выберите ячейку и введите эту формулу = СУММ (ЕСЛИ (D1: D7 = E1,1,0)) (D1: D7 — это диапазон, в котором вы работаете, E1 содержит символ, который вы хотите подсчитать), нажмите Shift + Ctrl + Enter ключ. Смотрите скриншот:

док определить частоту 1
док определить частоту 2

Считать частоту появления буквенного символа в диапазоне

Внимание: Эта формула может работать правильно, если каждая ячейка содержит только один символ в диапазоне.

Вы также можете использовать эту формулу = СУММ (ЕСЛИ (D1: D7 = «k»; 1,0)) чтобы подсчитать частоту появления определенного алфавитного символа (D1: D7 — диапазон, k — символ, который вы хотите подсчитать), нажмите Shift + Ctrl + Enter ключи. Смотрите скриншот:
док определить частоту 3

Считать частоту строки в диапазоне

Предположим, вы хотите подсчитать время строки, содержащей kte, выберите пустую ячейку и введите эту формулу = СЧЁТЕСЛИ (C13: C18; «* kte *») , (C13: C18 — это диапазон, в котором вы работаете, kte — это строка, которую вы хотите подсчитать), нажмите Enter ключ. Смотрите скриншот:

док определить частоту 4
док определить частоту 5

Если вы хотите подсчитать время нахождения символа в одной ячейке, вы можете применить Kutools for ExcelАвтора COUNTCHAR функцию.

После установки Kutools for Excel, сделайте следующее: (Бесплатная загрузка Kutools for Excel прямо сейчас!)

1. Выберите пустую ячейку для вывода результата, щелкните Kutools > Kutools Функции > Статистические и математические > COUNTCHAR. Смотрите скриншот:
док определить частоту 6

2. в Функции Аргументы диалоговом окне выберите ячейку, которую вы хотите использовать в Внутри_текст поле и введите символ в двойных кавычках в Find_text поле, и вы можете увидеть результат, показанный ниже. Смотрите скриншот:
док определить частоту 7

3. Нажмите OK, затем при необходимости перетащите маркер заполнения по ячейкам, чтобы подсчитать символ в каждой ячейке.
док определить частоту 8

Если вы хотите подсчитать, сколько раз слово появляется в одной ячейке или диапазоне, Считайте, сколько раз появляется слово особенность Kutools for Excel могу оказать вам услугу.

После установки Kutools for Excel, сделайте следующее: (Бесплатная загрузка Kutools for Excel прямо сейчас!)

1. Выберите ячейку и щелкните Kutools > Помощник по формулам > Статистический > Подсчитайте количество слова. Смотрите скриншот:
док определить частоту 9

2. Затем в Формула Помощник диалоговом окне выберите ячейку или диапазон ячеек, которые вы хотите использовать в Текст поле введите слово, в которое вы хотите посчитать Word коробка. Смотрите скриншот:
док определить частоту 10

3. Нажмите Ok.
док определить частоту 11

Источник



Частотный анализ текста онлайн

Частотный анализ – это один из методов криптоанализа, основывающийся на предположении о существовании нетривиального статистического распределения отдельных символов и их последовательностей как в открытом тексте, так и шифрованном тексте, которое с точностью до замены символов будет сохраняться в процессе шифрования и дешифрования.

Кратко говоря, частотный анализ предполагает, что частота появления заданной буквы алфавита в достаточно длинных текстах одна и та же для разных текстов одного языка. При этом в случае моно алфавитного шифрования, если в шифрованном тексте будет символ с аналогичной вероятностью появления, то можно предположить, что он и является указанной зашифрованной буквой. Аналогичные рассуждения применяются к биграммам (двухбуквенным последовательностям), триграммам в случае поли алфавитных шифров.

Метод частотного анализа известен с еще IX-го века и связан и именем Ал-Кинди. Но наиболее известным случаем применения такого анализа является дешифровка египетских иероглифов Ж.-Ф. Шампольоном в 1822 году.

Данный вид анализа основывается на том, что текст состоит из слов, а слова из букв. Количество различных букв в каждом языке ограничено и буквы могут быть просто перечислены. Важными характеристиками текста являются повторяемость букв, пар букв (биграмм) и вообще m-ок (m-грамм), сочетаемость букв друг с другом, чередование гласных и согласных и некоторые другие.

Идея состоит в подсчете чисел вхождений каждой nm возможных m-грамм в достаточно длинных открытых текстах T=t1t2…tl, составленных из букв алфавита . При этом просматриваются подряд идущие m-граммы текста:

t1t2. tm, t2t3. tm+1, . ti-m+1tl-m+2. tl.

Если – число появлений m-граммы ai1ai2. aim в тексте T, а L – общее число подсчитанных m-грамм, то опыт показывает, что при достаточно больших L частоты

для данной m-граммы мало отличаются друг от друга.

В силу этого, относительную частоту считают приближением вероятности P (ai1ai2. aim) появления данной m-граммы в случайно выбранном месте текста (такой подход принят при статистическом определении вероятности).

В представленной ниже таблице приводятся частоты встречаемости букв в русском языке (в процентах):

Буква алфавита Показатель частоты встречаемости Буква алфавита Показатель частоты встречаемости
А 0,062 Р 0,04
В 0,038 Т 0,053
Д 0,025 Ф 0,002
Ж 0,007 Ц 0,004
И 0,062 Ш 0,006
К 0,028 Ъ, Ь 0,014
М 0,026 Э 0,003
О 0,09 Я 0,018

Имеется мнемоническое правило запоминания десяти наиболее частых букв русского алфавита. Эти буквы составляют слово СЕНОВАЛИТР.

Устойчивыми являются также частотные характеристики биграмм, триграмм и четырехграмм осмысленных текстов. Существуют специальные таблицы с указанием частоты биграмм некоторых алфавитов. По результатам исследований с помощью таких таблиц ученые определили наиболее часто встречаемые биграммы и триграммы для русского алфавита:

СТ, НО, ЕН, ТО, НА, ОВ, НИ, РА, ВО, КО, СТО, ЕНО, НОВ, ТОВ, ОВО, ОВА.

Из таблиц биграмм можно также легко извлечь информацию о сочетаемости букв, т.е. о предпочтительных связях букв друг с другом.

Результатом таких исследований является таблица, в которой слева и справа от каждой буквы расположены наиболее предпочтительные «соседи» (в порядке убывания частоты соответствующих биграмм). В таких таблицах обычно указывается также доля гласных и согласных букв (в процентах), предшествующих (или следующих за) данной букве.

Г С Слева Справа Г С
3 97 л, д, к, т, в, р, н А л, н, с, т, р, в, к, м 12 88
80 20 я, е, у, и, а, о Б о, ы, е, а, р, у 81 19
68 32 я, т, а, е, и, о В о, а, и, ы, с, н, л, р 60 40
78 22 р, у, а, и, е, о Г о, а, р, л, и, в 69 31
72 28 р, я, у, а, и, е, о Д е, а, и, о, н, у, р, в 68 32
19 81 м, и, л, д, т, р, н Е н, т, р, с, л, в, м, и 12 88
83 17 р, е, и, а, у, о Ж е, и, д, а, н 71 29
89 11 о, е, а, и З а, н, в, о, м, д 51 49
27 73 р, т, м, и, о, л, н И с, н, в, и, е, м, к, з 25 75
55 45 ь, в, е, о, а, и, с К о, а, и, р, у, т, л, е 73 27
77 23 г, в, ы, и, е, о, а Л и, е, о, а, ь, я, ю, у 75 25
80 20 я, ы, а, и, е, о М и, е, о, у, а, н, п, ы 73 27
55 45 д, ь, н, о Н о, а, и, е, ы, н, у 80 20
11 89 р, п, к, в, т, н О в, с, т, р, и, д, н, м 15 85
65 35 в, с, у, а, и, е, о П о, р, е, а, у, и, л 68 32
55 45 и, к, т, а, п, о, е Р а, е, о, и, у, я, ы, н 80 20
69 31 с, т, в, а, е, и, о С т, к, о, я, е, ь, с, н 32 68
57 43 ч, у, и, а, е, о, с Т о, а, е, и, ь, в, р, с 63 37
15 85 п, т, к, д, н, м, р У т, п, с, д, н, ю, ж 16 84
70 30 н, а, е, о, и Ф и, е, о, а, е, о, а 81 19
90 10 у, е, о, а, ы, и Х о, и, с, н, в, п, р 43 57
69 31 е, ю, н, а, и Ц и, е, а, ы 93 7
82 18 е, а, у, и, о Ч е, и, т, н 66 34
67 33 ь, у, ы, е, о, а, и, в Ш е, и, н, а, о, л 68 32
84 16 е, б, а, я, ю Щ е, и, а 97 3
100 м, р, т, с, б, в, н Ы л, х, е, м, и, в, с, н 56 44
100 н, с, т, л Ь н, к, в, п, с, е, о, и 24 76
14 86 с, ы, м, л, д, т,, р, н Э н, т, р, с, к 100
58 42 ь, о, а, и, л, у Ю д, т, щ, ц, н, п 11 89
43 57 о, н, р, л, а, и, с Я в, с, т, п, д, к, м, л 16 84

Пример: Проведем анализ текста следующего содержания

«СОКРАТ из Афин (469–399 до н.э.) – знаменитый античный философ, учитель Платона, воплощенный идеал истинного мудреца в исторической памяти человечества. С именем Сократа связано первое фундаментальное деление истории античной философии на до- и после-Сократовскую («Досократики»), отражающее интерес ранних философов VI–V вв. к натурфилософии, а последующего поколения софистов V в. – к этико-политическим темам, главная из которых – воспитание добродетельного человека и гражданина. Сократу был близок софистическому движению. Учение Сократа было устным; все свободное время он проводил в беседах с приезжими софистами и местными гражданами, политиками и обывателями, друзьями и незнакомыми на темы, ставшими традиционными для софистической практики: что есть добро и что – зло, что прекрасно, а что безобразно, что добродетель и что порок, можно ли научиться быть хорошим и как приобретается знание. Об этих беседах мы знаем в основном благодаря ученикам Сократа – Ксенофонту и Платону. Кроме их сочинений, имеются также фрагменты и свидетельства о содержании «сократических диалогов» других сократиков, пародийное изображение Сократа в комедии Аристофана Облака и ряд замечаний о Сократе у Аристотеля. Проблема достоверности изображения личности Сократа в сохранившихся произведениях – ключевой вопрос всех исследований о нем.»

Источник

Информационные веса символов алфавита и вероятность

Описание разработки

В презентации показана формула Шеннона для определения средней информативности символа конкретного алфавита, содержатся практические задания к уроку.

Презентация Информационные веса символов алфавита и вероятность

Символы в тексте встречаются с одинаковой частотой?

Как рассчитать частоту появления определенного символа в естественном языке?

Частота = Кол-во вхождений данного символа/Кол-во всех символов текста.

Чем реже встречается символ, тем больше информации несет его появление.

Содержимое разработки

Информационные веса символов алфавита и вероятность Кудрявцева Е.В., учитель информатики гимназии №4 г. Перми

Информационные веса символов алфавита и вероятность

гимназии №4 г. Перми

Символы в тексте встречаются с одинаковой частотой? Как рассчитать частоту появления определенного символа в естественном языке? Кол-во вхождений данного символа Частота = Кол-во всех символов текста

Символы в тексте встречаются с одинаковой частотой?

Как рассчитать частоту появления определенного символа в естественном языке?

Кол-во вхождений данного символа

Кол-во всех символов текста

Частотные характеристики букв латинского алфавита в английских текстах Буква Частота E 0,130 T Буква Частота A S 0,105 0,081 0,061 O H Буква D 0,079 U N 0,052 Частота 0,038 0,071 0,024 Буква R G L 0,068 Частота I Y 0,020 0,034 F K 0,063 0,029 0,019 0,004 P C X 0,0015 0,019 W J 0,027 M 0,0013 0,015 0,025 Q B V 0,0011 0,014 Z 0,0007 0,009

Частотные характеристики букв латинского алфавита в английских текстах

Частотные характеристики букв русского алфавита в русских текстах Буква _ Частота 0,175 Буква О Частота Р Е,Ё 0,090 0,072 0,040 Буква В А Л И 0,038 0,062 Я Частота 0,062 0,018 0,035 Ы Буква К Т 0,053 М Н 0,028 0,016 Х З Частота 0,053 0,009 0,026 0,016 Ж С Ь,Ъ Д 0,045 0,007 0,014 Б 0,025 Ю П 0,014 0,023 0,006 У Г Ш 0,013 Ч Ц 0,006 0,021 0,003 0,013 Щ Й 0,003 Э 0,012 0,003 Ф 0,002

Частотные характеристики букв русского алфавита в русских текстах

Информационный вес символа с учетом вероятности его появления в тексте i = log 2 (1/P) Р – вероятность появление данного символа Для буквы «О»: i = log 2 (1/0,09) = 3,47 бита Для буквы «Ф»: i = log 2 (1/0,002) = 8,97 бита ! Чем реже встречается символ, тем больше информации несет его появление.

Информационный вес символа с учетом вероятности его появления в тексте

i = log 2 (1/P)

Р – вероятность появление данного символа

Для буквы «О»: i = log 2 (1/0,09) = 3,47 бита

Для буквы «Ф»: i = log 2 (1/0,002) = 8,97 бита

! Чем реже встречается символ, тем больше информации

несет его появление.

Пример Вычислите информационный объем слова «десятиклассник» с учетом частотных характеристик символов. Произведите вычисления с помощью электронных таблиц.

Вычислите информационный объем слова «десятиклассник» с учетом частотных характеристик символов. Произведите вычисления с помощью электронных таблиц.

Клод элвуд шеннон (1916-2001) Решил проблему неизмеряемости информации. Основал теорию информации. Предложил слово «бит» для наименьшей единицы измерения информации.

Клод элвуд шеннон (1916-2001)

Формула Шеннона H = P 1 log 2 (1/P 1 ) + P 2 log 2 (1/P 2 ) +…+ P N log 2 (1/P N ) H – средняя информативность символа в алфавите P k – вероятность (частота) встречаемости k-ого символа N – мощность алфавита Для русского языка средняя информативность символа равна 4,36 бита. ? Для английского языка вычислите самостоятельно с помощью MS Excel

  • Решил проблему неизмеряемости информации.
  • Основал теорию информации.
  • Предложил слово «бит» для наименьшей единицы измерения информации.

H = P 1 log 2 (1/P 1 ) + P 2 log 2 (1/P 2 ) +…+ P N log 2 (1/P N )

H – средняя информативность символа в алфавите

P k – вероятность (частота) встречаемости k-ого символа

N – мощность алфавита

Для русского языка средняя информативность символа равна 4,36 бита.

? Для английского языка вычислите самостоятельно с помощью MS Excel

Источник

Дешифровка текста методом частотного анализа

Привет, Хабр! В этой статье я покажу как сделать частотный анализ современного русского интернет-языка и воспользуюсь им для расшифровки текста. Кому интересно, добро пожаловать под кат!

s1200

Частотный анализ русского интернет-языка

В качестве источника, откуда можно взять много текста с современным интернет-языком, была взята социальная сеть Вконтакте, а если быть точнее, то это комментарии к публикациям в различных сообществах данной сети. В качестве сообщества я выбрал реальный футбол. Для парсинга комментариев я воспользовался API Вконтакте:

В результате было получено около 200MB текста. Теперь считаем, какой символ сколько раз встречается:

Полученные результаты можно сравнить с результатами из Википедии и отобразить в виде:

1) сравнительной диаграммы

frequency_0

2) таблицы(слева — данные википедии, справа — мои данные)

frequency_1

Проанализировав данные, можно сделать вывод, что частота встречаемости символов в процентном соотношении в двух источниках практически одинакова, за исключением таких букв как «а» и «о».

Шифрование и дешифрование текста

Далее я выбрал из того же сообщества более развёрнутый комментарий, который найти было не так уж и легко, так как в основном комментарии состоят из 2-4 слов:

Снимок экрана от 2020-07-27 20-07-06

дружа слово почти не считается, вар извинилась за неправильное решение, и этого достаточно чтобы сделать вывод и усомниться во многих их решениях, вар вместо того чтобы исключать ошибки делает их, это абсолютно не нормально, народ не такой уже и тупой, не по радио же слушаем транслы а в живую смотрим, по этому я больше чем уверен если бы не было столько пенок для мю они бы подавно в топ не попали, аналогично касается ман с, хотя играют местами захватывающе и красиво

После этого необходимо зашифровать полученный текст с помощью какого-нибудь симметричного алгоритма шифрования. Первое, что приходит на ум — это шифр цезаря, сущность которого заключается в том, чтобы изменить символ на другой с определенным шагом:

жуцйг фосес тсъхл рз фълхгзхфв егу лкелрлогфя кг рзтугелоярсз узызрлз л ахсёс жсфхгхсърс ъхсдю фжзогхя еюесж л цфспрлхяфв ес прсёлш лш узызрлвш егу епзфхс хсёс ъхсдю лфнобъгхя сылднл жзогзх лш ахс гдфсобхрс рз рсупгоярс ргусж рз хгнсм цйз л хцтсм рз тс угжлс йз фоцыгзп хугрфою г е йлецб фпсхулп тс ахспц в дсояыз ъзп цезузр зфол дю рз дюос фхсоянс тзрсн жов пб срл дю тсжгерс е хст рз тстгол гргосёлърс нгфгзхфв пгр ф шсхв лёугбх пзфхгпл кгшегхюегбьз л нугфлес

Затем осталось расшифровать текст с помощью частотного анализа:

двужа лросо мопти не лпитаетлб сав ишсиниралг ша немвасиргное вейение и ютохо долтатопно птоыч лдератг счсод и улокнитглб со кнохиз из вейенибз сав скелто тохо птоыч ильряпатг ойиыьи дерает из юто аылорятно не новкаргно навод не таьоф уже и тумоф не мо вадио же лруйаек тванлрч а с жисуя лкотвик мо ютоку б ыоргйе пек усевен елри ыч не ычро лторгьо меноь дрб кя они ыч модасно с том не момари анарохипно ьалаетлб кан л зотб ихваят келтаки шазсатчсаяэе и ьвалисо

Заключение

Если посмотреть на расшифрованный текст, то можно догадаться, где наш алгоритм ошибся: дерает → делает, вадио → радио, тохо → того, навод → народ. Таким образом, можно расшифровать весь текст, по крайне мере, уловить смысл текста. Также хочу отметить, что данный метод будет эффективный в расшифровке только длинных текстов, которые были зашифрованы симметричными методами шифрования. Полный код доступен на Github .

Источник