Извлечение функций n-грамм из справочника по текстовым компонентам

API популярных социальных сервисов

Сформировать текстовый корпус возможно используя инструменты API социальных сетей, например Vk API или YouTube API. В этом случае для анализа доступны такие данные, как записи и ответы на стенах, комментарии под фотографиями и видео, описания профилей пользователей, описания сообществ и другие. Как правило, такие API имеют открытый, но ограниченный доступ: например, не более 500 запросов в сутки.

Данные социальных сетей позволяют выявить поведенческие характеристики пользователей и проверить гипотезы их социального взаимодействия.

Преимущества

Бесплатно.
Гибкий способ настройки методов API и получение только необходимой исследователю информации.
«Живые» данные, то есть те, что созданы сами пользователями.

Недостатки

Необходимо владеть хотя бы базовыми навыками программирования.
Наличие количественных и иногда качественных ограничений на доступ к информации. Например, API Instagram не позволяет выгружать фотографии пользователей.

Работа и ограничения [ править ]

Запятые разделяют вводимые пользователем условия поиска, указывая каждое отдельное слово или фразу для поиска. Ngram Viewer возвращает построенную линейную диаграмму в течение нескольких секунд после нажатия пользователем клавиши Enter или кнопки «Поиск» на экране.

В качестве поправки на большее количество книг, опубликованных в течение нескольких лет, данные нормализованы , как относительный уровень, по количеству книг, издаваемых за каждый год.

Из-за ограничений на размер базы данных Ngram, только совпадения, найденные по крайней мере в 40 книгах, индексируются в базе данных; иначе база данных не смогла бы сохранить все возможные комбинации.

Обычно поисковые запросы не могут заканчиваться знаками препинания, хотя можно искать отдельную точку (точку). Кроме того, конечный вопросительный знак (например, «Почему?») Вызовет второй поиск вопросительного знака отдельно.

Пропуск точек в сокращениях позволит использовать форму сопоставления, например, использование «R M S» для поиска «RMS» по сравнению с «RMS».

Использование стоп-слов

Следующий уровень нормализации состоит в использовании фильтров, направленных на выявление и очистку встречаемых стоп-слов. Базовый набор таких слов в русском языке включает в себя предлоги, частицы, местоимения и междометия, например: «я», «он», «как», «что», «уже», «вот» и другие. Часто при анализе узкоспециализированных текстов очищают самые встречаемые слова. Например, отчеты компании Яндекс будут содержать много упоминаний на собственный бренд, в связи с этим такие названия могут войти в список стоп-слов наравне с предлогами и другими.

Применяя фильтр для ранее нормализованного предложения, получим:

Перед Feature Extraction: 5 NLP-операций для обработки текста

Перед тем, как запускать извлечение признаков из текста, его нужно предварительно подготовить – сделать пригодным для обработки алгоритмами машинного обучения (Machine Learning). Для этого необходимо выполнить над текстом следующие операции :

Токенизация – разбиение длинных участков текста на более мелкие (абзацы, предложения, слова). Токенизация – это самый первый этап обработки текста.
Нормализация – приведение текста к «рафинированному» виду (единый регистр слов, отсутствие знаков пунктуации, расшифрованные сокращения, словесное написание чисел и т.д.). Это необходимо для применения унифицированных методов обработки текста. Отметим, что в случае текста термин «нормализация» означает приведение слов к единообразному виду, а не преобразование абсолютных величин к единому диапазону.
Стеммизация – приведение слова к его корню путем устранения придатков (суффикса, приставки, окончания).
Лемматизация – приведение слова к смысловой канонической форме слова (инфинитив для глагола, именительный падеж единственного числа — для существительных и прилагательных). Например, «зарезервированный» — «резервировать», «грибами» — «гриб», «лучший» — «хороший».
Чистка – удаление стоп-слов, которые не несут смысловой нагрузки (артикли, междометья, союзы, предлоги и т.д.).

По завершении всех этих операций текст становится пригодным для его перевода в числовую форму, чтобы дальше продолжить извлечение признаков.

Принцип лемматизации в Text Mining

Озвучивание при форматировании

Чтобы узнать, отформатирован ли текст, поместите в него курсор и нажмите Ctrl + Alt + a, затем f (в Windows и Chrome OS) или Ctrl + ⌘ + a, затем f (в Mac OS).

Чтобы просмотреть и изменить параметры форматирования, выполните следующие действия:

Откройте меню «Формат» с помощью быстрых клавиш для вашего браузера.
- В Chrome для Windows: Alt + o.
- В других браузерах для Windows: Alt + Shift + o.
- В Chrome OS: Alt + o.
- В Mac OS: сначала нажмите Ctrl + Option + Tab, а затем Ctrl + Option + o.
Прослушайте варианты, нажимая СТРЕЛКУ ВНИЗ. Чтобы выбрать действие, нажмите клавишу Ввод.

Подробнее о создании, редактировании и форматировании документов…

Как выполнить анализ текста?

Анализ текста заключается в определении его главных параметров. Его можно выполнить с помощью следующего алгоритма:

Алгоритм анализа текста

Прочитать текст.
Дать заглавие, если его нет.
Указать тему текста.
Определить идею текста.
Выявить стиль и тип речи.
Указать композицию.
Проанализировать средства выразительности.
Указать средства связи между предложениями.

Примеры

Нежданный гость.

Анализ текста

тема — нежданный гость;
идея — находчивость Фёдора;
художественный стиль речи;
тип речи — повествование;
композиция — завязка, развитие действия, кульминация, развязка;
образные средства: эпитеты (неугомонный ручей, ночное небо, удушливый дым), олицетворения (ночь укутала, звезды смотрят, спрашивают), метафора (любопытные звёзды), перифраз (хозяин тайги);
средства связи: лексический повтор (ночь, ручей, костер), частица (только), местоимения (в него, мы, они, на нас), наречия, союз (скоро, тут, а затем)

Что такое ментальная арифметика?

Анализ текста

тема — ментальная арифметика;
идея — развитие интеллекта ребенка;
публицистический стиль речи с элементами научного стиля (математические термины);
тип речи — описание;
композиция — общие сведения, признаки описываемого способа обучения, вывод;
средства связи: повторы (ментальная арифметика, развитие, счётах, счётов, своего воображения, в своем воображении), союз «то есть», синонимы (ребята — дети), перифраз (развитие интеллекта — развитие умственных способностей).

Корпуса

В корпус используемые для поиска, состоят из файлов total_counts, 1-граммов, 2-граммов, 3-граммов, 4 граммов и 5 граммов для каждого языка. Формат файла каждого из файлов: данные, разделенные табуляцией. Каждая строка имеет следующий формат:

total_counts файл

год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
Файл ngram версии 1 (создан в июле 2009 г.)

ngram TAB год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
Файл ngram версии 2 (создан в июле 2012 г.)

ngram TAB год TAB match_count TAB volume_count NEWLINE

Средство просмотра Google Ngram использует match_count для построения графика.

Например, слово «Википедия» из файла версии 2 с английскими 1-граммами хранится следующим образом:

ngram	год	match_count	volume_count
Википедия	1904	1	1
Википедия	1912	11	1
Википедия	1924	1	1
Википедия	1925	11	1
Википедия	1929	11	1
Википедия	1943	11	1
Википедия	1946	11	1
Википедия	1947	11	1
Википедия	1949	11	1
Википедия	1951	11	1
Википедия	1953	22	2
Википедия	1955	11	1
Википедия	1958	1	1
Википедия	1961	22	2
Википедия	1964	22	2
Википедия	1965	11	1
Википедия	1966	15	2
Википедия	1969	33	3
Википедия	1970	129	4
Википедия	1971	44	4
Википедия	1972	22	2
Википедия	1973	1	1
Википедия	1974	2	1
Википедия	1975	33	3
Википедия	1976	11	1
Википедия	1977	13	3
Википедия	1978	11	1
Википедия	1979	112	12
Википедия	1980	13	4
Википедия	1982	11	1
Википедия	1983	3	2
Википедия	1984	48	3
Википедия	1985	37	3
Википедия	1986	6	4
Википедия	1987	13	2
Википедия	1988	14	3
Википедия	1990	12	2
Википедия	1991	8	5
Википедия	1992	1	1
Википедия	1993	1	1
Википедия	1994	23	3
Википедия	1995	4	1
Википедия	1996	23	3
Википедия	1997	6	1
Википедия	1998	32	10
Википедия	1999	39	11
Википедия	2000	43	12
Википедия	2001	59	14
Википедия	2002	105	19
Википедия	2003	149	53
Википедия	2004	803	285
Википедия	2005	2964	911
Википедия	2006	9818	2655
Википедия	2007	20017	5400
Википедия	2008	33722	6825

График, построенный программой просмотра Google Ngram Viewer с использованием приведенных выше данных, находится здесь:

Критика

Набор данных подвергся критике за то, что он полагался на неточные OCR, переизбыток научной литературы и большое количество неправильно датированных и категоризированных текстов. Из-за этих ошибок и из-за неконтролируемой предвзятости (например, увеличение количества научной литературы, что вызывает снижение популярности других терминов), рискованно использовать этот корпус для изучения языка или проверки теорий. Поскольку набор данных не включает метаданные, он может не отражать общие языковые или культурные изменения и могу только намекнуть на такой эффект.

Были предложены рекомендации по проведению исследований с данными из Google Ngram, которые решают многие из проблем, рассмотренных выше.

Проблемы с OCR

Оптическое распознавание символов, или OCR, не всегда надежно, и некоторые символы могут быть неправильно отсканированы. В частности, системные ошибки, такие как путаница «s» и «f» в текстах до XIX века (из-за использования длинные s который был похож по внешнему виду на «f») может вызвать системную ошибку. Хотя Google Ngram Viewer утверждает, что результаты являются надежными начиная с 1800 года, плохое распознавание текста и недостаточность данных означают, что частоты, указанные для таких языков, как китайский, могут быть точными только с 1970 года, при этом более ранние части корпуса не показывают результатов для общих терминов. , и данные за несколько лет, содержащие более 50% шума.

Класс NGramsCounter

Приведём класс NGramsCounter, который
подсчитывает условные и совместные вероятности максимальной глубины order.
Словами могут быть символы, строки или числа (индексы слов).

class NGramsCounter:        
    def __init__(self, order = 1):
        self.order = order           # глубина дерева (макс. длина n-grams)        
        self.root  = {}              # корень дерева (наш словарь)
        self.ngrams= *(order+1)   # число n-grams диной n=1,2,...,order

Метод add добавляет новые примеры из списка слов lst.
Если словами являются символы, то lst может быть строкой, иначе это обязательно спиcок.

    def add(self, lst):
        for n in range(self.order):              # сколько каких n-grams добавилось
            self.ngrams += max(len(lst) - n , 0)
            
        for i in range( len(lst) ):              # бежим по тексту           
            node = self.root
            for n, w in enumerate(lst):       
                if w in node: node += 1    # это слово уже было                  
                else:         node =   # новое слово
                node = node                # на следующий узел дерева

Метод prob получает на вход список слов lst
и возвращает условную вероятность
P(lst,…,lst => lst), при len==1: P(lst),
если cond = True или безусловную вероятность при cond = False
Если слова это символы, то lst может быть строкой, иначе это список.

                
    def prob(self, lst, cond=True):
        n_cur, n_prv, _ = self.counts(lst)
        if n_cur == 0:
            return 0                              # слово не нашли - вероятность 0
             
        return n_cur/(n_prv if cond else self.ngrams)

Полный код класса (с дополнительными проверками и другими методами)
можно найти в my_ngrams.py.

Использование Play Market

Самым простым способом получить на смартфон очередной бестселлер является скачивание соответствующего приложения для чтения электронной литературы через Гугл Маркет.

На просторах магазина существует немало программ, способных удовлетворить самые взыскательные вкусы.

Обратите внимание

Есть платные и бесплатные приложения.

При скачивании следует обращать внимание на следующие особенности:

Количество установок. Этот показатель свидетельствует о популярности программы и является доказательством ее стабильной работы, что отмечено количеством закачек.
Поддерживаемые форматы. При выборе оптимальной программы, чтобы скачать книгу на телефон системы Андроид, следует определиться с понятием формат. Существует несколько разновидностей электронных романов.

Самым простым является обычный .txt. Его понимает любой редактор текста. Но в этом случае следует быть готовым, что книга будет представлять собой «полотно» текста без форматирования.

Следующим видом является привычный каждому .doc. Это файлы, созданные в Word. Их также можно открыть в простом редакторе текста.

Важно знать

Само произведение будет иметь минимальное форматирование: отступы, абзацы, деление на главы и заголовки.

Наиболее популярным форматом, который поддерживается исключительно программами для чтения электронных книг, является .fb2. Этот тип электронной литературы позволяет отображать иллюстрации, включает полное форматирование, оглавление, разбивку на страницы.

Бесплатность программы. Если пользователь не готов платить деньги за получение приложения, следует присмотреться к бесплатным, тем более, что платные версии не всегда являются лучшими.

Скачивание выбранного приложения через Play Market не отличается от инсталляции любой иной программы из магазина. После определения того приложения, которое будет устанавливаться, необходимо просто нажать кнопку «Скачать». Далее загрузка и инсталляция начнется в автоматическом режиме.

Эмуляция низкой пропускной способности сети

Дросселирование позволяет эмулировать медленные сетевые соединения, которые часто встречаются в мобильных сетях или общественных Wi-Fi. Вы можете использовать это, чтобы обеспечить быстрый отклик сайта или приложения в них.

Дросселирование доступно на вкладке «Throttling», а также в панели устройств Chrome (если она включена). Кроме этого можно настроить собственную конфигурацию пропускной способности сети, выбрав пункт «Settings» в нижней части раскрывающегося списка.

Нажмите «Add custom profile», а затем введите:

название профиля;скорость загрузки в килобитах в секунду;
скорость выгрузки в килобитах в секунду;
задержка в миллисекундах (стандартная задержка при выполнении сетевого запроса).

Корпуса

total_counts файл

год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
Файл ngram версии 1 (создан в июле 2009 г.)

ngram TAB год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
Файл ngram версии 2 (создан в июле 2012 г.)

ngram TAB год TAB match_count TAB volume_count NEWLINE

Средство просмотра Google Ngram использует match_count для построения графика.

Например, слово «Википедия» из файла версии 2 с английскими 1-граммами хранится следующим образом:

ngram	год	match_count	volume_count
Википедия	1904	1	1
Википедия	1912	11	1
Википедия	1924	1	1
Википедия	1925	11	1
Википедия	1929	11	1
Википедия	1943	11	1
Википедия	1946	11	1
Википедия	1947	11	1
Википедия	1949	11	1
Википедия	1951	11	1
Википедия	1953	22	2
Википедия	1955	11	1
Википедия	1958	1	1
Википедия	1961	22	2
Википедия	1964	22	2
Википедия	1965	11	1
Википедия	1966	15	2
Википедия	1969	33	3
Википедия	1970	129	4
Википедия	1971	44	4
Википедия	1972	22	2
Википедия	1973	1	1
Википедия	1974	2	1
Википедия	1975	33	3
Википедия	1976	11	1
Википедия	1977	13	3
Википедия	1978	11	1
Википедия	1979	112	12
Википедия	1980	13	4
Википедия	1982	11	1
Википедия	1983	3	2
Википедия	1984	48	3
Википедия	1985	37	3
Википедия	1986	6	4
Википедия	1987	13	2
Википедия	1988	14	3
Википедия	1990	12	2
Википедия	1991	8	5
Википедия	1992	1	1
Википедия	1993	1	1
Википедия	1994	23	3
Википедия	1995	4	1
Википедия	1996	23	3
Википедия	1997	6	1
Википедия	1998	32	10
Википедия	1999	39	11
Википедия	2000	43	12
Википедия	2001	59	14
Википедия	2002	105	19
Википедия	2003	149	53
Википедия	2004	803	285
Википедия	2005	2964	911
Википедия	2006	9818	2655
Википедия	2007	20017	5400
Википедия	2008	33722	6825

Добавить заголовки в структуру документа

Если структура документа пуста, когда вы его открываете, это потому, что в вашем документе нет текста, отформатированного как заголовки или заголовки.

После того, как вы примените заголовок, подзаголовок или любой уровень заголовка к тексту в документе, Структура документа обновится автоматически. Он будет отображаться в виде структуры, к которому вы привыкли, с отступом каждого нижнего уровня.

Чтобы применить заголовок или заголовок, выделите текст и затем либо щелкните Формат> Стили абзацев в меню, либо используйте раскрывающийся список «Стили» на панели инструментов.

Выберите название или заголовок, который вы хотите использовать, и тогда вы увидите, что ваш текст изменился. Структура документа теперь будет включать его.

Если вы планируете использовать различные уровни заголовков, рассмотрите возможность копирования форматирования для более быстрого создания документа.

По мере того, как вы продвигаетесь к документу и применяете заголовки, структура документа будет автоматически обновляться. А если вы переставляете, удаляете или вставляете заголовки, контур корректируется немедленно.

Критика [ править ]

Набор данных подвергался критике за то, что он полагался на неточное распознавание текста , переизбыток научной литературы и за включение большого количества неправильно датированных и категоризированных текстов. Из-за этих ошибок, а также из-за неконтролируемой предвзятости (например, растущее количество научной литературы, которое вызывает снижение популярности других терминов), использовать этот корпус рискованно. изучать язык или проверять теории. Поскольку набор данных не включает метаданные , он может не отражать общие языковые или культурные изменения и может только намекать на такой эффект.

Проблемы с распознаванием текста править

Оптическое распознавание символов или OCR не всегда надежно, и некоторые символы могут быть неправильно отсканированы. В частности, системные ошибки, такие как путаница «s» и «f» в текстах до XIX века (из-за использования длинного s, которое по внешнему виду было похоже на «f»), могут вызвать системную предвзятость. Хотя Google Ngram Viewer утверждает, что результаты являются надежными с 1800 года и позже, плохое распознавание текста и недостаточные данные означают, что частоты, указанные для таких языков, как китайский, могут быть точными только с 1970 года, при этом более ранние части корпуса не показывают результатов для общих терминов. , и данные за несколько лет, содержащие более 50% шума.

Критика

Проблемы с OCR

Критика

Проблемы с OCR

Критика

Набор данных подвергался критике за то, что он полагался на неточное распознавание текста , переизбыток научной литературы и за включение большого количества неправильно датированных и категоризированных текстов. Из-за этих ошибок и из-за неконтролируемой предвзятости (например, растущее количество научной литературы, что вызывает снижение популярности других терминов), использовать этот корпус для изучения языка или проверки теорий рискованно. Поскольку набор данных не включает метаданные , он может не отражать общие языковые или культурные изменения и может только намекать на такой эффект.

Проблемы с распознаванием текста

Другие приложения [ править ]

n -граммы находят применение в нескольких областях компьютерных наук, компьютерной лингвистики и прикладной математики.

Они привыкли:

разрабатывать ядра, которые позволяют алгоритмам машинного обучения , таким как поддержка векторных машин, учиться на строковых данных
найти вероятных кандидатов на правильное написание слова с ошибкой
улучшить сжатие в алгоритмах сжатия, где небольшая область данных требует n -грамм большей длины
оценить вероятность появления данной последовательности слов в тексте на интересующем языке в системах распознавания образов , распознавании речи , OCR ( оптическое распознавание символов ), интеллектуальном распознавании символов ( ICR ), машинном переводе и подобных приложениях
улучшить поиск в информационно-поисковых системах, когда есть надежда найти похожие «документы» (термин, для которого обычное значение иногда растягивается, в зависимости от набора данных) с учетом единственного документа запроса и базы данных справочных документов
повысить производительность поиска при анализе генетической последовательности, как в семействе программ BLAST
определить язык, на котором написан текст, или вид, из которого была взята небольшая последовательность ДНК
предсказывать буквы или слова наугад, чтобы создать текст, как в алгоритме диссоциированной прессы .
криптоанализ