|
--- |
|
dataset_info: |
|
features: |
|
- name: sentence |
|
dtype: string |
|
- name: words |
|
sequence: string |
|
- name: bigrams |
|
sequence: |
|
sequence: string |
|
splits: |
|
- name: train |
|
num_bytes: 2524442 |
|
num_examples: 5206 |
|
download_size: 99275 |
|
dataset_size: 2524442 |
|
configs: |
|
- config_name: default |
|
data_files: |
|
- split: train |
|
path: data/train-* |
|
--- |
|
|
|
В данной работе представлен результат комплексного статистического анализа текста, включающего несколько ключевых этапов обработки и анализа данных. Основные этапы включают: |
|
1. На этапе предварительной обработки текста данные были сегментированы на предложения, слова и n-граммы, а также удалены знаки препинания для получения более точной картины. |
|
2. Расчет коэффициента уникальности слов. |
|
3. Определение наиболее частотных би- и триграмм. |
|
4. Расчет значения TF-IDF для слов, чтобы определить важные термины в тексте. |
|
|
|
Кроме того, в работе приведены визуальные материалы, включая диаграмму частоты двадцати наиболее употребительных слов и облако слов, позволяющие наглядно представить ключевые элементы текста. |
|
|
|
Основной целью данного анализа является исследование лингвистической структуры текста посредством количественных и статистических методов. |
|
|
|
**Результаты**: |
|
Коэффициент уникальности слов составил 0.00289. Это значение показывает, что лишь около 0.29% всех слов в тексте являются уникальными. |
|
|
|
**Анализ биграмм и триграмм** |
|
Наиболее частыми биграммами оказались: ("how", "to"), ("if", "you"), ("in", "your"), ("this", "article") и ("your", "projects"). |
|
Наиболее частыми триграммами стали: ("in", "your", "projects"), ("the", "additional", "resources"), ("additional", "resources", "we"), ("the", "end", "of") и ("a", "practical", "example"). |
|
Частые биграммы и триграммы указывают на наличие шаблонных конструкций в тексте, особенно связанных с инструкциями ("how to"), обращениями к читателю ("if you", "in your projects") и примерами ("a practical example"). |
|
Повторяющиеся триграммы, такие, как "the additional resources we", также свидетельствуют о наличии однотипных формулировок, возможно, технического характера. |
|
|
|
**TF-IDF анализ** |
|
Первые десять слов с наибольшим весом TF-IDF: ["10", "addition", "additional", "advanced", "aim", "also", "and", "any", "api", "applications"]. |
|
Слова с высоким значением TF-IDF часто отражают ключевые темы документа. Например, такие термины, как "api", "applications", могут указывать на техническую направленность текста, связанного с разработкой программного обеспечения. |
|
|
|
**Тренды, выявленные в результате анализа** |
|
Часто встречающиеся биграммы и триграммы показывают, что текст содержит инструкции или рекомендации, ориентированные на читателя (например, "how to", "if you"). |
|
Слова с высокими показателями TF-IDF, такие, как "api", "applications", указывают на возможную связь текста с техническими аспектами программирования или разработки ПО. |
|
Высокая частота определённых триграмм, таких, как ("the additional resources"), может говорить о наличии стандартизированной структуры текста, используемого для описания ресурсов или методов работы. |
|
|
|
**Гистограмма 20 самых частотных слов до удаления стоп-слов** |
|
 |
|
|
|
**Гистограмма 20 самых частотных слов после удаления стоп-слов** |
|
 |
|
|
|
**Облако слов до удаления стоп-слов** |
|
 |
|
|
|
**Облако слов после удаления стоп-слов** |
|
 |
|
|
