Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -19,3 +19,43 @@ configs:
|
|
| 19 |
- split: train
|
| 20 |
path: data/train-*
|
| 21 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 19 |
- split: train
|
| 20 |
path: data/train-*
|
| 21 |
---
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
В данной работе представлен результат комплексного статистического анализа текста, включающего несколько ключевых этапов обработки и анализа данных. Основные этапы включают:
|
| 24 |
+
1. На этапе предварительной обработки текста данные были сегментированы на предложения, слова и n-граммы, а также удалены знаки препинания и числовые значения для получения более точной картины.
|
| 25 |
+
2. Расчет коэффициента уникальности слов.
|
| 26 |
+
3. Определение наиболее частотных би- и триграмм.
|
| 27 |
+
4. Расчет значения TF-IDF для слов, чтобы определить важные термины в тексте.
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
Кроме того, в работе приведены визуальные материалы, включая диаграмму частоты двадцати наиболее употребительных слов и облако слов, позволяющие наглядно представить ключевые элементы текста.
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
Основной целью данного анализа является исследование лингвистической структуры текста посредством количественных и статистических методов.
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
**Результаты**:
|
| 34 |
+
Коэффициент уникальности слов составил 0.00289. Это значение показывает, что лишь около 0.29% всех слов в тексте являются уникальными.
|
| 35 |
+
|
| 36 |
+
**Анализ биграмм и триграмм**
|
| 37 |
+
Наиболее частыми биграммами оказались: ("how", "to"), ("if", "you"), ("in", "your"), ("this", "article") и ("your", "projects").
|
| 38 |
+
Наиболее частыми триграммами стали: ("in", "your", "projects"), ("the", "additional", "resources"), ("additional", "resources", "we"), ("the", "end", "of") и ("a", "practical", "example").
|
| 39 |
+
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").
|
| 40 |
+
Повторяющиеся триграммы, такие, как "the additional resources we", также свидетельствуют о наличии однотипных формулировок, возможно, технического характера.
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
**TF-IDF анализ**
|
| 43 |
+
Первые десять слов с наибольшим весом TF-IDF: ["10", "addition", "additional", "advanced", "aim", "also", "and", "any", "api", "applications"].
|
| 44 |
+
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.
|
| 45 |
+
|
| 46 |
+
**Тренды, выявленные в результате анализа**
|
| 47 |
+
Часто встречающиеся биграммы и триграммы показывают, что текст содержит инструкции или рекомендации, ориентированные на читателя (например, "how to", "if you").
|
| 48 |
+
Слова с высокими показателями TF-IDF, такие, как "api", "applications", указывают на возможную связь текста с техническими аспектами программирования или разработки ПО.
|
| 49 |
+
Высокая частота определённых триграмм, таких, как ("the additional resources"), может говорить о наличии стандартизированной структуры текста, используемого для описания ресурсов или методов работы.
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
**Гистограмма 20 самых частотных слов до удаления стоп-слов**
|
| 52 |
+
|
| 53 |
+
|
| 54 |
+
**Гистограмма 20 самых частотных слов после удаления стоп-слов**
|
| 55 |
+
|
| 56 |
+
|
| 57 |
+
**Облако слов до удаления стоп-слов**
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
|
| 60 |
+
**Облако слов после удаления стоп-слов**
|
| 61 |
+
|