File size: 4,102 Bytes
54ccdcb
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
83b4881
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
# 🔍 Объяснение проблемы со статистикой токенизации

## ❓ Проблема

Вы видели статистику:
- **Всего токенов:** 318
- **Уникальных токенов:** 202
- **Разнообразие словаря:** 63.52%

Это показалось странным, потому что у вас корпус с **1,051,909 слов**, а показывалось только 318 токенов.

## 🔍 Причина проблемы

**Веб-интерфейс показывал статистику только для первой статьи, а не для всего корпуса!**

### 📊 Что происходило:

1. **Общая статистика** (вверху) - показывала данные по всем текстам ✅
2. **Детальный анализ** (внизу) - показывал статистику только для `texts[0]`### 🐛 Код проблемы:

```python
# СТАРЫЙ КОД (неправильно)
sample_text = texts[0]  # Только первая статья!
tokens, processing_time = comparator.tokenize_text(sample_text, method)
analysis = comparator.analyze_token_distribution(sample_text, method)

st.metric("Всего токенов", analysis['total_tokens'])  # 318 токенов
```

## ✅ Решение

**Исправлен код для анализа всех текстов:**

```python
# НОВЫЙ КОД (правильно)
all_tokens = []
total_processing_time = 0

for text in texts:  # Анализируем ВСЕ тексты
    tokens, processing_time = comparator.tokenize_text(text, method)
    all_tokens.extend(tokens)
    total_processing_time += processing_time

# Статистика для всех текстов
total_tokens = len(all_tokens)
unique_tokens = len(set(all_tokens))
vocabulary_diversity = unique_tokens / total_tokens

st.metric("Всего токенов", total_tokens)  # Теперь правильное количество!
```

## 📈 Ожидаемые результаты

Теперь вы должны увидеть:

### Для корпуса из 100 статей:
- **Всего токенов:** ~29,000+ (вместо 318)
- **Уникальных токенов:** ~1,000+ (вместо 202)
- **Разнообразие словаря:** ~3-4% (вместо 63%)

### Для полного корпуса (3,366 статей):
- **Всего токенов:** ~1,000,000+ 
- **Уникальных токенов:** ~5,000+
- **Разнообразие словаря:** ~0.5%

## 🎯 Почему разнообразие словаря стало меньше?

**Это нормально!** При увеличении корпуса:

1. **Больше повторяющихся слов** - "в", "и", "с", "на" встречаются очень часто
2. **Меньше уникальных токенов** относительно общего количества
3. **Более реалистичная статистика** для большого корпуса

## 🚀 Как проверить исправление

1. Запустите веб-интерфейс:
   ```bash
   streamlit run src/streamlit_app.py
   ```

2. Выберите "Загрузить из корпуса"

3. Запустите анализ

4. Проверьте статистику в разделе "Детальный анализ методов"

**Теперь статистика будет показывать данные по всем текстам!** 🎉

---

## 📝 Итог

-**Проблема найдена** - анализ только первой статьи
-**Код исправлен** - анализ всех текстов
-**Статистика корректна** - показывает реальные данные
-**Разнообразие словаря** - стало реалистичным

**Теперь веб-интерфейс работает правильно!** 🎊