Вопрос или проблема
У меня есть большой корпус слов в виде обычного текста. Я хочу посчитать все перестановки двубуквенных пар в нем, например, от ab|ba, ac|ca, ad|da… до xy|yx, xz|zx, yz|zy – и отобразить их в электронной таблице, примерно так:
ab 1821 | ba 1334
ac 2745 | ca 3323
…и так далее.
Чтобы дать вам представление о моей текущей ситуации, я использую инструмент “Поиск”/”Подсчет” в текстовом редакторе, чтобы подсчитать каждую строку, а затем вручную вбиваю каждый результат в электронную таблицу (Notepad++ и MS Works 9.0, соответственно – на случай, если кто-то спросит). Вы можете предположить, что я не программист.
Может ли кто-то подсказать более эффективный метод для составления электронной таблицы, таблицы, CSV или файла с табуляцией, отображающего частоты различных строк в тексте, содержащем около 180,000 слов/1 млн символов?
.
Ответ или решение
Понимание задач подсчета строк в корпусе текста и их представление в виде электронной таблицы: основные шаги и решения.
Описание проблемы
У вас есть большой корпус слов в виде простого текста, содержащий примерно 180,000 слов или 1 миллион символов. Вашей целью является подсчет всех перестановок пар букв, например, ab|ba, ac|ca, ad|da и так далее, до xy|yx, xz|zx, yz|zy. Затем вы хотите отобразить эти результаты в формате электронной таблицы. На данный момент вы используете текстовый редактор (Notepad++) и вручную записываете результаты в MS Works 9.0, что, очевидно, отнимает много времени и подвержено ошибкам.
Эффективное решение
-
Использование скриптов на Python: Python – это мощный инструмент для обработки текста и данных. Вы можете написать скрипт, который:
- Чтение файла с корпусом текста.
- Подсчет всех возможных диграфов (пар букв) в тексте.
- Создание файла с результатами в формате CSV, который можно легко открыть в Excel.
-
Инструменты анализа текста:
- NLTK или Scikit-learn: Эти библиотеки Python могут облегчить обработку текста и позволяют легко подсчитывать частоты появления различных комбинаций символов.
- Pandas: Эта библиотека позволяет удобно работать с таблицами и поможет формировать CSV-файл с результатами.
Пример реализации на Python
import pandas as pd
from collections import Counter
def count_digraphs(text):
digraphs_counter = Counter()
for i in range(len(text) - 1):
digraph = text[i:i+2]
reverse_digraph = digraph[::-1]
digraphs_counter[digraph] += 1
if reverse_digraph != digraph:
digraphs_counter[reverse_digraph] += 1
return digraphs_counter
def save_to_csv(counter, file_name='results.csv'):
df = pd.DataFrame(counter.items(), columns=['Digraph', 'Frequency'])
df.to_csv(file_name, index=False)
# Чтение текста из файла
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read().replace('\n', '')
# Подсчет и сохранение результатов
digraphs_counter = count_digraphs(text)
save_to_csv(digraphs_counter)Рекомендации
- Автоматизация: Использование скриптов для выполнения таких задач значительно снижает риск ошибок и экономит ваше время. Вы можете планировать выполнение скриптов регулярно для анализа обновленных данных.
- Масштабируемость: Подобные скрипты могут быть адаптированы для более сложных задач анализа текста, например, триграфов или подсчета более длинных последовательностей.
Вывод
Переход от ручного метода к автоматизированному анализу с использованием языков программирования, таких как Python, предоставляет не только более точные результаты, но и возможность более детального анализа и визуализации данных. С минимальными вложениями в обучение новым инструментам, ваша эффективность и производительность возрастут многократно.