Учитывая два крупных корпуса текста из различных источников, существует ли принятый способ выявить различия в лексике (n-граммах) между ними?

На чтение 3 мин Опубликовано 03.10.2024

Вопрос или проблема

Имея два больших корпуса текста из разных источников, существует ли общепринятый способ выявить различия в vocabularies (n-граммах) между ними?

То есть, чтобы получить результаты, которые говорят, например, что биграмма “hello world” встречается гораздо чаще в корпусе A, чем в корпусе B (желательно с каким-то измерением того, насколько она чаще).

Примеры TF-IDF используют большее количество документов, чтобы выделить “важные” слова в каждом из них, но я не уверен, сработает ли это в данном случае?

Насколько я понял ваш вопрос, вы можете работать с NLTK.

Посмотрите на следующие функции:

Токенизация
Стеммеры
pos_tags (если вы хотите заранее категоризировать по глаголам, существительным и т.д.)

Что касается вашего вопроса о сходстве или относительном использовании слов/фраз, у вас есть функция FreqDist в NLTK. Используя этот вывод, вы можете установить каждое вхождение относительно длины списка, который возвращает tokenize.

Ответ или решение

Для анализа различий в вокабуляре (n-граммах) между двумя большими корпусами текстов из разных источников существует несколько принятых подходов. Записывая информацию, мы можем сосредоточиться на таких инструментах, как библиотека NLTK в Python, которая предоставляет множество функций для обработки текстов. Вот шаги, которые помогут вам достичь поставленной цели.

Токенизация текста: Начните с разделения текстов на токены (слова или фразы). В NLTK вы можете использовать функцию word_tokenize или sent_tokenize, в зависимости от вашего интереса к отдельным словам или предложениям. Это позволит вам собирать n-граммы из текста.
```
from nltk.tokenize import word_tokenize
tokens_A = word_tokenize(corpus_A)
tokens_B = word_tokenize(corpus_B)
```
Создание n-грамм: После токенизации вы можете создать n-граммы, используя функцию ngrams из NLTK. Это даст вам возможность анализировать биграммы, триграммы и так далее.
```
from nltk.util import ngrams
bigrams_A = list(ngrams(tokens_A, 2))
bigrams_B = list(ngrams(tokens_B, 2))
```
Подсчет частоты: Используйте FreqDist в NLTK для подсчета частоты появления каждой n-граммы в обоих корпусах.
```
from nltk.probability import FreqDist
freq_A = FreqDist(bigrams_A)
freq_B = FreqDist(bigrams_B)
```
Сравнение частот: Теперь, когда у вас есть частота для каждой n-граммы, вы можете сопоставить их, чтобы найти различия. Вы можете создать таблицу или словарь, который будет показывать разницу в частоте каждой биграмы между корпусами. Вы можете также вычислить отношение частоты (например, частота в корпусе A к частоте в корпусе B).
```
common_bigrams = set(freq_A.keys()).union(set(freq_B.keys()))
differences = {}
for bigram in common_bigrams:
   diff = freq_A[bigram] - freq_B[bigram]
   differences[bigram] = diff
```
Статистический анализ: Для получения более точных результатов можно использовать статистические тесты, такие как тест хи-квадрат, для анализа значимости разницы в частотах. Это позволит вам определить, какие различия являются статистически значимыми.
Визуализация данных: Рекомендуется визуализировать результаты для лучшего понимания. Используйте библиотеки, такие как Matplotlib или Seaborn, чтобы создать графики, отображающие различия.
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(differences.keys(), differences.values())
plt.show()
```

Эти шаги помогут вам провести углубленный анализ различий в вокабуляре между двумя корпусами текстов. Важно помнить о необходимости предварительной обработки текстов, такой как приведение к нижнему регистру, удаление стоп-слов и лемматизация, чтобы результаты были более точными и информативными.