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:
- На этапе предварительной обработки текста данные были сегментированы на предложения, слова и n-граммы, а также удалены знаки препинания для получения более точной картины.
- Расчет коэффициента уникальности слов.
- Определение наиболее частотных би- и триграмм.
- 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
