Наблюдатель Google Ngram - Google Ngram Viewer - Wikipedia

В Наблюдатель Google Ngram или же Программа просмотра Google Книг Ngram это поисковая система в Интернете, которая составляет график частотности любого набора поисковых строк, используя годовой подсчет н-граммы найдено в источниках, напечатанных между 1500 и 2019 гг.[1][2][3][4][5] в Google текстовые корпуса на английском, китайском (упрощенном), французском, немецком, иврите, итальянском, русском или испанском языках.[2][6] Есть также несколько специализированных корпусов английского языка, таких как американский английский, британский английский и английская художественная литература.[7]

Программа может искать слово или фраза, включая орфографические ошибки или тарабарщина.[6] N-граммы сопоставляются с текстом в выбранном корпусе, при необходимости используя чувствительный к регистру орфография (которая сравнивает точное использование прописных букв),[8] и, если они найдены в 40 или более книгах, отображаются в виде графика.[9]

Средство просмотра Google Ngram поддерживает поиск по части речи и подстановочные знаки.[7] Он обычно используется в исследованиях.[10][11]

История

Программа была разработана Джоном Орвантом и Уиллом Брокманом и выпущена в середине декабря 2010 года.[2][3] Он был вдохновлен прототипом под названием "Книжный червь", созданным Жан-Батистом Мишелем и Эрез Эйден из Гарварда Культурная обсерватория и Юань Шэнь из Массачусетский технологический институт и Стивен Пинкер.[12]

Ngram Viewer изначально был основан на издании Google Книг Ngram Corpus 2009 года. По состоянию на июль 2020 г., программа поддерживает корпуса 2009, 2012 и 2019 годов.

Эксплуатация и ограничения

Запятые разделяют вводимые пользователем условия поиска, указывая каждое отдельное слово или фразу для поиска.[9] Ngram Viewer возвращает построенный линейный график в течение нескольких секунд после нажатия пользователем кнопки Введите ключ или кнопку «Поиск» на экране.

С поправкой на большее количество книг, опубликованных в течение нескольких лет, данные нормализованный, как относительный уровень, по количеству книг, издаваемых за каждый год.[9]

Из-за ограничений на размер базы данных Ngram в базе данных индексируются только совпадения, найденные как минимум в 40 книгах; в противном случае база данных не смогла бы сохранить все возможные комбинации.[9]

Как правило, поисковые запросы не могут заканчиваться знаками препинания, хотя отдельный полная остановка (период) можно искать.[9] Также финал вопросительный знак (например, «Почему?») вызовет второй поиск вопросительного знака отдельно.[9]

Пропуск точек в сокращениях позволит использовать форму сопоставления, например использование "R M S" для поиска "R.M.S." против "RMS".

Корпуса

В корпус используемые для поиска, состоят из файлов total_counts, 1-граммов, 2-граммов, 3-граммов, 4 граммов и 5 граммов для каждого языка. Формат файла каждого из файлов: данные, разделенные табуляцией. Каждая строка имеет следующий формат:[13]

  • total_counts файл
    год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
  • Файл ngram версии 1 (создан в июле 2009 г.)
    ngram TAB год TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE
  • Файл ngram версии 2 (создан в июле 2012 г.)
    ngram TAB год TAB match_count TAB volume_count NEWLINE

Средство просмотра Google Ngram использует match_count для построения графика.

Например, слово «Википедия» из файла версии 2 с английскими 1-граммами хранится следующим образом:[14]

ngramгодmatch_countvolume_count
Википедия190411
Википедия1912111
Википедия192411
Википедия1925111
Википедия1929111
Википедия1943111
Википедия1946111
Википедия1947111
Википедия1949111
Википедия1951111
Википедия1953222
Википедия1955111
Википедия195811
Википедия1961222
Википедия1964222
Википедия1965111
Википедия1966152
Википедия1969333
Википедия19701294
Википедия1971444
Википедия1972222
Википедия197311
Википедия197421
Википедия1975333
Википедия1976111
Википедия1977133
Википедия1978111
Википедия197911212
Википедия1980134
Википедия1982111
Википедия198332
Википедия1984483
Википедия1985373
Википедия198664
Википедия1987132
Википедия1988143
Википедия1990122
Википедия199185
Википедия199211
Википедия199311
Википедия1994233
Википедия199541
Википедия1996233
Википедия199761
Википедия19983210
Википедия19993911
Википедия20004312
Википедия20015914
Википедия200210519
Википедия200314953
Википедия2004803285
Википедия20052964911
Википедия200698182655
Википедия2007200175400
Википедия2008337226825

График, построенный программой просмотра Google Ngram Viewer с использованием приведенных выше данных, находится здесь:[15]

Критика

Набор данных подвергся критике за то, что он полагался на неточные OCR, переизбыток научной литературы и большое количество неправильно датированных и категоризированных текстов.[16][17] Из-за этих ошибок и из-за неконтролируемой предвзятости[18] (например, увеличение количества научной литературы, что вызывает снижение популярности других терминов), рискованно использовать этот корпус для изучения языка или проверки теорий.[19] Поскольку набор данных не включает метаданные, он может не отражать общие языковые или культурные изменения[20] и могу только намекнуть на такой эффект.

Были предложены рекомендации по проведению исследований с данными из Google Ngram, которые решают многие из проблем, рассмотренных выше.[21]

Проблемы с OCR

Оптическое распознавание символов, или OCR, не всегда надежно, и некоторые символы могут быть неправильно отсканированы. В частности, системные ошибки, такие как путаница «s» и «f» в текстах до XIX века (из-за использования длинные s который был похож по внешнему виду на "f") может вызвать системную ошибку. Хотя Google Ngram Viewer утверждает, что результаты являются надежными начиная с 1800 года, плохое распознавание текста и недостаточность данных означают, что частоты, указанные для таких языков, как китайский, могут быть точными только с 1970 года, при этом более ранние части корпуса не показывают результатов для общих терминов. , и данные за несколько лет, содержащие более 50% шума.[22][23]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Количественный анализ культуры с использованием миллионов оцифрованных книг» JB Michel et al, Science 2011, DOI: 10.1126 / science.1199644[1]
  2. ^ а б c "База данных Google Ngram отслеживает популярность 500 миллиардов слов" Huffington Post, 17 декабря 2010 г., веб-страница: HP8150.
  3. ^ а б "Google's Ngram Viewer: машина времени для игры слов", Cnet.com, 17 декабря 2010 г., веб-страница: CN93.
  4. ^ «Картинка стоит 500 миллиардов слов - Расти С. Томпсон», HarrisburgMagazine.com, 20 сентября 2011 г., веб-страница: HBMag20[постоянная мертвая ссылка ].
  5. ^ Google SearchLiaison. "Программа просмотра Google Книг Ngram теперь обновлена ​​свежими данными за 2019 год". Twitter. Получено 2020-08-11.
  6. ^ а б "Программа просмотра Google Книг Ngram - Библиотеки Университета Буффало", Lib.Buffalo.edu, 22 августа 2011 г., веб-страница: Buf497 В архиве 2013-07-02 в Wayback Machine.
  7. ^ а б Информационная страница Google Книг Ngram Viewer: https://books.google.com/ngrams/info
  8. ^ "Google Ngram Viewer - Google Книги", Books.Google.com, май 2012 г., веб-страница: G-Ngrams.
  9. ^ а б c d е ж "Google Ngram Viewer - Google Книги" (информация), Books.Google.com, 16 декабря 2010 г., веб-страница: G-Ngrams-info: отмечает биграммы и использование кавычек для слов с апострофами.
  10. ^ Гринфилд П. М. (2013). Изменяющаяся психология культуры с 1800 по 2000 год. Психологическая наука, 24 (9), 1722–1731. https://doi.org/10.1177/0956797613479387
  11. ^ Юнес, Н., Рипс, У.-Д. (2018). Изменяющаяся психология культуры в Германии: исследование Google Ngram. Международный журнал психологии, 53 (S1), 53-62. https://doi.org/10.1002/ijop.12428
  12. ^ ЮАР (4 февраля 2010 г.). «Стивен Пинкер - Материал мысли: язык как окно в человеческую природу» - через YouTube.
  13. ^ "Программа просмотра Google Книг Ngram".
  14. ^ googlebooks-eng-all-1gram-20120701-w.gz по адресу http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html
  15. ^ https://books.google.com/ngrams/graph?content=Wikipedia&year_start=1900&year_end=2020&corpus=15&smoothing=0&share=&direct_url=t1%3B%2CWikipedia%3B%2Cc0
  16. ^ Google Ngrams: OCR и метаданные В архиве 2016-04-27 в Wayback Machine. ResourceShelf, 19 декабря 2010 г.
  17. ^ Нунберг, Джефф (16 декабря 2010 г.). "Гуманитарные исследования в корпусе Google Книг". Архивировано из оригинал 10 марта 2016 г.
  18. ^ Печеник, Эйтан Адам; Данфорт, Кристофер М .; Доддс, Питер Шеридан; Баррат, Ален (7 октября 2015 г.). «Характеристика корпуса Google Книги: строгие ограничения для выводов о социокультурной и лингвистической эволюции». PLOS ONE. 10 (10): e0137041. arXiv:1501.00960. Bibcode:2015PLoSO..1037041P. Дои:10.1371 / journal.pone.0137041. ЧВК  4596490. PMID  26445406.
  19. ^ Чжан, Сара. «Проблемы использования Google Ngram для изучения языка». ПРОВОДНОЙ. Получено 2017-05-24.
  20. ^ Коплениг, Александр (02.09.2015). «Влияние отсутствия метаданных для измерения культурных и языковых изменений с использованием наборов данных Google Ngram - реконструкция состава немецкого корпуса во времена Второй мировой войны». Цифровая стипендия в области гуманитарных наук (опубликовано 01.04.2017). 32 (1): 169–188. Дои:10.1093 / llc / fqv037. ISSN  2055-7671.
  21. ^ Юнес, Н., Рипс, У.-Д. (2019). Рекомендации по повышению надежности исследований Google Ngram: доказательства с религиозной точки зрения. PLoS One, 14 (3): e0213554. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213554
  22. ^ Google n-граммы и досовременный китайский. digitalsinology.org.
  23. ^ Когда н-граммы портятся. digitalsinology.org.

Библиография

внешняя ссылка