A new tool, called Bookworm released by Harvard’s Cultural Observatory offers another way to interact with digitized book content and full text search. Bookworm doesn’t rely on the Google digitization efforts, but rather uses books in the public domain.
What ngram program tracks word usage?
| RANK | ANSWER |
| What Google’s Ngram program tracks, for word usage | |
| AND THEN I SAYS | |
| Word usage peculiar to a specific group (5) | |
How Google Books work?
On Google Books, you can read books and magazines, download them, cite them, and translate them. Some books are provided by publishers, while others are scanned as part of the Library Project.
How do you find out how often a word is used?
- Press Ctrl+H to display the Replace tab of the Find and Replace dialog box. .
- In the Find What box, enter the word or phrase you want counted.
- In the Replace With box, enter ^ I hope this helps. Press Ctrl+F and type in the word you want to find in the popup field at the left side of the document (it’s called Navigation).
Google Books Ngram Viewer meme — (tik tok compilation)
Which word has no vowels?
Cwm and crwth do not contain the letters a, e, i, o, u, or y, the usual vowels (that is, the usual symbols that stand for vowel sounds) in English. But in those words the letter w simply serves instead, standing for the same sound that oo stands for in the words boom and booth.
What are the three most powerful words?
It can enable you to see how God can empower your prayers, tear down hindrances to healing and open the pathway to receiving His blessings into your life. Three little words that change your future. Do you know the three most power words? According to Derek Prince, they are, ‘I forgive you.
What is the least used word?
- abate: reduce or lesson.
- abdicate: give up a position.
- aberration: something unusual, different from the norm.
- abhor: to really hate.
- abstain: to refrain from doing something.
- adversity: hardship, misfortune.
- aesthetic: pertaining to beauty.
- amicable: agreeable.
What is the most powerful word in the universe?
The ones you use to talk to yourself.” Karen Salmansohn #quotes #motivation.
What is the most used word in America?
100 most common words
WordParts of speechOEC rank the Article 1 be Verb 2 to Preposition 3 of Preposition 4 What’s the magic F word?
The magic F-word is “friend”. Apparently, if you throw thins word in a convo, she is 3 tImEs MoRe LiKeLy to want to sleep with you. . And the 7 WoRd PhRaSe ThAt WiLl MaKe HeR cHaSe YoU is: “I could see you as my girlfriend”. Be friends with lots of women to make it look like she has competition.
DREAM in the 1710s (Google Ngram Viewer Meme)
What does OK stand for?
What does O and K stand for in OK?
What are the coolest words?
60+ of the Coolest, Most Epic Words in the English Language
#1–15#16–30#31–45 3. Bizarre 18. Flippant 33. Onomatopoeia 4. Blasphemy 19. Gerrymandering 34. Persnickety 5. Bumblebee 20. Hyperbolic 35. Phosphorous 6. Capricious 21. Hypnosis 36. Picturesque What is the difference between okay and OK?
Okay and OK mean the same thing. Okay and OK are two acceptable spellings of the same word. . There’s no difference between OK and okay. The older term, OK, (possibly) derived from an abbreviation for an intentional misspelling of “all correct.” The terms are both standard English.
Is Nevermind rude?
Never mind isn’t rude on its own, but you do want to be sure you are using the right tone of voice when you say it. If you say “never mind” rudely, then it’s obviously going to come across badly. There are so many different ways that you could use “never mind” in a situation.
Is it correct to say I am done?
Conclusion: While both I’m done and I’m finished are correct, common, and generally accepted, I’m done is by far the more popular choice. Some grammar sticklers might argue that the best construction is I have finished, but this sounds a bit formal and stuffy in my opinion.
Is OK rude?
Gretchen McCulloch, an internet linguist and author of the upcoming book Because Internet, said OK is not inherently rude but the length of a reply matters. “Anything that’s shorter can sound curter, anything that’s longer can sound more polite,” McCulloch said.
What is KK in texting?
KK means «Okay.» The abbreviation KK is a short form of the expression «Okay», used to acknowledge a message and indicate that it has been understood. KK is widely considered a safe or neutral way of acknowledging a message.
Is KK rude?
According to Urban Dictionary: «Importantly, using ‘kk’ instead of ‘Okay’ avoids any suggestion of sarcasm or doubt. There are lots of ways of inflecting Okay. kk is just pure acknowledgement; your message is received.
What does K mean from a girl?
she’s upset with
Is texting K rude?
According to the first page of Google results about ‘texting K’, society views receiving this message as akin to a one-letter insult. It’s seen as something that we send when we’re mad, frustrated, or otherwise want to put an end to a conversation. “K” is rude, dismissive, or cold.
What does K mean from a guy?
What does I’m fine mean from a girl?
We women say we’re fine because we expect our questioner to basically read our minds and know exactly what is going on. Usually this phrase comes from a boyfriend or close friend who should be well aware of how we’re feeling at any given moment.
Стоит почитать
- Что называется аминокислотой?
- Как сгорела Александрийская библиотека?
- Когда используется Sollen?
- Чем плох высокий гликемический индекс?
- Как понять что у человека рак головы?
- Кто такой социофобия?
- Как лечить Метроэндометрит?
- Чем занимается военная контрразведка?
- Сколько стоит билет в Кунсткамеру в Питере?
- Что такое дегенерация головного мозга?
Похожие вопросы
- Кто питается Лещиной?
- Что такое стеаторея?
- Что означают молнии в глазах?
- Нужно ли платить за багаж в ласточке?
- Сколько в среднем используется электроэнергии в месяц?
- Как написать сжатое изложение по тексту?
- Что такое лимфаденит и как лечить?
- Как определить погрешность измерения термометра?
- Что такое виртуализация на процессоре?
- Что такое тейпы для лица?
Источник: questions.students-library.com
Google Ngram Viewer
Онлайн сервис Books Ngram Viewer, с помощью которого можно построить график о частоте упоминания слова или словосочетания в русскоязычных книгах или книгах на других языках (на английском, китайском, французском, немецком, иврите, русском и испанском). Это позволит визуализировать интересующую вас информацию.
Введя в поисковую форму несколько запросов мы получим линейные графики с интересующими нас данными. Поиск осуществляется по данным из более чем 5,2 млн. книг. Информацией можно поделиться в Tвиттере и скопировать данные для использования.
Поиск можно осуществлять по 2008г. Для начала работы регистрация не требуется.
Инструкция для новичка
Управление программой очень простое, вводим данные и мгновенно получаем визуальное представление осущественного запроса.
Источник: sites.google.com
Google Books Ngram Viewer как инструмент для ретроспективных исследований
Для принятия правильных решений в различных жизненных ситуациях очень полезно иметь адекватную модель мира. В частности, бывает полезна возможность сопоставить популярность различных предметов и оценить динамику этой популярности. Например, вы издатель, и вам предлагают перевести и издать книгу по языку программирования Fortran.
Его ведь всё ещё используют, издаётся англоязычная литература, а у нас давно ничего не выходило. Или, скажем, по языку Julia. Книжек по актуальной версии языка на русском ещё нет. Можно взять какую-нибудь самую популярную английскую, перевести, издать и сорвать куш.
В подобных ситуациях полезно иметь возможность подглядеть, какова популярность этих языков относительно других и какова динамика этой популярности. Пример с языками программирования приведён просто для наглядности, подобные задачи возникают и при анализе популярности различных программ, технологий, научных концепций.
Пример с языками программирования удобен ещё и потому, что для них имеются различные официальные рейтинги. Этих рейтингов много, они используют разные способы оценки популярности и естественно дают различающиеся результаты. Эти результаты к тому же подвержены достаточно сильному случайному дрейфу.
Если посмотреть результаты разных рейтингов на какую-то конкретную дату, то создаётся впечатление, что мы ничего толком не знаем, и мир непостижим. Но ситуация немного меняется, если рассмотреть всё в динамике. В динамике становится видно, где дрейф, а где проглядывают какие-то реальные закономерности.
Одним из способов составления рейтингов популярности является анализ частоты поисковых запросов. Такой способ при всей его кажущейся наивности, при разумном использовании позволяет получать довольно устойчивые оценки. На этом, например, построен рейтинг языков программирования PYPL. Рейтинг строится на основе анализа запросов для поиска мануалов по тем или иным языкам.
Но никакой общепит не сравнится с авторской кухней. Иногда хочется чего-то особенного, чего в существующих рейтингах может не быть. Например, рейтинг PYPL не включает в себя Fortran. Да, этот язык – явно не лидер, хотя из других рейтингов известно, что он стабильно входит в верхние 50 строчек по популярности. Не проблема.
Аналогичную картинку можно получить самостоятельно, не прибегая к помощи сторонних агентств, используя инструмент Google Trends. Вот, например, если посмотреть в динамике, можно увидеть хвост популярности Fortran (синий) и для масштаба относительно стабильный, хотя и немного снижающийся спрос на Matlab (красный). У Matlab, кстати, отчётливо видны сезонные пики два раза в год. По всей видимости – перед зимней и весенней сессиями:
Глядя на такие картинки, невольно обращаешь внимание на левую границу, глубже которой невозможно копнуть, а именно на 2004 год. Поскольку анализируются запросы в Google, заглянуть в более древние периоды истории с помощью этого инструмента не получится. А ведь так любопытно взглянуть на период, когда Fortran был ещё на пике популярности. Но увы, наша «машина времени» туда попасть не может. Она была запущена на полную мощность только в 2004 году и все более ранние периоды для неё закрыты.
Из-за отсутствия информации по каким-либо другим инструментам ретроспективного поиска, я всегда думал, что возможность заглянуть в более ранние периоды отсутствует. Но, как оказалось, такая возможность имеется, причём инструмент предлагает всё та же компания Google. Называется он – Google Books Ngram Viewer.
Это инструмент статистического анализа информации, содержащейся в массиве книг из Google Books. В некотором смысле – это гениальное решение, ведь печатные книги существуют уже несколько столетий, и имея их полные оцифрованные тексты, вполне можно использовать их как источник статистической информации о прошлых исторических периодах. Теперь хотя бы понятно, зачем Google создал и поддерживает проект Google Books. Общая цель здесь та же, что и поиска, и у сервисов: владение информацией. Но, к счастью, с нами готовы поделиться какой-то её частью.
Что предлагается
Предлагается поисковая строка, куда нужно вводить запрос. Вводим запрос – получаем график популярности данного слова в книгах. Начиная с 1800 (!!) года и до нашего времени. Поисковые запросы можно вводить через запятую – тогда мы получим несколько линий на графике, соответствующих данным понятиям, и сможем оценить их динамику. Вот, например, тот же Fortran:
По умолчанию поиск чувствителен к регистру, то есть Fortran (написание названия для современных версий языка) и FORTRAN (написания названия для старых версий) – это будут два разных слова. Можно выключить чувствительность к регистру, либо использовать арифметические выражения над введёнными поисковыми запросами, то есть написать FORTRAN+Fortran:
Инструмент статистический, не абсолютно точный, про это не стоит забывать. Например, для того же Фортрана мы увидим какие-то микровсплески ещё до публикации первой версии языка:
Также, как и упоминание о транзисторах ещё до их официального появления:
Любопытно было бы иметь возможность увидеть эти «аномальные» публикации, они могут представлять интерес. Но пока что такой возможности не предусмотрено.
Если не придираться к деталям, а смотреть какие-то общие тенденции, то в целом всё выглядит довольно реалистично. Например, можно увидеть, как упоминание Fortran в литературе сменяется на MATLAB:
Поскольку поиск по умолчанию выдаёт все вхождения заданного слова, забота о корректном учёте синонимов лежит на пользователе. В некоторых случаях провести такое разделение невозможно. Так, например, поиск просто по слову “chip” очевидно выдаёт слишком много случаев, когда слово употреблялось в других значениях, а поиск по слову “ microchip”, хотя и явно точнее, не учитывает всех вариаций наименования предмета и не может использоваться для корректного количественного сопоставления с другими сущностями:
Например, если мы решим таким образом сопоставить популярность в литературе таких слов как “Fortran+FORTRAN”, “MATLAB” и “Julia”, то для первых двух это явно будет название языка программирования, а в последнем случае – в первую очередь что-то совсем другое, включая различные имена собственные:
В этой смеси выделить именно язык программирования Julia проблематично. Введя дополнительное слово, мы сильно урежем допустимые вариации его использования, а не вводя – получим неразделимую смесь. На данном этапе это неустранимое ограничение данного сервиса. В будущем конечно хотелось бы иметь возможность поиска понятий с учётом их смысла, примерно как в Google Trends. Искренне надеюсь, что прямо сейчас ведётся работа в этом направлении, просто результат ещё недостаточно хорош для показа.
Но всё-таки, даже с учётом различающейся вариативности контекстов сравниваемых слов, какую-то картину всё же можно получить. Например, сравнивая выдачу по таким понятиям, как “electric”, “software” и “experiment” мы увидим чёткую картину по использованию понятия “software”, которое не применялось до середины XX века, немного размытую картину по понятию “electric” – поскольку оно могло использоваться в различных смыслах и контекстах, вплоть до художественной литературы, и примерно одинаковый уровень для “experiment”. Видимо, эксперименты производили и обсуждали на страницах книг с 1800 года и до наших дней с примерно одинаковой частотой. В последние десятилетия – даже чуть реже, чем раньше:
Гораздо более чёткую картину даёт использование уникальных слов-маркеров, для которых известно, в связи с чем и в какое время их могли употреблять, а в какое – ещё не могли. Таким образом, кстати, можно ещё и проверить адекватность выдачи. Вот пример для “Stalingrad”, “Sputnik” и “perestroyka”:
Ну что же, все пики вроде бы на своих местах. Интереса к перестройке в мировой литературе было явно меньше, чем к первым запускам спутников Земли. Похоже на правду.
Если взять какие-то более размытые понятия, например, “genetic” и “neural”, то даже несмотря на какой-то шум от возможного использования этих слов в других смыслах, виден явный подъём с середины XX века:
Интересно также оценить отражение вклада отдельных личностей в совокупность мировых печатных материалов. Но получится это далеко не со всеми деятелями, а только с имеющими какие-то необычные фамилии и не имеющими других известных однофамильцев. Вот, например, вклад Циолковского (одного из основоположников космонавтики и выдающегося философа-космиста) и Вистелиуса (основоположника математической геологии). Циолковский явно имеет бо́льшую известность и цитируемость в западной литературе:
Но даже если взять какую-то уникальную персоналию, то выдача будет зашумлена всем, что потом назвали в её честь. Вот пример по ключевому слову “Lomonosov”:
Явно в начале здесь вклад самого Михаила Васильевича (наверное, какие-то ссылки на его работы), потом названного в честь него университета, а потом ещё города и суперкомпьютера.
Для кириллических понятий можно осуществлять поиск по массиву русскоязычной литературы, но поскольку в Google Books пока что не очень большой её охват, а также есть риск, что распознавание текста выполнено не настолько качественно, как и для англоязычной, данную возможность пока скорее стоит рассматривать как демо-версию будущих возможностей сервиса.
По настройкам
Можно сужать период охвата, можно менять набор текстов, по которым ведётся поиск, включать-выключать чувствительность регистра, менять степень сглаживания графиков. Есть некоторые выражения для поисковой строки, позволяющие реализовать некоторые специальные приёмы при поиске, наподобие арифметических действий над запросами. Есть и другие, они описаны на специальной странице.
Можно задавать только часть слова или искать по корням, учитывая его различные формы, можно указывать, какой частью речи должно являться искомое слово, осуществлять логические операции, чтобы отфильтровывать что-то лишнее. В принципе, возможности сервиса достаточны даже для каких-то лингвистических исследований, например, для анализа изменений норм языка.
Какие на данный момент есть проблемы
- Не учитывается контекст запроса. С одной стороны это хорошо, заставляет исследователя самого строить модель возможного использования слова. Поиск идёт более осознанно. С другой стороны, некоторые сущности без контекста разделить просто нельзя, то есть сейчас некоторые операции анализа просто нельзя выполнить, так как поиск по слову выдаёт неразделимую смесь нескольких понятий.
- Нельзя перейти к конкретным текстам. И просто ради любопытства, и для проверки качества распознавания и поиска было бы интересно увидеть аномальные встречи заданного слова, когда его по идее ещё не должно было возникнуть. Возвращаясь к тому же Фортрану – увидеть его упоминания до выхода первой версии.
- Есть риск смещённости оценок из-за возможной неоднородности охвата оцифрованной литературы. Например, если имеется неоднородность по охвату различных областей знания, языков, исторических периодов. Было бы интересно увидеть какое-то процентное соотношение базы поиска к общей информации, хранимой в данный момент всеми библиотеками.
- В принципе невозможно искать неразделимые термины и персоналии. Например, если будем искать по фамилии «Толстой», то очевидно встретим след как от Льва Толстого, так и от Алексея Толстого, а также других выдающихся носителей этой фамилии. И начиная с какой-то даты их уже невозможно будет разделить. Для идеальной поисковой системы будущего, поисковая машина должна не просто учитывать контекст, а понимать запрос.
Какие промежуточные выводы можно сделать
- Объекты с уникальными и неизменными именами гораздо проще найти и оценить. Создавая новый язык программирования, программу или какое-то другое произведение давайте ему уникальное имя и старайтесь потом не менять.
- Носители уникальных фамилий находятся в более выигрышном положении в плане обнаружения их заслуг (и в проигрышном – в плане маскировки среди однофамильцев). Если у вас неоднозначно записываемая фамилия, то чем раньше вы определитесь с её эталонным написанием, тем проще будет потом найти ваши работы.
- Практика наименования одного объекта в честь другого в долгосрочной перспективе может приводить к сложности оценки вклада как первого, так и второго. По крайней мере, при использовании поисковых машин, не умеющих понимать контекст вопроса.
На этом всё. Надеюсь, данная заметка была полезна. Инструмент работает, и при осознанном использовании позволяет лучше понимать мир и его динамику. При не очень осознанном использовании может просто использоваться как игрушка. Но игрушка всё-таки развивающая.
Почему бы и нет.
В ходе работы пришла пара интересных мыслей:
- Наверное, примерно так и должна быть устроена мировая библиотека будущего. Фактически, это уже её прототип.
- Сервис позволяет оценивать вклад отдельных понятий в общую совокупность всех записанных человеческих текстов, то есть фактически когда-либо высказанных мыслей представителей нашей цивилизации. Но как назвать эту совокупность?
Источник: h.amazingsoftworks.com