WordFrequencyData

WordFrequencyData[word]

出版された典型的な英語のテキストにおける word の頻度を与える．

WordFrequencyData[{word1,word2,…}]

wordiの頻度の連想を与える．

WordFrequencyData[word,"TimeSeries"]

出版された典型的な英語のテキストにおける word の頻度の時系列を与える．

WordFrequencyData[word,"TimeSeries",datespec]

datespec で指定された日付の時系列を与える．

WordFrequencyData[word,"prop"]

単語頻度についての特性 prop を与える．

詳細とオプション

  • WordFrequencyData[word1|word2|…]はすべての wordiの総頻度を与える．
  • WordFrequencyData[word,"Total",datespec]は，datespec で指定された日付における word の総頻度を与える．
  • デフォルトで，WordFrequencyDataはGoogle Books Englishのnグラム出版データ集合を使用する．
  • 使用可能なオプション
  • IgnoreCase Falseword の大文字小文字の違いを無視するかどうか
    Language "English"言語資料として何語を使うか
  • WordFrequencyData[word,"prop"]で使用可能な特性
  • "Total"日付範囲における総頻度を与える
    "TimeSeries"頻度の時系列を与える
    "CaseVariants"大文字小文字の違いのすべての形についての結果を与える
    "PartsOfSpeechVariants"品詞のすべての形についての結果を与える
    {prop1,prop2,…}特性の組合せについての結果を与える
  • 使用可能な日付指定
  • All指定された言語資料について使用可能なすべての日付を使う
    DateObject[…]DateObjectを使う
    year特定の year を使う
    {yearmin,yearmax}yearminから yearmaxまでの年の範囲を使う
    {{d1,d2,…}}明示的な日付{d1,d2,…}を使う

例題

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例  (4)

標準的な英語における単語"dog"の頻度を得る：

複数の単語の標準的な頻度を得る：

出版テキストにおける単語"war"と"peace"の比を計算する：

"economy"という言葉の頻度について歴史的な時系列をプロットする：

スコープ  (4)

"atlas"の全体的な頻度を得る：

複数の単語の頻度を一度に得る：

WordFrequencyDataには特定の"GrammaticalUnit"の入力TextElementを使うことができる：

単語"computer"の頻度について，1900年からの歴史的な時系列をプロットする：

一般化と拡張  (1)

Alternativesが入力として用いられた場合，結果は任意の代替形式についての総頻度になる：

Alternativesは，"TimeSeries"等の他の特性と組み合せて使うことができる：

オプション  (6)

IgnoreCase  (1)

大文字小文字の違いを無視して単語の頻度を返す．デフォルト値はFalseである：

この値は，普通はデフォルトよりも大きい：

Language  (5)

スペイン語中のよく使われるスペイン語の単語の頻度を求める：

スペイン語の単語には他の言語で使われるものもあるが，頻度ははるかに低い：

フランス語でよく使われる単語は高い頻度値を返す：

"peace"に相当するスペイン語の注目度：

"Sputnik"に相当するロシア語の単語：

ドイツ語の"Haus"という単語の1900年から現在までの時系列を得て結果をプロットする：

特性と関係  (14)

"CaseVariants"  (3)

単語は大文字と小文字をさまざまに使い分けられる可能性がある：

IgnoreCase->Trueで単語の頻度を得ることは，上記のリストのTotalを求めることに等しい：

"DOS"という語の最も頻繁に使われる大文字小文字の使い方を得る：

複数の単語について尋ねると，各単語についてのすべての変形を含む連想が返される：

"PartOfSpeechVariants"  (4)

特定の年について，ある単語の全品詞についての頻度を計算する：

1944年における"nuke"という語の用法を品詞分類する：

単語によってはさまざまな品詞が返されるものがある：

この引数を"CaseVariants"と組み合せる：

"CaseVariants"と"TimeSeries"を組み合せる：

"TimeSeries"  (2)

20世紀を通して単語"war"の頻度を得る：

これは，DateListPlotを使って直接プロットすることができる：

長期間における"peace"と"war"の用法を比較する：

次に，他の言語における用法と比較する：

両言語における"war"と"peace"の比をプロットする：

"Total"  (5)

"Total"はデフォルト特性である：

単純な日付範囲について：

日付指定でDateObjectオブジェクトを使用することができる：

"Total"は特定の年のリストについて計算することができる：

Infinityを使って無境界範囲を指定することができる：

考えられる問題  (1)

コーパスに含まれない単語はMissing["NotAvailable"]を返す：

おもしろい例題  (11)

単語"dog"と他言語におけるその翻訳の使われ方は異なる：

単語"gold"と単語"oil"の長期間における比較：

時とともに変化する電話とテレビという語の頻度：

同意語をまとめる：

よく見られる疾病：

曜日を使用頻度でソートする：

単語の中には昔の正書法を失ったものもある：

"democracy"という単語は20世紀になってから使用頻度が高くなった：

頭文字を大文字にした"Apple"は，1980年以降によく使われるようになった：

単語の中には時間の中で品詞の使用頻度が変わったものもある．"Tackle"の動詞と名詞の用法はそのよい例である：

"burnt"と"burned"のような不規則動詞の規則化は，ある種の単語の品詞と正書法の変化を説明している：

スペイン語における"ustedes"と"vosotros"の進化：

Wolfram Research (2016), WordFrequencyData, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/WordFrequencyData.html.

テキスト

Wolfram Research (2016), WordFrequencyData, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/WordFrequencyData.html.

CMS

Wolfram Language. 2016. "WordFrequencyData." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/WordFrequencyData.html.

APA

Wolfram Language. (2016). WordFrequencyData. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/WordFrequencyData.html

BibTeX

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BibLaTeX

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