एक Ngram, जिसे आमतौर पर एन-ग्राम भी कहा जाता है, खोजने के लिए पाठ या भाषण सामग्री का सांख्यिकीय विश्लेषण होता है n (संख्या) पाठ में किसी प्रकार की वस्तु का।
खोज वस्तु सभी प्रकार की चीजें हो सकती है, जैसे फोनेम, उपसर्ग, वाक्यांश, या अक्षरों। यद्यपि एन-ग्राम अनुसंधान समुदाय के बाहर कुछ हद तक अस्पष्ट है, लेकिन इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है और इसमें डेवलपर्स के लिए बहुत से प्रभाव पड़ते हैं जो कंप्यूटर प्रोग्रामों को कोड करते हैं जो प्राकृतिक बोली जाने वाली भाषा को समझते हैं और उनका जवाब देते हैं।
Google पुस्तकें न्रामम व्यूअर के मामले में, विश्लेषण किए जाने वाले पाठ में सार्वजनिक पुस्तकालयों से Google पुस्तकें खोज इंजन को पॉप्युलेट करने के लिए Google द्वारा स्कैन किए गए विशाल पुस्तकों से आता है। Google पुस्तकें Ngram व्यूअर के लिए, वे उस पाठ को संदर्भित करते हैं जिसे आप खोज रहे हैं कोष । Ngram व्यूअर भाषा द्वारा समेकित है, हालांकि आप अलग-अलग ब्रिटिश और अमेरिकी अंग्रेजी का विश्लेषण कर सकते हैं या उन्हें एक साथ जोड़ सकते हैं।
कैसे Ngram काम करता है
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Books.google.com/ngrams पर Google पुस्तकें Ngram व्यूअर पर जाएं।
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आप जिस वाक्यांश या वाक्यांश का विश्लेषण करना चाहते हैं उसे टाइप करें। प्रत्येक वाक्यांश को अल्पविराम से अलग करें। Google आपको शुरू करने के लिए "अल्बर्ट आइंस्टीन, शेरलॉक होम्स, फ्रेंकस्टीन" सुझाता है। Google वेब खोजों के विपरीत आइटम केस-संवेदी हैं।
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एक तिथि सीमा टाइप करें। डिफ़ॉल्ट 1800 से 2000 है।
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एक कॉर्पस चुनें। आप विदेशी भाषा ग्रंथों या अंग्रेजी की खोज कर सकते हैं, और मानक विकल्पों के अतिरिक्त, आप नीचे "अंग्रेजी (200 9) या अमेरिकी अंग्रेज़ी (200 9) जैसी चीजें देख सकते हैं। ये पुराने निगम हैं जिन्हें Google ने अपडेट किया है, लेकिन आपके पास पुराने डेटा सेट के विरुद्ध अपनी तुलना करने का कोई कारण हो सकता है। अधिकांश उपयोगकर्ता उन्हें अनदेखा कर सकते हैं और सबसे हालिया निगम पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
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अपने चिकनाई स्तर सेट करें। Smoothing का मतलब है कि ग्राफ अंत में कितनी चिकनी है। सबसे सटीक प्रतिनिधित्व 0 का एक चिकनाई स्तर होगा, लेकिन उस सेटिंग को पढ़ने में मुश्किल हो सकती है। डिफ़ॉल्ट 3 पर सेट है। ज्यादातर मामलों में, आपको इसे समायोजित करने की आवश्यकता नहीं है।
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दबाएं बहुत सारी किताबें खोजें बटन।
Google आपको Ngram व्यूअर के साथ काफी नीचे ड्रिल करने की अनुमति देता है। यदि आप मछलियों को मछली के बजाय क्रिया की खोज करना चाहते हैं, तो आप टैग का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं। इस मामले में, आप "fish_VERB" की खोज करेंगे
Google उन आदेशों की पूरी सूची प्रदान करता है जिनका आप उपयोग कर सकते हैं और उनकी वेबसाइट पर अन्य उन्नत दस्तावेज़।
Ngram क्या दिखा रहा है?
Google पुस्तकें Ngram Viewer एक ग्राफ आउटपुट करेगा जो समय के माध्यम से पुस्तकों में किसी विशेष वाक्यांश के उपयोग का प्रतिनिधित्व करता है। यदि आपने एक से अधिक शब्द या वाक्यांश दर्ज किए हैं, तो आप विभिन्न खोज शब्दों के विपरीत रंग-कोडित लाइन देखेंगे। यह Google Trends के समान ही है, केवल खोज में लंबे समय तक कवर शामिल है।
मामले का अध्ययन
सिरका पाई के मामले के अध्ययन पर विचार करें। उनका उल्लेख लॉरा इंगल्स वाइल्डर में किया गया है परेरी पर छोटा सा घर श्रृंखला। सिरका पाई के बारे में अधिक जानने के लिए Google की वेब खोज के साथ अन्वेषण से पता चलता है कि उन्हें अमेरिकी दक्षिणी व्यंजन का हिस्सा माना जाता है और वास्तव में सिरका से बने होते हैं। वे कई बार सुनते हैं जब हर साल हर किसी के पास ताजा उपज तक पहुंच नहीं थी। लेकिन क्या यह पूरी कहानी है?
के लिए Google Ngram व्यूअर खोजें सिरका पाई और आपको शुरुआती और 1800 के दशक के अंत में पाई के कुछ उल्लेखों का सामना करना पड़ेगा, 1 9 40 के दशक में बहुत से उल्लेख और हाल के दिनों में उल्लेखों की बढ़ती संख्या। हालांकि, 3 के चिकनाई स्तर के साथ आप 1800 के दशक में उल्लेखों पर एक पठार देखेंगे। क्योंकि उस समय के दौरान प्रकाशित कई किताबें नहीं हैं, और क्योंकि हमारा डेटा चिकनी सेट करने के लिए सेट है, यह तस्वीर को विकृत करता है। शायद एक किताब थी जिसमें सिरका पाई का उल्लेख किया गया था, और यह सिर्फ स्पाइक से बचने के लिए औसत हो गया था। 0 को चिकनाई सेट करके, हम देख सकते हैं कि यह बिल्कुल सही है। 1869 में स्पाइक केंद्र, और 18 9 7 और 1 9 00 में एक और स्पाइक है।
यह असंभव है कि कोई भी सिरका के बारे में बात नहीं करता है, बाकी समय पर चढ़ता है: संभवतः सभी जगहों पर तैरने वाली व्यंजनों की संभावना थी, लेकिन लोगों ने अभी नहीं किया लिखो किताबों में उनके बारे में, और यह इन Ngram खोजों की एक महत्वपूर्ण सीमा है।
