en:pojmy:frekvence - Příručka ČNK

This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong.
====== Frequency ======

In corpus linguistics, **frequency** is the number of times a given form or phenomenon occurs in the corpus. It is either given as an **absolute value**, e.g. the [[en:pojmy:lemma|lemma]] //pes// occurs in the 100 million word corpus [[en:cnk:syn2010|SYN2010]] 17 701 times, or as a **relative** value, e.g. the lemma //pes// occurs in SYN2010 (after taking into account the varying number of words and positions in the corpus) 145 times per million words (the abbreviations used are **[[en:pojmy:ipm|ipm]]** = instances per million or **ppm** = parts per million). 

While the absolute frequency (i.e. the number of a word's occurrences in the corpus) requires further specification (the total size of the corpus or the frequency of another phenomenon for comparison), relative frequency (i.e. absolute frequency in proportion to the total size of the corpus) in and of itself serves to show the frequency of the phenomenon and makes it possible to compare corpora or texts of varying sizes.

The relative frequency (//REL//), based on the total size of the corpus (//N//), is calculated using the absolute frequency (//ABS//) with the formula: 

$REL = \frac{ABS}{N} \times 1000000$

The relative frequency in such cases is at the same time an estimate of the probability of the given phenomenon in the language (times 1 million).

Because frequency is intuitively and introspectively inaccessible, corpora are the main source of information about it. Simultaneously, in corpus linguistics frequency is considered to be a basic indicator  which has a crucial influence on the description of language and the evaluation of the nature (and importance) of a given form or phenomenon. 

===== Rank =====

**Rank** is another way of relativizing frequency. In a list of phenomena sorted by frequency, we assign rank 1 to the phenomenon with the highest frequency, rank 2 to the phenomenon with the second highest frequency, etc. Rank //n//, where //n// is the total number of items on the list, is assigned to the phenomenon with the lowest frequency. Just like frequency, rank can also be relative (sometimes labelled rr), and it is calculated according to the formula: 

$rr = \frac{r}{n}$, 

where //n// is the number of [[en:pojmy:typ|types]] in the corpus.

===== Naměřená a očekávaná frekvence =====

Vedle hodnot, které v korpusu u jednotlivých jevů zjistíme, se pracuje také s hodnotami, které na základě externích informací (např. předchozích výzkumů prováděných na jiných datech) můžeme v korpusu očekávat. V anglické terminologii jde o rozdíl mezi hodnotami **O** (observed) a **E** (expected). Poměřováním těchto ukazatelů můžeme dospět k zjištění, zda je nebo není zkoumaný jev v korpusu nápadně frekventovaný, což může sloužit k identifikaci některých specifických jevů (např. [[pojmy:kolokace|kolokací]], [[pojmy:keyword|klíčových slov]] apod.).

Známe-li pravděpodobnost výskytu slova, můžeme pomocí jednoduchého vzorce zjistit, jaká je očekávaná frekvence tohoto slova v korpusu o dané délce.

$ E = p(A) \times N $

kde:

  * //p(A)// je pravděpodobnost slova //A// 
  * //N// je velikost korpusu v počtu [[pojmy:token|tokenů]]

Pravděpodobnost jevu v populaci všech projevů nikdy přesně nepoznáme, můžeme ji však aproximovat relativní frekvencí zjištěnou v předchozích pozorováních na jiných datech, tedy v jiných korpusech. V korpusu [[cnk:syn2005|SYN2005]] tak např. můžeme zjistit pravděpodobnost výskytu [[pojmy:lemma|lemmatu]] //škola// z jeho frekvence (f = 47872) a z celkové velikosti tohoto korpusu (N = 122419382):

$ p(\text{škola}) = \frac{f(\text{škola})}{N} = \frac{47872}{122419382} = 0,0003910492 = 3,91 \cdot 10^{-4} $

Na základě této pravděpodobnosti můžeme vypočíst očekávanou frekvenci lemmatu //škola// v korpusu [[cnk:syn2010|SYN2010]] (N = 121667413).

$ E(\text{škola}) = p(\text{škola}) \times N = 3,91 \cdot 10^{-4} \times 121667413 = 47577,9 $

Hledáním v korpusu SYN2010 můžeme snadno zjistit, jaká je reálná naměřená frekvence tohoto lemmatu:

$ O(\text{škola}) = 51104 $

Naměřené a očekávané hodnoty pak můžeme porovnávat, např. pomocí [[pojmy:chi2|chi2 testu]]. 
===== Využití a význam frekvence =====

Frekvence jako základní veličina libovolné jednotky ([[pojmy:typ|typu]]) a languová (systémová) charakteristika se používá nejen k poměřování mezi alternujícími jevy (např. frekvence morfologických variant //bychom// a //bysme//, viz [[http://syd.korpus.cz/05xNuUX8.syn|SyD]]), ale slouží také ke konstruování slovníků (vymezení nejčetnějších slov jako jádra slovní zásoby), extrakci [[pojmy:kolokace|kolokací]], zhodnocení gramatických kategorií, identifikaci [[pojmy:keyword|klíčových slov]] v textech apod.

Pro korektní interpretaci frekvence je třeba si uvědomit, že se jedná o bodový odhad četnosti jevu v celém jazyce. Každý korpus je více či méně přesnou aproximací zkoumané populace (= texty určitého druhu), a tudíž v různých korpusech vytvořených podle téže metodologie (i kdybychom byli schopni zaručit jejich plnou srovnatelnost) se bude frekvence zkoumaného jevu drobně lišit. K podchycení této variability hodnot slouží **[[wp>Confidence_interval|konfidenční intervaly]]**, které udávají rozmezí, v němž se skutečná četnost zkoumaného jevu s určitou pravděpodobností v populaci nachází. Pro zjištění konfidenčního intervalu využíváme [[wp>Binomial_distribution|binomické rozdělení]], vstupními hodnotami jsou frekvence jevu, velikost korpusu a hladina významnosti vyjadřující přípustnou míru omylu.

<html>
<iframe id="embedded-app" src="https://trost.korpus.cz/shiny/cvrcek/confintwiki/" frameborder="0" width="100%"></iframe>
<script>
(function() {
  ////////////////////////////////////////////
  // CONFIGURE THESE TO MATCH YOUR USE CASE //
  ////////////////////////////////////////////

  // this should be the root URL of the child frame (Shiny app) which you want
  // to allow to send messages to the parent
  var allowedOrigin = "https://trost.korpus.cz"

  ///////////////////////
  // END CONFIGURATION //
  ///////////////////////

  var embeddedApp = document.getElementById("embedded-app");

  function resizeIframe(pixels) {
      embeddedApp.style.height = pixels + "px";
  }

  // cross-browser compatible infrastructure
  var eventMethod = window.addEventListener ? "addEventListener" : "attachEvent";
  var eventer = window[eventMethod];
  var messageEvent = eventMethod == "attachEvent" ? "onmessage" : "message";

  // listen to message from iframe
  eventer(messageEvent, function(e) {
    if (e.origin === allowedOrigin) {
      var key = e.message ? "message" : "data";
      var data = e[key];
      resizeIframe(data);
    } else {
      console.log("Was expecting a message from " + allowedOrigin + ", got " + e.origin + " instead.");
    }
  }, false);

  // send message to iframe on window resize
  window.onresize = function() {
    embeddedApp.contentWindow.postMessage("parentWindowResized", "*");
  };
})();
</script>
</html>

Konfidenční interval okolo naměřené (zjištěné) frekvence na hladině významnosti 0,95 říká, že v pokusu, který by zahrnoval nekonečné množství srovnatelných a stejně rozsáhlých korpusů, by frekvence hledaného jevu byla v 95 % měření v rámci tohoto intervalu. Při analýze bychom tedy měli vždy počítat s tím, že reálná frekvence jevu může nabývat kterékoli hodnoty z konfidenčního intervalu.

=== Příklady ===

Když v korpusu o velikosti zhruba 100 mil. slov (např. [[cnk:syn2015|SYN2015]]) naměříme u zkoumaného jevu frekvenci 50 výskytů, je třeba takový výsledek interpretovat tak, že v populaci textů, kterou má tento korpus reprezentovat, se tento jev objevuje v rozmezí od 37 do 66 výskytů na 100 mil. textových slov (s 5% pravděpodobností omylu, tj. s rizikem, že reálný výsledek se bude nacházet vně tohoto intervalu). 

Zjistíme-li, že se hledaný jev v korpusu (např. v [[cnk:oral2008|ORAL2008]]) vyskytuje právě třikrát, znamená to, že v jiném plně srovnatelném korpusu by tentýž jev mohl nabývat hodnoty až 9 výskytů nebo by v něm nemusel být přítomen vůbec (opět při 5% pravděpodobnosti chyby).((U takto nízkých hodnot záleží rovněž na zvoleném způsobu zaokrouhlování.))

===== Disperze jevů =====

V některých případech je třeba absolutní nebo relativní frekvenci doplnit ještě informací o disperzi (rozložení) daného jevu napříč textem/korpusem. I relativně velmi frekventované jevy se můžou totiž vyskytovat pouze v omezeném okruhu textů nebo v určité části dokumentu. V takových případech může být samotná frekvence jako ukazatel běžnosti prostředku údajem nespolehlivým. Za účelem kvantifikace nerovnoměrnosti rozložení slov v korpusech se užívají různé míry disperze, z nichž nejjednodušší jsou založeny na počítání počtu dokumentů, v nichž se jednotka vyskytuje, nebo autorů, kteří jí použili. Sofistikovanější způsoby zjišťování disperze prostředků využívají průměrných dílčích frekvencí v rámci jednotlivých úseků textu/korpusu, příp. počítání variačního koeficientu, tedy poměru směrodatné odchylky frekvencí v jednotlivých částech k průměru těchto dílčích frekvencí (např. Juillandův koeficient D, srov. též [[pojmy:arf|ARF]]).

==== Související odkazy ====

<WRAP round box 49%>
[[pojmy:arf|ARF]] • [[pojmy:asociacni_miry|Asociační míry]] • [[pojmy:ipm|ipm]] • [[pojmy:zipf|Zipfovy zákony]]
</WRAP>
Trace: • lemma • ksk-dopisy • konkordance • ksp • din • frekvence • citace • uvod • korpusy
Search

Navigation

Print/export

Tools

Languages

Licence
