R-script Хадижа
Материал из Поле цифровой дидактики
Описание
На этой странице представлен R-скрипт анализа трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru:
R-скрипт
library(tidyverse)
library(tidytext)
# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("corpus.csv")
# 2. Структура данных
glimpse(data)
# 3. Общее количество слов в корпусе
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
summarise(total = sum(word_count))
# 4. Слов по каждому тексту
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
select(title, author, year, word_count)
# 5. Топ-10 самых частых слов
data %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
head(10)
# 6. TTR (лексическое разнообразие)
words <- data %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
count(word, sort = TRUE)
total_tokens <- sum(words$n)
total_types <- nrow(words)
ttr <- total_types / total_tokens
cat("Токенов:", total_tokens, "\n")
cat("Типов:", total_types, "\n")
cat("TTR:", round(ttr, 4), "\n")
# 7. Биграммы
data %>%
unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2) %>%
count(bigram, sort = TRUE) %>%
head(10)
# 8. График топ-10 слов
words %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(word, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 слов в корпусе", x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
Результаты
Статистика корпуса
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Всего слов в корпусе | 102 |
| Слов в Sorting Things Out | 31 |
| Слов в On memory | 33 |
| Слов в Literacy and Education | 38 |
| Всего токенов | 102 |
| Уникальных слов (типов) | 89 |
| TTR | 0.8725 |
Топ-10 слов
| Слово | Частота |
|---|---|
| и | 3 |
| the | 3 |
| literacy | 3 |
| and | 3 |
| памяти | 2 |
| информацию | 2 |
| how | 2 |
| as | 2 |
| a | 2 |
| be | 1 |
Топ-10 биграмм
| Биграмма | Частота |
|---|---|
| as a | 2 |
| how literacy | 2 |
| a mental | 1 |
| a social | 1 |
| and cultural | 1 |
| and education | 1 |
| and wandered | 1 |
| be seen | 1 |
| but as | 1 |
| came to | 1 |
Визуализация

Выводы
Корпус состоит из трёх текстов общим объёмом 102 слова. TTR равен 0.8725 — это очень высокий показатель, означающий что почти все слова в корпусе уникальны и лексика разнообразна. Среди частотных слов лидируют служебные (and, the, и), что типично для смешанного русско-английского корпуса. Среди содержательных слов выделяются «literacy», «информацию» и «памяти» — они отражают общую тематику корпуса. Топ биграммы «as a» и «how literacy» указывают на академический стиль текстов.
