Wissen Sie, dass einige Buchstaben des Alphabets häufiger in Wörtern vorkommen als andere ... Außerdem ist die Häufigkeit von Vokalen in der Sprache höher als von Konsonanten.

Welche Buchstaben des russischen Alphabets kommen am häufigsten oder am wenigsten in Wörtern vor, die zum Schreiben von Texten verwendet werden?

Die Statistik befasst sich mit der Identifizierung und Untersuchung allgemeiner Muster. Mit Hilfe dieser wissenschaftlichen Richtung kann man die obige Frage beantworten, indem man die Anzahl der einzelnen Buchstaben des russischen Alphabets und die verwendeten Wörter zählt und einen Auszug aus den Werken verschiedener Autoren auswählt. Aus eigenem Interesse und aus Gründen der Langeweile kann es jeder für sich tun. Ich werde auf die Statistik einer bereits durchgeführten Studie verweisen ...

Das russische Alphabet ist kyrillisch. Während seiner Existenz hat es mehrere Reformen durchlaufen, die zur Bildung des modernen russischen alphabetischen Systems führten, das 33 Buchstaben umfasst.

o - 9,28 %
a — 8,66 %
e - 8,10 %
und - 7,45 %
n - 6,35 %
t - 6,30 %
p - 5,53 %
c - 5,45 %
l - 4,32 %
c — 4,19 %
k - 3,47 %
n - 3,35 %
Mio. - 3,29 %
j - 2,90 %
e - 2,56 %
Ich - 2,22 %
s — 2,11 %
b - 1,90 %
h - 1,81 %
b - 1,51 %
d - 1,41 %
- 1,31 %
h - 1,27 %
ja - 1,03 %
x - 0,92 %
g - 0,78 %
w - 0,77 %
c - 0,52 %
u - 0,49 %
f - 0,40 %
e - 0,17 %
b — 0,04 %

Der am häufigsten verwendete russische Buchstabe ist der Vokal " Ö“, wie hier zu Recht angedeutet wurde. Es gibt auch charakteristische Beispiele, wie „ VERTEIDIGUNG"(7 Teile in einem Wort und nichts Exotisches oder Überraschendes; der russischen Sprache sehr vertraut). Die hohe Popularität des Buchstabens "O" ist größtenteils auf ein solches grammatikalisches Phänomen wie den vollen Vokal zurückzuführen. Also „kalt“ statt „kalt“ und „Frost“ statt „Abschaum“.

Und ganz am Anfang der Wörter steht der Konsonantenbuchstabe „ P". Auch diese Führung ist souverän und bedingungslos. Höchstwahrscheinlich gibt die Erklärung eine große Anzahl von Präfixen mit dem Buchstaben „P“ an: re-, pre-, pre-, pre-, pro- und andere.

Die Buchstabenhäufigkeit ist die Grundlage der Kryptoanalyse.

Ich möchte Sie warnen, dass die in diesem Artikel enthaltenen Informationen etwas veraltet sind. Ich habe es nicht umgeschrieben, damit ich später vergleichen kann, wie sich SEO-Standards im Laufe der Zeit ändern. Aktuelle Informationen zu diesem Thema finden Sie in neuen Materialien:

Hallo, liebe Leser der Blog-Site. Der heutige Artikel widmet sich wieder einem Thema wie der Suchmaschinenoptimierung (). Zuvor haben wir bereits viele Fragen im Zusammenhang mit einem solchen Konzept angesprochen, wie z.

Heute möchte ich weiter über On-Page-SEO sprechen, während ich einige der zuvor erwähnten Punkte verdeutliche und über das spreche, was wir noch nicht besprochen haben. Wenn Sie in der Lage sind, gute einzigartige Texte zu schreiben, aber gleichzeitig deren Wahrnehmung durch Suchmaschinen nicht die gebührende Aufmerksamkeit schenken, werden sie es nicht schaffen, bei verwandten Suchanfragen den Weg an die Spitze der Suchergebnisse zu finden die Themen Ihrer wunderbaren Artikel.

Was beeinflusst die Relevanz des Textes für die Suchanfrage

Und das ist sehr traurig, denn auf diese Weise schöpfen Sie nicht das volle Potenzial Ihres Projekts aus, was sehr beeindruckend sein kann. Sie müssen verstehen, dass Suchmaschinen größtenteils dumme und geradlinige Programme sind, die nicht in der Lage sind, über ihre Fähigkeiten hinauszugehen und Ihr Projekt mit menschlichen Augen zu betrachten.

Sie werden nicht viel von dem sehen, was an Ihrem Projekt gut und notwendig ist (was Sie für Besucher vorbereitet haben). Sie können den Text nur unter Berücksichtigung vieler Bestandteile analysieren, sind aber noch sehr weit von der menschlichen Wahrnehmung entfernt.

Daher müssen wir uns zumindest für eine Weile in die Lage von Suchrobotern versetzen und verstehen, worauf sie sich konzentrieren, wenn sie verschiedene Texte für verschiedene Suchanfragen einordnen (). Und dazu müssen Sie eine Vorstellung davon haben, dazu müssen Sie den Artikel lesen.

Normalerweise versuchen sie, Schlüsselwörter im Titel der Seite, in einigen internen Überschriften zu verwenden und sie so gleichmäßig und so natürlich wie möglich über den Artikel zu verteilen. Ja, natürlich können auch Hervorhebungstasten im Text verwendet werden, aber vergessen Sie nicht die eventuelle Nachoptimierung.

Die Dichte des Auftretens von Schlüsseln im Text ist ebenfalls wichtig, aber dies ist jetzt eher kein wünschenswerter Faktor, sondern im Gegenteil ein warnender Faktor - Sie können es nicht übertreiben.

Der Wert der Schlüsselwortvorkommensdichte im Dokument wird ganz einfach bestimmt. Tatsächlich ist dies die Häufigkeit seiner Verwendung im Text, die bestimmt wird, indem die Anzahl seines Vorkommens im Dokument durch die Länge des Dokuments in Wörtern dividiert wird. Zuvor hing die Position der Site in der Ausgabe direkt davon ab.

Aber Sie verstehen wahrscheinlich, dass es nicht möglich sein wird, das gesamte Material nur aus den Tasten zu komponieren, da es nicht lesbar sein wird, aber Gott sei Dank ist dies nicht erforderlich. Warum fragst du? Ja, denn die Häufigkeit der Verwendung eines Schlüsselwortes im Text ist begrenzt, danach steigt die Relevanz eines Dokuments für eine Suchanfrage mit diesem Schlüsselwort nicht mehr.

Diese. Es reicht uns, eine bestimmte Frequenz zu erreichen, und wir optimieren sie daher so weit wie möglich. Oder wir übertreiben es und fallen unter den Filter.

Es bleiben noch zwei Fragen (und vielleicht drei) zu lösen: Wie hoch ist die maximale Dichte des Vorkommens des Schlüsselworts, wonach es bereits gefährlich ist, es zu erhöhen, und es herauszufinden.

Fakt ist, dass mit Accent-Tags hervorgehobene Keywords, die im TITLE-Tag eingeschlossen sind, für die Suche mehr Gewicht haben als ähnliche Keywords, die einfach im Text vorkommen. Aber in letzter Zeit haben Webmaster begonnen, es zu verwenden und diesen Faktor vollständig zu spammen, wodurch seine Bedeutung abgenommen hat und aufgrund des Missbrauchs von Strongs sogar zu einem Verbot der gesamten Website führen kann.

Aber die Schlüssel im TITLE sind immer noch relevant, es ist besser, sie dort nicht zu wiederholen und nicht zu versuchen, sie zu sehr in einen Seitentitel zu schieben. Wenn die Schlüsselwörter im TITEL enthalten sind, können wir ihre Anzahl im Artikel erheblich reduzieren (und ihn daher leichter lesbar und für Menschen und nicht für Suchmaschinen geeigneter machen), nachdem wir die gleiche Relevanz erreicht haben, aber ohne das Risiko von unter den Filter fallen.

Ich denke, dass mit dieser Frage alles klar ist - je mehr Schlüssel in Akzent- und TITLE-Tags eingeschlossen sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass alles auf einmal verloren geht. Aber wenn Sie sie überhaupt nicht nutzen, dann werden Sie auch nichts erreichen. Wichtigstes Kriterium ist die Natürlichkeit der Einführung von Schlüsselwörtern im Text. Wenn sie es sind, aber der Leser nicht darüber stolpert, dann ist im Allgemeinen alles in Ordnung.

Nun gilt es herauszufinden, welche Häufigkeit der Verwendung eines Keywords in einem Dokument optimal ist, um die Seite so relevant wie möglich zu gestalten, ohne Sanktionen nach sich zu ziehen. Erinnern wir uns zuerst an die Formel, die die meisten (wahrscheinlich alle) Suchmaschinen verwenden, um zu ranken.

So bestimmen Sie die akzeptable Häufigkeit der Verwendung eines Schlüssels

Über das mathematische Modell haben wir bereits früher in dem gerade erwähnten Artikel gesprochen. Seine Essenz für diese spezielle Suchanfrage wird durch eine vereinfachte Formel ausgedrückt: TF*IDF. Wobei TF die direkte Häufigkeit des Auftretens dieser Abfrage im Text des Dokuments ist (die Häufigkeit, mit der Wörter darin vorkommen).

IDF - die inverse Häufigkeit des Vorkommens (Seltenheit) dieser Abfrage in allen anderen Internetdokumenten, die von dieser Suchmaschine (in der Sammlung) indexiert werden.

Mit dieser Formel können Sie die Entsprechung (Relevanz) eines Dokuments zu einer Suchanfrage ermitteln. Je höher der Wert des Produkts TF*IDF ist, desto relevanter und höher wird dieses Dokument sein, wenn alle anderen Dinge gleich bleiben.

Diese. Es stellt sich heraus, dass das Gewicht des Dokuments für eine bestimmte Anfrage (seine Entsprechung) umso größer ist, je häufiger die Schlüssel dieser Anfrage im Text verwendet werden und je seltener diese Schlüssel in anderen Internetdokumenten gefunden werden.

Es ist klar, dass wir die IDF nicht beeinflussen können, außer indem wir eine andere Abfrage auswählen, für die wir optimieren werden. Aber wir können und werden TF beeinflussen, weil wir unseren Anteil (und keinen kleinen) des Verkehrs von Yandex und Google-Suchergebnissen zu den von uns benötigten Benutzerfragen abgreifen wollen.

Fakt ist aber, dass Suchalgorithmen den TF-Wert nach einer ziemlich kniffligen Formel berechnen, die die Zunahme der Häufigkeit der Verwendung des Schlüsselworts im Text nur bis zu einer bestimmten Grenze berücksichtigt, wonach das Wachstum von TF praktisch aufhört, trotz der Tatsache, dass Sie die Frequenz erhöhen werden. Dies ist eine Art Anti-Spam-Filter.

Vor relativ langer Zeit (bis etwa 2005) wurde der TF-Wert mit einer ziemlich einfachen Formel berechnet und entsprach eigentlich der Keyword-Vorkommensdichte. Die Ergebnisse der Berechnung der Relevanz mit dieser Formel gefielen den Suchmaschinen nicht gerade, weil sie den Spammern zugute kamen.

Dann wurde die TF-Formel komplizierter, so etwas wie Seitenübelkeit trat auf und begann, nicht nur von der Häufigkeit des Auftretens, sondern auch von der Häufigkeit der Verwendung anderer Wörter im selben Text abzuhängen. Und der optimale Wert von TF könnte erreicht werden, wenn der Schlüssel das am häufigsten verwendete Wort wäre.

Es war auch möglich, den TF-Wert zu erhöhen, indem die Textgröße erhöht wurde, während der Prozentsatz des Vorkommens beibehalten wurde. Je größer das Handtuch bei dem Artikel mit gleichem Schlüsselanteil, desto höher fällt dieser Beleg aus.

Jetzt ist die TF-Formel noch komplizierter geworden, aber gleichzeitig müssen wir die Dichte jetzt nicht mehr so ​​weit bringen, dass der Text unleserlich wird und Suchmaschinen werden auferlegen Verbot unseres Projekts für Spam. Und jetzt müssen auch keine unverhältnismäßig langen Blätter mehr geschrieben werden.

Unter Beibehaltung der gleichen idealen Dichte (wir definieren sie etwas niedriger aus dem entsprechenden Diagramm), verbessert die Erhöhung der Wortgröße eines Artikels nur seine Position in den SERP, bis er eine bestimmte Länge erreicht. Sobald Sie die perfekte Länge haben, wird eine weitere Erhöhung die Relevanz nicht beeinträchtigen (genauer gesagt, es wird, aber sehr, sehr wenig).

All dies ist deutlich zu sehen, wenn Sie ein Diagramm erstellen, das auf dieser kniffligen TF (Direct Entry Frequency) basiert. Wenn auf einer Skala dieses Diagramms TF und auf der anderen Skala der Prozentsatz der Häufigkeit des Auftretens des Schlüsselworts im Text steht, erhalten wir als Ergebnis die sogenannte Übertreibung:

Der Zeitplan ist natürlich ungefähr, da nur wenige Menschen die echte TF-Formel kennen, die von Yandex oder Google verwendet wird. Aber qualitativ kann es bestimmt werden optimale Reichweite wo die Frequenz sein sollte. Das sind etwa 2-3 Prozent der Gesamtwortzahl.

Wenn Sie berücksichtigen, dass Sie einige der Schlüssel noch in Accent-Tags und den TITLE-Header einschließen, ist dies die Grenze, nach der eine weitere Zunahme der Dichte mit einem Verbot behaftet sein kann. Es lohnt sich nicht mehr, den Text mit einer großen Anzahl von Schlüsselwörtern zu sättigen und zu entstellen, da es mehr Minuspunkte als Pluspunkte geben wird.

Wie lang der Text ist, wird für die Werbung ausreichen

Basierend auf demselben angenommenen TF kann man seinen Wert gegen die Wortlänge auftragen. In diesem Fall können Sie die Häufigkeit von Keywords für eine beliebige Länge konstant und gleich nehmen, beispielsweise auf einen beliebigen Wert aus dem optimalen Bereich (von 2 bis 3 Prozent).

Bemerkenswerterweise erhalten wir ein Diagramm mit genau der gleichen Form wie das oben beschriebene, nur die Länge des Textes in Tausenden von Wörtern wird entlang der Abszisse angepasst. Und daraus wird es möglich sein, eine Schlussfolgerung darüber zu ziehen optimalen Längenbereich, bei der fast schon der Maximalwert von TF erreicht ist.

Als Ergebnis stellt sich heraus, dass es im Bereich von 1000 bis 2000 Wörtern liegen wird. Bei einer weiteren Steigerung wird die Relevanz praktisch nicht wachsen und bei kürzerer Länge eher stark sinken.

Dass. Wir können daraus schließen, dass Sie Schlüsselwörter im Text mit einer Häufigkeit von mindestens 2-3 % verwenden müssen, damit Ihre Artikel hohe Plätze in den Suchergebnissen einnehmen. Dies ist die erste und wichtigste Schlussfolgerung, die wir gezogen haben. Nun, das zweite ist, dass es jetzt überhaupt nicht mehr nötig ist, sehr umfangreiche Artikel zu schreiben, um an die Spitze zu kommen.

Es reicht aus, den Meilenstein von 1000 - 2000 Wörtern zu überschreiten und 2-3% der Schlüsselwörter darin aufzunehmen. Das ist es - das ist es Rezept für den perfekten Text, die auch ohne den Einsatz externer Optimierung (Kauf von Links zu diesem Artikel mit Ankern, die Schlüsselwörter enthalten) um einen Platz an der Spitze für niedrigfrequente Suchanfragen konkurrieren können. Allerdings, um ein bisschen darin zu stöbern Miralinks , GGL, Rotapost oder GetGoodLink ist in Ordnung, da es Ihrem Projekt hilft.

Ich möchte Sie noch einmal daran erinnern, dass Sie die Länge des von Ihnen geschriebenen Textes sowie die Häufigkeit der Verwendung bestimmter Schlüsselwörter darin mit Hilfe spezialisierter Programme oder mit Hilfe von Online-Diensten herausfinden können, die auf deren Analyse spezialisiert sind. Einer dieser Dienste ist ISTIO, über die Arbeit, mit der ich gesprochen habe.

Alles, was ich oben gesagt habe, ist nicht hundertprozentig zuverlässig, aber der Wahrheit sehr ähnlich. Wie auch immer, meine persönliche Erfahrung bestätigt diese Theorie. Aber die Algorithmen von Yandex und Google ändern sich ständig, und nur wenige Menschen wissen, wie es morgen sein wird, außer denen, die ihrer Entwicklung oder ihren Entwicklern nahe stehen.

Viel Erfolg! Bis bald auf der Blog-Seiten-Website

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Kurze Problembeschreibung

Es gibt eine Reihe von Dateien mit Texten in russischer Sprache, von Belletristik verschiedener Genres bis hin zu Nachrichtenberichten. Es ist notwendig, Statistiken über die Verwendung von Präpositionen mit anderen Wortarten zu sammeln.

Wichtige Punkte in der Aufgabe

1. Unter den Vorwänden gibt es nicht nur bei und zu, sondern z. B. stabile Wortkombinationen, die als Präpositionen verwendet werden im Vergleich zu oder trotz. Daher ist es unmöglich, Texte einfach durch Leerzeichen zu zerbröckeln.

2. Es gibt viele Texte, mehrere GB, daher sollte die Verarbeitung schnell genug sein, zumindest innerhalb weniger Stunden.

Skizzieren Sie Lösung und Ergebnisse

Unter Berücksichtigung der vorhandenen Erfahrung bei der Lösung von Problemen mit der Textverarbeitung entschied man sich, den modifizierten "Unix-Weg" beizubehalten, nämlich die Verarbeitung in mehrere Stufen aufzuteilen, so dass auf jeder Stufe Klartext das Ergebnis wäre. Im Gegensatz zum reinen Unix-Weg werden wir, anstatt Textrohstoffe durch Pipes zu übertragen, alles als Diskettendateien speichern. Glücklicherweise sind die Kosten für ein Gigabyte auf einer Festplatte jetzt mager.

Jede Stufe ist als separates, kleines und einfaches Dienstprogramm implementiert, das Textdateien liest und die Produkte seines Siliziumlebens speichert.

Ein zusätzlicher Vorteil dieses Ansatzes liegt neben der Einfachheit der Dienstprogramme in der inkrementellen Natur der Lösung – Sie können die erste Phase debuggen, alle Gigabyte an Text durchlaufen lassen und dann ohne Verschwendung mit dem Debuggen der zweiten Phase beginnen Zeit für die Wiederholung des ersten.

Text in Wörter zerlegen

Da die zu verarbeitenden Quelltexte bereits als Flatfiles in utf-8-Kodierung gespeichert sind, überspringen wir die Nullphase – das Parsen von Dokumenten, das Extrahieren von Textinhalten daraus und das Speichern als einfache Textdateien, um sofort mit der Aufgabe der Tokenisierung fortzufahren.

Alles wäre einfach und langweilig, wenn nicht die einfache Tatsache wäre, dass einige Präpositionen im Russischen aus mehreren "Zeilen" bestehen, die durch ein Leerzeichen und manchmal durch ein Komma getrennt sind. Um solche wortreichen Präpositionen nicht aufzubrechen, habe ich zunächst die Tokenisierungsfunktion in die Wörterbuch-API aufgenommen. Das Layout in C# stellte sich als einfach und unkompliziert heraus, buchstäblich hundert Zeilen. Hier ist die Quelle. Wenn wir den einleitenden Teil verwerfen, das Wörterbuch laden und den letzten Teil mit seiner Entfernung entfernen, läuft alles auf ein paar Dutzend Zeilen hinaus.

All dies schleift erfolgreich Dateien, aber die Tests zeigten einen erheblichen Nachteil - sehr niedrige Geschwindigkeit. Auf der x64-Plattform waren es etwa 0,5 MB pro Minute. Natürlich berücksichtigt der Tokenizer allerlei Sonderfälle wie " WIE. Puschkin“, aber für die Lösung des ursprünglichen Problems ist eine solche Genauigkeit unnötig.

Als Anhaltspunkt für die mögliche Geschwindigkeit gibt es das statistische Dateiverarbeitungsprogramm Empirika. Es erledigt die Frequenzverarbeitung von 22 GB Text in etwa 2 Stunden. Es gibt eine intelligentere Lösung für das Problem der ausführlichen Präpositionen im Inneren, also habe ich ein neues Skript hinzugefügt, das durch die Option -tokenize in der Befehlszeile aktiviert wird. Nach den Ergebnissen des Laufs waren es ungefähr 500 Sekunden pro 900 MB, dh ungefähr 1,6 MB pro Sekunde.

Das Ergebnis der Arbeit mit diesen 900 MB Text ist eine Datei von ungefähr der gleichen Größe, nämlich 900 MB. Jedes Wort wird in einer separaten Zeile gespeichert.

Häufigkeit der Verwendung von Präpositionen

Da ich keine Liste von Präpositionen in den Programmtext treiben wollte, habe ich für das C#-Projekt wieder ein Grammatikwörterbuch geholt, mit der Funktion sol_ListEntries habe ich eine komplette Liste von Präpositionen bekommen, ca. 140 Stück, und dann ist alles dabei trivial. Programmtext in C#. Es sammelt nur Paare von Präposition + Wort, aber es wird kein Problem sein, es zu erweitern.

Die Verarbeitung einer 1 GB großen Textdatei mit Wörtern dauert nur wenige Minuten, das Ergebnis ist eine Häufigkeitstabelle, die wir als Textdatei wieder auf die Festplatte hochladen. Die Präposition, das zweite Wort und die Anzahl der Vorkommen werden darin durch ein Tabulatorzeichen getrennt:

PRO DEFEKT 3
PRO erzielte 1
PROFORM 1
PRONORM 1
PRO HUNGRIG 1
IM RECHT 9
VON TERRASSE 1
TROTZ DES BANDES 1
ÜBER SCHUBLADE 14

Insgesamt wurden aus den anfänglichen 900 MB Text ungefähr 600.000 Paare erhalten.

Ergebnisse analysieren und anzeigen

Es ist bequem, die Tabelle mit den Ergebnissen in Excel oder Access zu analysieren. Aus Gewohnheit zu SQL habe ich die Daten in Access geladen.

Das erste, was Sie tun müssen, ist, die Ergebnisse in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit zu sortieren, um die häufigsten Paare zu sehen. Die anfängliche Menge an verarbeitetem Text ist zu klein, daher ist die Stichprobe nicht sehr repräsentativ und kann von den Endergebnissen abweichen, aber hier sind die Top Ten:

WIR HABEN 29193
IN JAHRGANG 26070
Ich habe 25843
ÜBER BAND 24410
HIM hat 22768
IN DIESEM 22502
IM GEBIET 20749
WÄHREND 20545
ÜBER ES 18761
Mit NIM18411

Jetzt können Sie ein Diagramm so erstellen, dass die Frequenzen auf der OY-Achse liegen und die Muster in absteigender Reihenfolge entlang der OX-Achse angeordnet sind. Dies ergibt die erwartete Verteilung mit einem langen Schwanz:

Warum wird diese Statistik benötigt?

Neben der Tatsache, dass zwei C#-Utilities verwendet werden können, um zu demonstrieren, wie man mit der prozeduralen API arbeitet, gibt es ein weiteres wichtiges Ziel – dem Übersetzer und dem Textrekonstruktionsalgorithmus statistisches Rohmaterial zu geben. Neben Wortpaaren werden auch Trigramme benötigt, dazu muss das zweite der genannten Dienstprogramme leicht erweitert werden.

- - Themen Informationsschutz DE Wortverwendungshäufigkeit ... Handbuch für technische Übersetzer

s; Frequenzen; und. 1. bis Häufig (1 Ziffer). Verfolgen Sie die Häufigkeit der Wiederholung von Bewegungen. Notwendige Stunden zum Anpflanzen von Kartoffeln. Achten Sie auf die Pulsfrequenz. 2. Die Anzahl der Wiederholungen derselben Bewegungen, Schwankungen in dem, was l. Zeiteinheit. H. Raddrehung. CH... Enzyklopädisches Wörterbuch

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