Fix 02

wyk/02_Jezyki.org

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Jakim rozkładom statystycznym podlegają języki?
 
-** Język naturalny albo „Pan Tedeusz” w liczbach
+** Język naturalny albo „Pan Tadeusz” w liczbach
 
 Przygotujmy najpierw „infrastrukturę” do /segmentacji/ tekstu na różnego rodzaju jednostki.
 Używać będziemy generatorów.
@@ -58,7 +58,7 @@ Powrót pani
 Counter({' ': 63444, 'a': 30979, 'i': 29353, 'e': 25343, 'o': 23050, 'z': 22741, 'n': 15505, 'r': 15328, 's': 15255, 'w': 14625, 'c': 14153, 'y': 13732, 'k': 12362, 'd': 11465, '\r': 10851, '\n': 10851, 't': 10757, 'm': 10269, 'ł': 10059, ',': 9130, 'p': 8031, 'u': 7699, 'l': 6677, 'j': 6586, 'b': 5753, 'ę': 5534, 'ą': 4794, 'g': 4775, 'h': 3915, 'ż': 3334, 'ó': 3097, 'ś': 2524, '.': 2380, 'ć': 1956, ';': 1445, 'P': 1265, 'W': 1258, ':': 1152, '!': 1083, 'S': 1045, 'T': 971, 'I': 795, 'N': 793, 'Z': 785, 'J': 729, '—': 720, 'A': 698, 'K': 683, 'ń': 651, 'M': 585, 'B': 567, 'O': 567, 'C': 556, 'D': 552, '«': 540, '»': 538, 'R': 489, '?': 441, 'ź': 414, 'f': 386, 'G': 358, 'L': 316, 'H': 309, 'Ż': 219, 'U': 184, '…': 157, '*': 150, '(': 76, ')': 76, 'Ś': 71, 'F': 47, 'é': 43, '-': 33, 'Ł': 24, 'E': 23, '/': 19, 'Ó': 13, '8': 10, '9': 8, '2': 6, 'v': 5, 'Ź': 4, '1': 4, '3': 3, 'x': 3, 'V': 3, '7': 2, '4': 2, '5': 2, 'q': 2, 'æ': 2, 'à': 1, 'Ć': 1, '6': 1, '0': 1})
 :end:
 
-Napiszmy pomocniczą funkcję, która zwraca /listę frekwencyjną/.
+Napiszmy pomocniczą funkcję, która zwraca *listę frekwencyjną*.
 
 #+RESULTS:
 :results:
@@ -96,6 +96,8 @@ OrderedDict([(' ', 63444), ('a', 30979), ('i', 29353), ('e', 25343), ('o', 23050
      freq = freq_list(g, top)
 
      plt.figure(figsize=(12, 3))
+     plt.ylabel('liczba wystąpień')
+
      plt.bar(freq.keys(), freq.values())
 
      fname = f'{name}.png'
@@ -108,11 +110,11 @@ OrderedDict([(' ', 63444), ('a', 30979), ('i', 29353), ('e', 25343), ('o', 23050
 #+END_SRC
 
 #+RESULTS:
-[[file:pt-chars.png]]
+[[file:]]
 
 *** Słowa
 
-Co rozumiemy pod pojęciem słowa czy wyrazu, nie jest oczywiste. W praktyce zależy to od wyboru /tokenizatora/.
+Co rozumiemy pod pojęciem słowa czy wyrazu, nie jest oczywiste. W praktyce zależy to od wyboru *tokenizatora*.
 
 Załóżmy, że przez wyraz rozumieć będziemy nieprzerwany ciąg liter bądź cyfr (oraz gwiazdek
 — to za chwilę ułatwi nam analizę pewnego tekstu…).
@@ -198,7 +200,7 @@ najpierw tylko do współrzędnej y.
 
 Z poprzedniego wykresu możemy odczytać, że ok. 2/3 wyrazów wystąpiło
 dokładnie 1 raz. Słowa występujące jeden raz w danym korpusie noszą
-nazwę /hapax legomena/ (w liczbie pojedycznej /hapax legomenon/, ἅπαξ
+nazwę /hapax legomena/ (w liczbie pojedynczej /hapax legomenon/, ἅπαξ
 λεγόμενον, „raz powiedziane”, żargonowo: „hapaks”).
 
 „Prawdziwe” hapax legomena, słowa, które wystąpiły tylko raz w /całym/
@@ -274,15 +276,16 @@ rozmiarze $n$.
 
 Na przykład /digramy/ (/bigramy/) to zbitki dwóch jednostek, np. liter albo wyrazów.
 
-|$n$|         | nazwa         |
+|$n$| $n$-gram| nazwa         |
-|---+---------+---------------+
+|---+---------+---------------|
 | 1 | 1-gram  | unigram       |
 | 2 | 2-gram  | digram/bigram |
 | 3 | 3-gram  | trigram       |
 | 4 | 4-gram  | tetragram     |
 | 5 | 5-gram  | pentagram     |
 
-**Pytanie** Jak nazywa się 6-gram?
+
+*Pytanie:* Jak nazywa się 6-gram?
 
 Jak widać, dla symetrii mówimy czasami o unigramach, jeśli operujemy
 po prostu na jednostkach, nie na ich podciągach.
@@ -310,7 +313,7 @@ Statystyki, które policzyliśmy dla pojedynczych liter czy wyrazów możemy pow
 
 Zauważmy, że policzyliśmy wszystkie n-gramy, również częściowo pokrywające się.
 
-Zawsze powinniśmy się upewnić, że jest jasne, czy chodzi o n-gramy znakowe czy wyrazowe
+Zawsze powinniśmy się upewnić, czy jest jasne, czy chodzi o n-gramy znakowe czy wyrazowe
 
 *** 3-gramy znakowe
 
@@ -341,7 +344,7 @@ jedną z największych zagadek historii (i lingwistyki).
 Sami zbadajmy statystyczne własności tekstu manuskryptu. Użyjmy
 transkrypcji Vnow, gdzie poszczególne znaki tajemniczego alfabetu
 zamienione na litery alfabetu łacińskiego, cyfry i gwiazdkę. Jak
-transkrybować Manuskrypt, pozostaje sprawą dyskusyjną, natomiast wybór
+transkrybować manuskrypt, pozostaje sprawą dyskusyjną, natomiast wybór
 takiego czy innego systemu transkrypcji nie powinien wpływać
 dramatycznie na analizę statystyczną.
 
@@ -495,7 +498,7 @@ trypletu STOP (_ powyżej). Taka sekwencja to /gen/.
 
 *Entropia* ($E$) to miara nieuporządkowania, niepewności, niewiedzy. Im
 większa entropia, tym mniej wiemy. Pojęcie to pierwotnie wywodzi się z
-termodynamiki, później znaleziono wiele zaskakujących zastosowań w
+termodynamiki, później znaleziono wiele zaskakujących analogii i zastosowań w
 innych dyscyplinach nauki.
 
 *** Entropia w fizyce
@@ -511,7 +514,7 @@ a uporządkowanie się zmniejszy.
 
 [[./02_Jezyki/gas-high-entropy.drawio.png]]
 
-Innymi słowy, zwiększy się stopień uporządkowania układu, czyli właśnie entropia.
+Innymi słowy, zwiększy się stopień nieuporządkowania układu, czyli właśnie entropia.
 
 *** II prawo termodynamiki
 
@@ -539,6 +542,8 @@ losowania do odbiorcy $O$ używając zer i jedynek (bitów).
 Teorioinformacyjną entropię można zdefiniować jako średnią liczbę
 bitów wymaganych do przesłania komunikatu.
 
+[[./02_Jezyki/communication.drawio.png]]
+
 *** Obliczanie entropii — proste przykłady
 
 Załóżmy, że nadawca chce przekazać odbiorcy informację o wyniku rzutu monetą.
@@ -546,13 +551,12 @@ Entropia wynosi wówczas rzecz jasna 1 — na jedno losowanie wystarczy jeden bi
 (informację o tym, że wypadł orzeł, możemy zakodować na przykład za pomocą zera,
 zaś to, że wypadła reszka — za pomocą jedynki).
 
-Rozpatrzmy przypadek, gdy nadawca ośmiościenną kością. Aby przekazać
+Rozpatrzmy przypadek, gdy nadawca rzuca ośmiościenną kością. Aby przekazać
 wynik, potrzebuje wówczas 3 bity (a więc entropia ośmiościennej kości
-wynosi 3 bity). Przykładowe kodowanie może mieć następującą postać.
+wynosi 3 bity). Przykładowe kodowanie może mieć następującą postać:
 
-+-------+-----------+
 | Wynik | Kodowanie |
-+-------+-----------+
+|-------+-----------|
 | 1     | 001       |
 | 2     | 010       |
 | 3     | 011       |
@@ -561,38 +565,34 @@ wynosi 3 bity). Przykładowe kodowanie może mieć następującą postać.
 | 6     | 110       |
 | 7     | 111       |
 | 8     | 000       |
-+-------+-----------+
 
 *** Obliczenie entropii — trudniejszy przykład
 
 Załóżmy, że $\Sigma = \{A, B, C, D\}$, natomiast poszczególne komunikaty
-są losowane zgodnie z następujących rozkładem prawdopodobieństwa:
+są losowane zgodnie z następującym rozkładem prawdopodobieństwa:
 $P(A)=1/2$, $P(B)=1/4$, $P(C)=1/8$, $P(D)=1/8$. Ile wynosi entropia w
 takim przypadku? Można by sądzić, że 2, skoro wystarczą 2 bity do
 przekazania wyniku losowania przy zastosowaniu następującego kodowania:
 
-+-------+-----------+
 | Wynik | Kodowanie |
-+-------+-----------+
+|-------+-----------|
 | A     | 00        |
 | B     | 01        |
 | C     | 10        |
 | D     | 11        |
-+-------+-----------+
 
 Problem w tym, że w rzeczywistości nie jest to /optymalne/ kodowanie.
 Możemy sprytnie zmniejszyć średnią liczbę bitów wymaganych do
 przekazania losowego wyniku przypisując częstszym wynikom krótsze
 kody, rzadszym zaś — dłuższe. Oto takie optymalne kodowanie:
 
-+-------+-----------+
 | Wynik | Kodowanie |
-+-------+-----------+
+|-------+-----------|
 | A     | 0         |
 | B     | 10        |
 | C     | 110       |
 | D     | 111       |
-+-------+-----------+
+
 
 Używając takiego kodowanie średnio potrzebujemy:
 
@@ -604,14 +604,12 @@ bita. Innymi słowy, entropia takiego źródła wynosi 1,75 bita.
 
 Można by sądzić, że da się stworzyć jeszcze krótsze kodowanie dla omawianego rozkładu nierównomiernego:
 
-+-------+-----------+
 | Wynik | Kodowanie |
-+-------+-----------+
+|-------+-----------|
 | A     | 0         |
 | B     | 1         |
 | C     | 01        |
 | D     | 11        |
-+-------+-----------+
 
 Niestety, nie jest to właściwe rozwiązanie — kodowanie musi być
 jednoznaczne nie tylko dla pojedynczego komunikatu, lecz dla całej sekwencji.
@@ -626,7 +624,7 @@ Na podstawie poprzedniego przykładu można dojść do intuicyjnego wniosku, że
 optymalny kod dla wyniku o prawdopodobieństwie $p$ ma długość $-\log_2(p)$, a zatem ogólnie
 entropia źródła o rozkładzie prawdopodobieństwa $\{p_1,\ldots,p_|\Sigma|\}$ wynosi:
 
-$$E = -\Sum_{i=1}^{|\Sigma|} p_i\log_2(p_i)$$.
+$$E = -\sum_{i=1}^{|\Sigma|} p_i\log_2(p_i)$$.
 
 Zauważmy, że jest to jeden z nielicznych przypadków, gdy w nauce naturalną
 podstawą logarytmu jest 2 zamiast… podstawy logarytmu naturalnego ($e$).
@@ -636,7 +634,7 @@ Teoretycznie można mierzyć entropię używając logarytmu naturalnego
 niewiele to jednak zmienia i jest mniej poręczne i trudniejsze do interpretacji
 (przynajmniej w kontekście informatyki) niż operowanie na bitach.
 
-**Pytanie** Ile wynosi entropia sześciennej kostki? Jak wygląda
+**Pytanie** Ile wynosi entropia zwykłej sześciennej kostki? Jak wygląda
 optymalne kodowanie wyników rzutu taką kostką?
 
 *** Entropia dla próby Bernoulliego
@@ -654,6 +652,8 @@ Wiemy już, że entropia dla rzutu monetą wynosi 1 bit. A jaki będzie wynik dl
   x = list(np.arange(0.001,1,0.001))
   y = [binomial_entropy(x) for x in x]
   plt.figure().clear()
+  plt.xlabel('prawdopodobieństwo wylosowania orła')
+  plt.ylabel('entropia')
   plt.plot(x, y)
 
   fname = f'binomial-entropy.png'
@@ -711,7 +711,7 @@ by policzyć liczbę wszystkich znaków…
 Przypomnijmy sobie jednak, że rozkład jednostek języka jest zawsze
 skrajnie nierównomierny! Jeśli uwzględnić ten nierównomierny rozkład
 znaków, można opracować o wiele efektywniejszy sposób zakodowania znaków składających się na „Pana Tadeusza”
-(częste litery, np. „a” i „e” powinny mieć krótkie kody, a rzadkie, np. „ź” — dłuższe kody).
+(częste litery, np. „a” i „e” powinny mieć krótkie kody, a rzadkie, np. „ź” — dłuższe).
 
 Policzmy entropię przy takim założeniu:
 
@@ -733,6 +733,8 @@ Policzmy entropię przy takim założeniu:
 4.938605272823633
 :end:
 
+(Jak dowiemy się na kolejnym wykładzie, zastosowaliśmy tutaj *unigramowy model języka*).
+
 *** Ile wynosi entropia rękopisu Wojnicza?
 
 #+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
@@ -753,15 +755,16 @@ generowany przecież według rozkładu wielomianowego. Istnieją rzecz
 jasna pewne zależności między znakami, np. niemożliwe, żeby po „ń”
 wystąpiły litera „a” czy „e”. Na poziomie wyrazów zależności mogę mieć
 jeszcze bardziej skrajny charakter, np. po wyrazie „przede” prawie na
-pewno wystąpi „wszystkim”, co oznacza w takiej sytuacji słowo
+pewno wystąpi „wszystkim”, co oznacza, że w takiej sytuacji słowo
 „wszystkim” może zostać zakodowane za pomocą 0 (!) bitów.
 
 Można uwzględnić takie zależności i uzyskać jeszcze lepsze kodowanie,
-a co za tym idzie lepsze oszacowanie entropii.
+a co za tym idzie lepsze oszacowanie entropii. (Jak wkrótce się
+dowiemy, oznacza to użycie digramowego, trigramowego, etc. modelu języka).
 
 *** Rozmiar skompresowanego pliku jako przybliżenie entropii
 
-Cele algorytmów kompresji jest właściwie wyznaczanie efektywnych
+Celem algorytmów kompresji jest właściwie wyznaczanie efektywnych
 sposobów kodowania danych. Możemy więc użyć rozmiaru skompresowanego pliku w bitach
 (po podzieleniu przez oryginalną długość) jako dobrego przybliżenia entropii.
 

wyk/02_Jezyki/communication.drawio

@@ -0,0 +1 @@
+<mxfile host="app.diagrams.net" modified="2022-03-05T13:05:15.969Z" agent="5.0 (X11)" etag="T1jv8GjlxjBRy82UXK3g" version="16.2.2" type="device"><diagram id="E-zPRpFz5prVeiZgI5WF" name="Page-1">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</diagram></mxfile>