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Management Zusammenfassung

Projektziel

Untersuchung des HC Corpora-Datensatzes (Blogs, News und Twitter), um eine Grundlage für einen leistungsstarken Algorithmus zur Wortvorhersage zu schaffen.

Methodik

  • Datensatz : HC Corpora (DE-DE) mit über 2 Mio. Textzeilen.
  • Stichprobe : 1% Zufallsstichprobe zur Sicherstellung der Recheneffizienz.
  • Tools : tidytext zur Tokenisierung und ggplot2 zur Visualisierung.

Wichtige Ergebnisse

  • Skalierung : Die Rohdateien überschreiten 550 MB, was ein optimiertes N-Gramm-Wörterbuch erforderlich macht.
  • Muster : N-Gramm-Verteilungen folgen dem Zipfschen Gesetz, was eine Datenbereinigung ohne Genauigkeitsverlust ermöglicht.
  • Strategie : Ein Katz-Back-off-Modell wurde als effizientester Ansatz identifiziert.

Datenstatistiken

Vor der Bereinigung habe ich die deutschen Rohdateien analysiert, um deren Umfang und Skalierbarkeit für die finale Wortvorhersage zu bewerten.

de_files <- c("de_DE.blogs.txt", "de_DE.news.txt", "de_DE.twitter.txt")
blogs_de <- readLines("de_DE.blogs.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE, warn=F)
news_de <- readLines("de_DE.news.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE, warn=F)
twitter_de <- readLines("de_DE.twitter.txt", encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE, warn=F)

summary_table_de <- data.frame(
    Datei = c("Blogs", "News", "Twitter"),
    Groesse_MB = sapply(de_files, function(f) file.info(f)$size / 1024^2),
    Zeilenanzahl = c(length(blogs_de), length(news_de), length(twitter_de)),
    Wortanzahl = c(sum(stri_count_words(blogs_de)), sum(stri_count_words(news_de)), sum(stri_count_words(twitter_de)))
)

kable(summary_table_de, caption = "Zusammenfassung der deutschen Rohdateien", digits = 2)
Zusammenfassung der deutschen Rohdateien
Datei Groesse_MB Zeilenanzahl Wortanzahl
de_DE.blogs.txt Blogs 81.50 181958 6206038
de_DE.news.txt News 91.16 244743 13375155
de_DE.twitter.txt Twitter 72.08 947774 11648290

Datenbereinigung & Stichprobenziehung

Um eine schnelle App-Reaktion zu gewährleisten, wurde eine 1% Zufallsstichprobe gezogen. Die Bereinigung umfasste: Umwandlung in Kleinschreibung, Entfernung von Satzzeichen und Filtern von Sonderzeichen.

set.seed(1234)
sample_de <- c(sample(blogs_de, length(blogs_de) * 0.01),
               sample(news_de, length(news_de) * 0.01),
               sample(twitter_de, length(twitter_de) * 0.01))

sample_df_de <- data.frame(text = sample_de, stringsAsFactors = FALSE)

Explorative Analyse

Ich habe N-Gramme (Wortfolgen) analysiert, um die Wahrscheinlichkeit von Wortübergängen zu bestimmen—die Kernlogik meines Prädiktors.

Häufigste Bigramme (Wortpaare)

Bigramme bilden die Basis für die Vorhersage. Das Modell identifiziert Kombinationen wie „in der“ oder „auf den“ als hochfrequente Ankerpunkte.

bigrams_de <- sample_df_de %>%
    unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2) %>%
    count(bigram, sort = TRUE) %>%
    top_n(15, n)

ggplot(bigrams_de, aes(x = reorder(bigram, n), y = n)) +
    geom_col(fill = "#e74c3c") +
    coord_flip() +
    labs(title = "Top 15 der häufigsten deutschen Bigramme", x = "Bigramm", y = "Frequenz") +
    theme_minimal()

Modellierungsstrategie

1. Der Algorithmus

Ich implementiere ein Katz-Back-off-Modell.

  • Trigramm-Match : Suche nach Übereinstimmung basierend auf den letzten zwei Wörtern.
  • Bigramm-Match : Rückgriff auf Ein-Wort-Match, falls kein Trigramm existiert.
  • Unigramm-Match : Liefert das häufigste Wort im Datensatz als Fallback.

2. Performance-Optimierung

  • Pruning : Entfernung von N-Grammen mit nur einem Vorkommen.
  • Datenstruktur : Nutzung von .rds-Dateien für optimierte Ladezeiten.

Quellcode

Der vollständige Quellcode für dieses Projekt und die fertige Shiny-Anwendung sind auf GitHub verfügbar: Quellcode auf GitHub ansehen