Bir özniteliğin kaynağını bul¶
Bir sayıyı çalışmanızda kullanacaksanız nereden geldiğini yazmanız gerekir. Kütüphane bunu size hazır verir.
describe_feature¶
{'key': 'mattr',
'group': 'lexical',
'group_label': 'Lexical richness & frequency',
'description': 'moving-average TTR',
'formula': 'mean TTR of every sliding window of mattr_window words',
'scale': 'ratio_0_1',
'inputs': ('raw_text', 'surface_tokens', 'lemma_tokens', 'pos_data'),
'params': ('mattr_window',),
'requires': 'at least 100 words (2 x mattr_window)',
'citation': 'Covington & McFall (2010); default window 50 — C&M recommend a window of '
'500; 50 is used here so that texts of 100+ words can be measured (mattr '
'needs 2 × window)',
'references': ('Covington, M. A., & McFall, J. D. (2010). Cutting the Gordian knot: '
'The moving-average type–token ratio (MATTR). Journal of Quantitative '
'Linguistics, 17(2), 94–100. DOI 10.1080/09296171003643098',),
'definitions': {'word': {'name': 'space_unit',
'source': 'tlf',
'description': 'Whitespace-separated piece of the raw text '
'with edge punctuation stripped, containing a '
"letter or digit; the library's default "
'word.'},
'type': {'name': 'lowercase_surface',
'source': 'tlf',
'description': 'The word string lowercased by language '
'(Turkish I→ı, İ→i); inflected forms are '
'separate types.'}}}
Alanlar ne işe yarar¶
| Alan | Ne için |
|---|---|
description |
Bir tümcelik tanım |
formula |
Hesabın kendisi, sözel |
scale |
Ölçek: ratio_0_1, score, count… |
inputs |
Hangi ön işleme adımına ihtiyaç duyduğu |
params |
Hangi FeatureParams alanının onu etkilediği |
requires |
Sayı üretmesi için gereken en az veri; sağlanmazsa nan |
citation |
Kısa işaretçi — yöntem bölümünde parantez içi |
references |
Tam bibliyografik kayıt — kaynakçaya kopyalanacak olan |
definitions |
formuladaki terimlerin ne demek olduğu ve tanımın nereden geldiği: her terim için {"name", "source" (kuralı kim koyuyor: tlf, spacy, zeyrek, textstat, wordfreq), "description" (tek tümce: nasıl sayıldığı)}; yalnız o formülün kullandığı terimler; dile göre değişen terimde (syllable, type) describe_feature(key, lang="tr") dili seçer |
Künye ne bilmediğimizi de söyler¶
Yukarıdaki örnekte künye şunu yazıyor:
default window 50 — C&M recommend a window of 500; 50 is used here so that texts of 100+ words can be measured (mattr needs 2 × window)
Yani: yöntem Covington & McFall'ın, ama varsayılan pencere boyu onlardan gelmiyor. Bu ayrımı künyeden okuyabilmeniz kasıtlıdır.
Aynı kalıbın başka biçimleri:
"Herdan (1960/1964), as cited in Tweedie & Baayen (1998) p.327, eq. (5)"— birincil kaynağa ulaşılamadı, formül aktaran kaynaktan alındı. 15 künye böyledir ve hepsias cited inile işaretlidir."McLaughlin (1969) p.641; polysyllabic = 3+ syllables — the ratio form of SMOG's input, not the source's own measure"— ölçü kaynaktan türetilmiş ama kaynağın kendi ölçüsü değil.
Kaynağı olmayan öznitelikler¶
citation None ise o anahtar adlandırılmış bir literatür ölçüsü
değildir, saf bir tanımdır: punct_dash_ratio ("tire / bütün noktalama işaretleri"),
uppercase_ratio ("büyük harfle başlayan sözcüklerin payı"), lemma_count
("farklı lemma sayısı").
Bir dış etiket şemasının kategorisini sayan anahtarların künyesi ise None
değildir, şemayı gösterir (case_loc_ratio → UD; zeyrek_case_loc_ratio →
Zeyrek).
Türkçedeki 208 anahtarın 11'inin künyesi yoktur.
Kaynakçayı oluşturmak¶
kullandiklarim = ["mattr", "atesman", "sent_len_mean"]
kaynaklar = set()
for k in kullandiklarim:
kaynaklar.update(tlf.describe_feature(k)["references"])
for r in sorted(kaynaklar):
print(r)
Bu size yalnız kullandığınız özniteliklerin kaynakçasını verir — 56 eserin tamamını değil.
Sayı gerçekten tutuyor mu¶
Künye kaynağı söyler; tuttuğunu söylemez. Onun için ayrı bir belge var:
- Doğrulama raporu — her öznitelik için, kaynağın yayımladığı sayıyla karşılaştırma.
- Nasıl okunacağı: Doğrulama sistemi.