Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.8: Synthetically Generated Texts"
Line 90: | Line 90: | ||
===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | '''(1)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 1</u>. In der Datei 1 erkennt man viele englische Wörter, in der Datei 2 viele deutsche. Sinn ergibt keiner der beiden Texte. | + | '''(1)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 1</u>. |
+ | *In der '''Datei 1''' erkennt man viele englische Wörter, in der '''Datei 2''' viele deutsche. | ||
+ | *Sinn ergibt keiner der beiden Texte. | ||
− | '''(2)''' Richtig ist | + | |
− | *Die Wahrscheinlichkeit eines Leerzeichens beträgt bei der Datei 1 (Englisch) 19.8%. Also ist im Mittel jedes 1/0.198 = 5.05–te Zeichen ein Leerzeichen. Die mittlere Wortlänge ergibt sich daraus zu | + | '''(2)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 2</u>. Die Abschätzungen von Shannon und Küpfmüller bestätigen unser Ergebnis: |
+ | *Die Wahrscheinlichkeit eines Leerzeichens beträgt bei der '''Datei 1''' (Englisch) $19.8\%$. Also ist im Mittel jedes $1/0.198 = 5.05$–te Zeichen ein Leerzeichen. Die mittlere Wortlänge ergibt sich daraus zu | ||
:$$L_{\rm M} = \frac{1}{0.198}-1 \approx 4.05\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$ | :$$L_{\rm M} = \frac{1}{0.198}-1 \approx 4.05\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | *Entsprechend gilt für die Datei 2 (Deutsch): | + | *Entsprechend gilt für die '''Datei 2''' (Deutsch): |
:$$L_{\rm M} = \frac{1}{0.176}-1 \approx 4.68\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$ | :$$L_{\rm M} = \frac{1}{0.176}-1 \approx 4.68\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | '''(3)''' Richtig sind <u>die drei ersten Aussagen</u>, nicht jedoch Aussage 4: | + | '''(3)''' Richtig sind <u>die drei ersten Aussagen</u>, nicht jedoch die Aussage '''(4)''': |
− | *Zur Bestimmung der Entropienäherung $H_k$ müssen $k$–Tupel ausgewertet werden, zum Beispiel für $k = 3$ Tripel | + | *Zur Bestimmung der Entropienäherung $H_k$ müssen $k$–Tupel ausgewertet werden, zum Beispiel für $k = 3$ die Tripel „aaa”, „aab”, .... |
*Nach der Generierungsvorschrift „Neues Zeichen hängt von den beiden Vorgängern ab” werden $H_1$, $H_2$ und $H_3$ von VORLAGE und SYNTHESE übereinstimmen, allerdings auf Grund der endlichen Dateilänge nur näherungsweise. | *Nach der Generierungsvorschrift „Neues Zeichen hängt von den beiden Vorgängern ab” werden $H_1$, $H_2$ und $H_3$ von VORLAGE und SYNTHESE übereinstimmen, allerdings auf Grund der endlichen Dateilänge nur näherungsweise. | ||
*Dagegen unterscheiden sich die $H_4$–Näherungen stärker, da bei der Generierung der dritte Vorgänger unberücksichtigt bleibt. | *Dagegen unterscheiden sich die $H_4$–Näherungen stärker, da bei der Generierung der dritte Vorgänger unberücksichtigt bleibt. | ||
Line 107: | Line 110: | ||
'''(4)''' Richtig ist hier nur die <u>Aussage 1</u>: | '''(4)''' Richtig ist hier nur die <u>Aussage 1</u>: | ||
− | *Nach einem Leerzeichen (Wortanfang) folgt „t” mit 17.8%, während am Wortende (vor einem Leerzeichen) „t” nur mit der Häufigkeit <8.5% auftritt | + | *Nach einem Leerzeichen (Wortanfang) folgt „t” mit $17.8\%$, während am Wortende (vor einem Leerzeichen) „t” nur mit der Häufigkeit $<8.5\%$ auftritt. |
− | |||
− | |||
− | + | *Die (hier nicht explizit angegebene) Häufigkeit von „t” ist $8.3\%$. Insgesamt beträgt die Auftrittswahrscheinlichkeit von „t” über alle Positionen im Wort gemittelt $7.4\%$. | |
+ | *Als dritter Buchstaben nach Leerzeichen und „t” folgt „h” mit fast $82\%$ und nach „th” ist „e” mit $62%$ am wahrscheinlichsten. Das lässt daraus schließen, dass „the” in einem englischen Text überdurchschnittlich oft vorkommt und damit auch in der synthetischen '''Datei 1''', wie die nebenstehende Grafik zeigt. | ||
+ | *Aber nicht bei allen Markierungen tritt „the” isoliert auf ⇒ direkt vorher und nachher ein Leerzeichen. | ||
− | '''(5)''' <u>Alle Aussagen</u> treffen zu | + | [[File:Inf_A_1_8d_vers2.png|left|frame|Auftreten von „...the...” im englischen Text]] |
− | *Nach „de” ist tatsächlich „r” am wahrscheinlichsten (32.8%), gefolgt von „n” (28.5%), „s” (9.3%) und „m” (9.7%). | + | <br clear=all> |
+ | '''(5)''' <u>Alle Aussagen</u> treffen zu: | ||
+ | *Nach „de” ist tatsächlich „r” am wahrscheinlichsten $(32.8\%)$, gefolgt von „n” $(28.5\%)$, „s” $(9.3\%)$ und „m” $(9.7\%)$. | ||
*Dafür verantwortlich könnten „der”, „den”, „des” und „dem” sein. | *Dafür verantwortlich könnten „der”, „den”, „des” und „dem” sein. | ||
− | * Nach „da” folgt „s” mit größter Wahrscheinlichkeit: 48.2%. | + | * Nach „da” folgt „s” mit größter Wahrscheinlichkeit: $48.2\%$. |
− | * Nach „di” folgt „e” mit größter Wahrscheinlichkeit: 78.7%. | + | * Nach „di” folgt „e” mit größter Wahrscheinlichkeit: $78.7\%$. |
+ | |||
− | Die Grafik zeigt die Datei 2 mit allen „der”, „die” und „das”. | + | Die Grafik zeigt die '''Datei 2''' mit allen „der”, „die” und „das”. |
− | + | [[File:Inf_A_1_8e_vers2.png|left|frame|Auftreten von „der”, „die” und „das” im deutschen Text]] | |
{{ML-Fuß}} | {{ML-Fuß}} |
Revision as of 09:59, 20 September 2018
Der frühere Praktikumsversuch Wertdiskrete Informationstheorie von Günter Söder am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München verwendet das Windows-Programm WDIT. Die hier angegebenen Links führen zur PDF-Version der Praktikumsanleitung bzw. zur ZIP-Version des Programms. Mit diesem Programm
- kann man aus einer gegebenen Textdatei VORLAGE die Häufigkeiten von Buchstabentripeln wie „aaa”, „aab”, ... , „xyz”, ... ermitteln und in einer Hilfsdatei abspeichern,
- danach eine Datei SYNTHESE erzeugen, wobei das neue Zeichen aus den beiden letzten Zeichen und den abgespeicherten Tripel–Häufigkeiten generiert wird.
Ausgehend von der deutschen und der englischen Bibelübersetzung haben wir so zwei Dateien synthetisiert, die in der Grafik angegeben sind:
- die Datei 1 (rote Umrandung),
- die Datei 2 (grüne Umrandung)
Nicht bekannt gegeben wird, welche Datei von welcher Vorlage stammt. Dies zu ermitteln ist Ihre erste Aufgabe.
Die beiden Vorlagen basieren auf dem natürlichen Alphabet ($26$ Buchstaben) und dem Leerzeichen („LZ”) ⇒ $M = 27$. Bei der deutschen Bibel wurden die Umlaute ersetzt, zum Beispiel „ä” ⇒ „ae”.
Die Datei 1 weist folgende Eigenschaften auf:
- Die häufigsten Zeichen sind „LZ” mit $19.8\%$, gefolgt von „e” mit $10.2\%$ und „a” mit $8.5\%$.
- Nach „LZ” (Leerzeichen) tritt „t” mit $17.8\%$ am häufigsten auf.
- Vor einem Leerzeichen ist „d” am wahrscheinlichsten.
- Die Entropienäherungen jeweils mit der Einheit „bit/Zeichen” wurden wie folgt ermittelt:
- $$H_0 = 4.76\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} H_1 = 4.00\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} H_2 = 3.54\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} H_3 = 3.11\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} H_4 = 2.81\hspace{0.05cm}. $$
Dagegen ergibt die Analyse von Datei 2:
- Die häufigsten Zeichen sind „LZ” mit $17.6\%$ gefolgt von „e” mit $14.4\%$ und „n” mit $8.9\%$.
- Nach „LZ” ist „d” am wahrscheinlichsten $(15.1\%)$ gefolgt von „s” mit $10.8\%$.
- Nach „LZ” und „d” sind die Vokale „e” $(48.3\%)$, „i” $(23\%)$ und „a” $(20.2\%)$ dominant.
- Die Entropienäherungen unterscheiden sich nur geringfügig von denen der Datei 1.
- Für größere $k$–Werte sind diese etwas größer, zum Beispiel $H_3 = 3.17$ statt $H_3 = 3.11$.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Natürliche wertdiskrete Nachrichtenquellen.
- Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Synthetisch erzeugte Texte.
Fragebogen
Musterlösung
- In der Datei 1 erkennt man viele englische Wörter, in der Datei 2 viele deutsche.
- Sinn ergibt keiner der beiden Texte.
(2) Richtig ist der Lösungsvorschlag 2. Die Abschätzungen von Shannon und Küpfmüller bestätigen unser Ergebnis:
- Die Wahrscheinlichkeit eines Leerzeichens beträgt bei der Datei 1 (Englisch) $19.8\%$. Also ist im Mittel jedes $1/0.198 = 5.05$–te Zeichen ein Leerzeichen. Die mittlere Wortlänge ergibt sich daraus zu
- $$L_{\rm M} = \frac{1}{0.198}-1 \approx 4.05\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$
- Entsprechend gilt für die Datei 2 (Deutsch):
- $$L_{\rm M} = \frac{1}{0.176}-1 \approx 4.68\,{\rm Zeichen}\hspace{0.05cm}.$$
(3) Richtig sind die drei ersten Aussagen, nicht jedoch die Aussage (4):
- Zur Bestimmung der Entropienäherung $H_k$ müssen $k$–Tupel ausgewertet werden, zum Beispiel für $k = 3$ die Tripel „aaa”, „aab”, ....
- Nach der Generierungsvorschrift „Neues Zeichen hängt von den beiden Vorgängern ab” werden $H_1$, $H_2$ und $H_3$ von VORLAGE und SYNTHESE übereinstimmen, allerdings auf Grund der endlichen Dateilänge nur näherungsweise.
- Dagegen unterscheiden sich die $H_4$–Näherungen stärker, da bei der Generierung der dritte Vorgänger unberücksichtigt bleibt.
- Bekannt ist nur, dass auch bezüglich SYNTHESE $H_4 < H_3$ gelten muss.
(4) Richtig ist hier nur die Aussage 1:
- Nach einem Leerzeichen (Wortanfang) folgt „t” mit $17.8\%$, während am Wortende (vor einem Leerzeichen) „t” nur mit der Häufigkeit $<8.5\%$ auftritt.
- Die (hier nicht explizit angegebene) Häufigkeit von „t” ist $8.3\%$. Insgesamt beträgt die Auftrittswahrscheinlichkeit von „t” über alle Positionen im Wort gemittelt $7.4\%$.
- Als dritter Buchstaben nach Leerzeichen und „t” folgt „h” mit fast $82\%$ und nach „th” ist „e” mit $62%$ am wahrscheinlichsten. Das lässt daraus schließen, dass „the” in einem englischen Text überdurchschnittlich oft vorkommt und damit auch in der synthetischen Datei 1, wie die nebenstehende Grafik zeigt.
- Aber nicht bei allen Markierungen tritt „the” isoliert auf ⇒ direkt vorher und nachher ein Leerzeichen.
(5) Alle Aussagen treffen zu:
- Nach „de” ist tatsächlich „r” am wahrscheinlichsten $(32.8\%)$, gefolgt von „n” $(28.5\%)$, „s” $(9.3\%)$ und „m” $(9.7\%)$.
- Dafür verantwortlich könnten „der”, „den”, „des” und „dem” sein.
- Nach „da” folgt „s” mit größter Wahrscheinlichkeit: $48.2\%$.
- Nach „di” folgt „e” mit größter Wahrscheinlichkeit: $78.7\%$.
Die Grafik zeigt die Datei 2 mit allen „der”, „die” und „das”.