Частотный словарь русского языка онлайн. Частотный словарь английского: «скачать-бесплатно-без-регистрации

Материал из Википедии - свободной энциклопедии

Часто́тный слова́рь (или частотный список) - набор слов данного языка (или подъязыка) вместе с информацией о частоте их встречаемости. Словарь может быть отсортирован по частоте, по алфавиту (тогда для каждого слова будет указана его частота), по группам слов (например, первая тысяча наиболее частотных слов, за ней вторая и т. п.), по типичности (слова, частотные для большинства текстов), и т. д. Частотные списки используются для преподавания языка, создания новых словарей, приложений компьютерной лингвистики, исследований в области лингвистической типологии, и т. д.

Построение частотных списков

Обычно частотные словари строятся на основе корпусов текстов: берется набор текстов, представительный для языка в целом, для некоторой предметной области или данного автора (см. Частотный словарь Грибоедова) и из него извлекаются словоформы, леммы и части речи (последние извлекаются в случае, если корпус имеет морфологическую разметку).

Проблемы при создании частотных списков заключаются в:

воспроизводимости (будут ли результаты идентичны на другом аналогичном корпусе),
всплесках частоты отдельных слов (частота слова в одном тексте может повлиять на его позицию в частотном списке),
сложности определения позиции менее частотных слов, что не дает возможности ранжировать их рационально; например, слово белиберда входит в 20 000 наиболее частотных слов, в то время, как слово хрюкнуть находится за пределами списка первых 40 тысяч.

Все эти проблемы связаны с тем, что со статистической точки зрения язык представляет собой большое количество редких событий (Закон Ципфа), в результате чего небольшое количество слов встречается очень часто, а подавляющее большинство слов имеют очень невысокую частоту. Частота слова и (самого частотного слова русского языка) примерно в 10 раз выше частоты слова о , которое в свою очередь встречается в 100 раз чаще таких обыденных слов как путешествие, старость или мода .

Для описания всплесков частоты можно использовать метафору хоббита (Адам Килгаррифф изначально использовал относительно редкое английское слово whelk, вид морского моллюска , англ. whelk ): если несколько текстов в корпусе о хоббитах, то это слово будет употребляться почти в каждом предложении. В результате его частота в этих текстах будет сравнима с частотой служебных слов, но и в частотном списке большого корпуса, в который входят такие тексты, это слово будет иметь неправдоподобно высокий ранг. Такие всплески частоты можно оценивать с помощью коэффициента вариации : отношения стандартного отклонения к средней частоте.

Сравнение корпусов

Частотные словари обеспечивают возможность сравнить два корпуса, чтобы определить слова, наиболее характерные для каждого из них. В связи с тем, что размеры корпусов могут быть различны, более надёжная оценка частоты слов основывается на приведении их к чмс (частота на миллион словоформ, англ. ipm, instances per million words ). Слово и имеет частоту около 30 000 чмс, слово старость - около 30.

Для определения набора ключевых слов, отличающих один корпус от другого можно использовать разные статистические меры: хи-квадрат , отношение правдоподобия (англ. Likelihood-ratio test ) и т. п.

См. также

Напишите отзыв о статье "Частотный словарь"

Литература

Adam Kilgarriff // International Journal of Lexicography. - 1997. - № 10(2) . - P. 135-155.
Ляшевская О. Н., Шаров С. А. . - М .: Азбуковник, 2009. - 1087 с. - ISBN 978-5-91172-024-7 .
Частотный словарь // Большая советская энциклопедия : [в 30 т.] / гл. ред. А. М. Прохоров . - 3-е изд. - М . : Советская энциклопедия, 1969-1978.
Частотный словарь русского языка / Под ред. Л. Н. Засориной. - М .: Русский язык, 1977.
// Лермонтовская энциклопедия / АН СССР. Ин-т рус. лит. (Пушкин. Дом); Науч.-ред. совет изд-ва «Сов. Энцикл.». - М .: Сов. Энцикл., 1981. - С. 717-774.
Шаров С. А. .
Штейнфельдт Э. А. Частотный словарь современного русского литературного языка. - М ., 1973.

Ссылки

Отрывок, характеризующий Частотный словарь

Остановленные пехотные солдаты, толпясь в растоптанной у моста грязи, с тем особенным недоброжелательным чувством отчужденности и насмешки, с каким встречаются обыкновенно различные роды войск, смотрели на чистых, щеголеватых гусар, стройно проходивших мимо их.
– Нарядные ребята! Только бы на Подновинское!
– Что от них проку! Только напоказ и водят! – говорил другой.
– Пехота, не пыли! – шутил гусар, под которым лошадь, заиграв, брызнула грязью в пехотинца.
– Прогонял бы тебя с ранцем перехода два, шнурки то бы повытерлись, – обтирая рукавом грязь с лица, говорил пехотинец; – а то не человек, а птица сидит!
– То то бы тебя, Зикин, на коня посадить, ловок бы ты был, – шутил ефрейтор над худым, скрюченным от тяжести ранца солдатиком.
– Дубинку промеж ног возьми, вот тебе и конь буде, – отозвался гусар.

Остальная пехота поспешно проходила по мосту, спираясь воронкой у входа. Наконец повозки все прошли, давка стала меньше, и последний батальон вступил на мост. Одни гусары эскадрона Денисова оставались по ту сторону моста против неприятеля. Неприятель, вдалеке видный с противоположной горы, снизу, от моста, не был еще виден, так как из лощины, по которой текла река, горизонт оканчивался противоположным возвышением не дальше полуверсты. Впереди была пустыня, по которой кое где шевелились кучки наших разъездных казаков. Вдруг на противоположном возвышении дороги показались войска в синих капотах и артиллерия. Это были французы. Разъезд казаков рысью отошел под гору. Все офицеры и люди эскадрона Денисова, хотя и старались говорить о постороннем и смотреть по сторонам, не переставали думать только о том, что было там, на горе, и беспрестанно всё вглядывались в выходившие на горизонт пятна, которые они признавали за неприятельские войска. Погода после полудня опять прояснилась, солнце ярко спускалось над Дунаем и окружающими его темными горами. Было тихо, и с той горы изредка долетали звуки рожков и криков неприятеля. Между эскадроном и неприятелями уже никого не было, кроме мелких разъездов. Пустое пространство, саженей в триста, отделяло их от него. Неприятель перестал стрелять, и тем яснее чувствовалась та строгая, грозная, неприступная и неуловимая черта, которая разделяет два неприятельские войска.
«Один шаг за эту черту, напоминающую черту, отделяющую живых от мертвых, и – неизвестность страдания и смерть. И что там? кто там? там, за этим полем, и деревом, и крышей, освещенной солнцем? Никто не знает, и хочется знать; и страшно перейти эту черту, и хочется перейти ее; и знаешь, что рано или поздно придется перейти ее и узнать, что там, по той стороне черты, как и неизбежно узнать, что там, по ту сторону смерти. А сам силен, здоров, весел и раздражен и окружен такими здоровыми и раздраженно оживленными людьми». Так ежели и не думает, то чувствует всякий человек, находящийся в виду неприятеля, и чувство это придает особенный блеск и радостную резкость впечатлений всему происходящему в эти минуты.
На бугре у неприятеля показался дымок выстрела, и ядро, свистя, пролетело над головами гусарского эскадрона. Офицеры, стоявшие вместе, разъехались по местам. Гусары старательно стали выравнивать лошадей. В эскадроне всё замолкло. Все поглядывали вперед на неприятеля и на эскадронного командира, ожидая команды. Пролетело другое, третье ядро. Очевидно, что стреляли по гусарам; но ядро, равномерно быстро свистя, пролетало над головами гусар и ударялось где то сзади. Гусары не оглядывались, но при каждом звуке пролетающего ядра, будто по команде, весь эскадрон с своими однообразно разнообразными лицами, сдерживая дыханье, пока летело ядро, приподнимался на стременах и снова опускался. Солдаты, не поворачивая головы, косились друг на друга, с любопытством высматривая впечатление товарища. На каждом лице, от Денисова до горниста, показалась около губ и подбородка одна общая черта борьбы, раздраженности и волнения. Вахмистр хмурился, оглядывая солдат, как будто угрожая наказанием. Юнкер Миронов нагибался при каждом пролете ядра. Ростов, стоя на левом фланге на своем тронутом ногами, но видном Грачике, имел счастливый вид ученика, вызванного перед большою публикой к экзамену, в котором он уверен, что отличится. Он ясно и светло оглядывался на всех, как бы прося обратить внимание на то, как он спокойно стоит под ядрами. Но и в его лице та же черта чего то нового и строгого, против его воли, показывалась около рта.
– Кто там кланяется? Юнкег" Миг"онов! Hexoг"oшo, на меня смотг"ите! – закричал Денисов, которому не стоялось на месте и который вертелся на лошади перед эскадроном.
Курносое и черноволосатое лицо Васьки Денисова и вся его маленькая сбитая фигурка с его жилистою (с короткими пальцами, покрытыми волосами) кистью руки, в которой он держал ефес вынутой наголо сабли, было точно такое же, как и всегда, особенно к вечеру, после выпитых двух бутылок. Он был только более обыкновенного красен и, задрав свою мохнатую голову кверху, как птицы, когда они пьют, безжалостно вдавив своими маленькими ногами шпоры в бока доброго Бедуина, он, будто падая назад, поскакал к другому флангу эскадрона и хриплым голосом закричал, чтоб осмотрели пистолеты. Он подъехал к Кирстену. Штаб ротмистр, на широкой и степенной кобыле, шагом ехал навстречу Денисову. Штаб ротмистр, с своими длинными усами, был серьезен, как и всегда, только глаза его блестели больше обыкновенного.

ЧАСТОТНЫЙ СЛОВАРЬ

вид словаря (См. Словарь) (обычно одноязычного), в котором лексические единицы характеризуются с точки зрения степени их употребительности в совокупности текстов, представительных либо для языка в целом, либо для отдельного функционального стиля (См. Стиль), либо для одного автора. В зависимости от типа лексические единицы различаются Ч. с. словоформ, слов (лексем), основ слов (используются в информатике), слов в определённых значениях (семантический Ч. с.), словосочетаний. Различаются абсолютные и относительные характеристики употребительности лексической единицы (x ).Абсолютной характеристикой является частота (f ) данной лексической единицы (х ), равная числу употреблений х в обследованной совокупности текстов f (x ). В Ч. с. приводится либо f (x ), либо нормированная частота

где N - число исследованных слов текста. Относительной характеристикой употребительности лексической единицы является либо её ранг (число лексических единиц, которые в данном Ч. с. имеют абсолютную характеристику употребительности, более высокую или равную абсолютной характеристике данной лексической единицы), либо какой-либо признак, по которому ранг может быть вычислен с большей или меньшей точностью. В большинстве Ч. с. приводятся и абсолютные, и относительные характеристики. Ч. с. используются для создания эффективных методик обучения языку, для выделения ключевых слов (в информатике), для создания рациональных кодов (в теории связи).

Лит.: Ермоленко Г. В., Лингвистическая статистика. Краткий очерк и библиографический указатель, Алма-Ата, 1970; Штейнфельдт Э. А., Частотный словарь современного русского литературного языка, М., 1973; Частотный словарь русского языка, под ред. Л. Н. Засориной, М., 1977; Kučera Н., Francis W., Computational analysis of present-day American English, Providence, 1967; Kvantitativni lingvistika, Statni knihovna ČSSR, 1964-1972; Meier Н., Deutsche Sprachstatistik, Bd 1-2, Hildesheim, 1964; Dictionnaire des fréquences vocabulaire littéraire des XIX et XX siecles, v. 1- 4, P.- Nancy, 1971 (Centre de recherche pour un trésor de la langue française); Bailey R., Doležel L., An annotated bibliography of statistical stylistics, Ann Arbor, 1968.

ЧАСТОТНЫЙ СЛОВАРЬ
НАЦИОНАЛЬНОГО КОРПУСА РУССКОГО ЯЗЫКА: КОНЦЕПЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ

FREQUENCY DICTIONARY OF THE RUSSIAN NATIONAL CORPUS: PRINCIPLES AND TECHNOLOGY

Ляшевская О.Н. ([email protected] ) , Институт русского языка им. В.В.Виноградова, Москва
Шаров С.А. ([email protected] ), Университет Лидса, Великобритания

Словарь содержит представительный базовый словник современного русского языка (2-я половина XX – начало XXI вв.), снабженный информацией о частотности употребления, статистическом распределении по текстам и жанрам, по времени создания текстов. Словарь основан на текстах Национального корпуса русского языка объемом 100 млн. словоупотреблении.

1. Введение

Для русского языка было разработано несколько частотных словарей. Пионером был словарь Г. Йоссельсона, изданный в 1953 году в Детройте на материале языка по преимуществу дореволюционной России. Словари Э.А. Штейнфельд (1963), Л.Н. Засориной (1977), Л. Леннгрена (1993) и др. были созданы на основе относительно небольших коллекций текстов (400 тысяч - 1 миллион слов) и в большой степени отражают специфику русского языка советского периода: частоты слов товарищ и партия в них сопоставимы со служебными словами, а слово расческа отсутствует. Существуют также специализированные словари, в частности, словарь Е.М. Степановой (1976), посвященный общенаучной лексике. Отдельную отрасль статистических словарей составляют словари языка Пушкина, Достоевского, Грибоедова, Цветаевой (Виноградов 1956-1961, Шайкевич и др. 2003, Поляков 1999, Белякова и др. 1996), которые полностью описывают язык данного писателя.

Новый частотный словарь – универсальный. Несмотря на то, что последний его прямой предшественник был выпущен 15 лет назад (Леннгрен 1993), очевидно, что за это время изменилось многое – как сам язык, так и технология подготовки частотных словарей. Наш словарь призван представить статистическую картину современного словоупотребления (1950-2005 г.), заполнив, в частности, лакуну последних двух десятилетий, а также показать изменения, произошедшие в языке с 1950 года.

Словарь базируется на 100-миллионном корпусе, в то время как предыдущие словари опирались на материал объемом от 400 тыс. до 1 млн. словоупотреблений. Национальный корпус (www.ruscorpora.ru , НКРЯ 2005) более представителен по охвату материала, так как содержит сбалансированную коллекцию текстов разных типов, жанров и стилей, в том числе и тексты русского зарубежья. Распределение текстов в подкорпусе современного русского языка (с 1950 года) по функциональным стилям показано в таблице 1. Тексты нехудожественной литературы относятся к более чем 50 предметным областям (экономика и финансы, право, путешествия и др.), а их типология варьируется от законов и научных статей до интервью, инструкций и объявлений (всего более 100 типов). Художественные тексты включают романы, повести, рассказы, очерки, пьесы, сказки, эссе, литературные письма и др.

Художественная литература
Публицистика
Прочая нехудожественная литература
Устная литература

Табл. 1. Функциональные стили подкорпуса современного русского языка

Большой размер и стилистическая сбалансированность корпуса являются предпосылкой того, что он будет давать надежные статистические результаты для наиболее частотных слов: так, состав первых 20 000 элементов не будет существенно меняться, если, сохранив пропорцию, заменить данные тексты другими или сравнить несколько подвыборок корпуса. Это показывает опыт составления частотных словарей других 100-миллионных национальных корпусов, таких как британский , чешский (Leech et al. 2001, Čermák & Křen 2004) , а также корпуса испанского языка (Davies 2005) . Естественно, что частотный словарь НКРЯ во многом, и в технологических вопросах, и содержательно, ориентируется на эти образцы.

2. Размер корпуса и надежность выборки

Существующие частотные словари для русского языка были построены на сравнительно небольших корпусах: ЭВМ первых поколений не могли работать с корпусами большего размера. Интересно, что теоретические рекомендации, выработанные в 1970-е годы (Пиотровский и др. 1972), также доказывали, что для достоверного описания 1600-1700 наиболее частотных слов достаточно использовать корпус размером 400 тыс. словоупотреблений. Эта аргументация строилась на понятии доверительного интервала, который широко используется в статистике и социологии: если мы знаем размер выборки и экспериментальную вероятность события в этой выборке (т.е. частоту слова нашем корпусе), то мы можем вычислить доверительный интервал вероятности этого события на всей популяции (т.е. частоту употребления того же слова во всем пространстве языка).

В таблице 2 приводятся примеры частоты отдельных слов в словарях Леннгрена, Засориной и Штейнфельд в сравнении с частотами НКРЯ и 150-миллионного корпуса русского языка, собранного из Интернета (о последнем см. Sharoff 2006). Несмотря на то, что слова думать, задача, любить безусловно относятся к ядру языка (входят в число 200-500 самых частотных лемм), в небольших корпусах даже их частота различается весьма существенно. Частота сравнительно менее частотных слов (загрязнение, изучение, милый ) варьируется в еще больших пределах. Хотя состав Интернет-корпуса довольно существенно отличается от НКРЯ (большим количеством технических текстов и форумов и меньшим количеством художественной литературы), различия в частоте этих единиц между ними не столь велики.

Лемма	Леннгрен	Засорина	Штейнф.	НКРЯ	Интернет
власть
думать		1094	1058
загрязнение
задача
изучение
любить
милый

Табл. 2: Сравнение частоты отдельных слов (среднее на миллион словоупотреблений).

Как видим, теоретические рекомендации относительно достаточного размера корпуса в данном случае оказываются не слишком достоверными. Причина этого кроется в исходных допущениях на нормальное Гауссово распределение частоты слов, в соответствии с которым каждое слово встречается с одинаковой частотой во всех текстах. Если слово встретилось в тексте один раз, то при нормальном распределении это не влияет на вероятность его употребления там во второй раз. Но в реальности это не так. Каждый текст имеет некоторую собственную тему, слова которой в этом тексте будут употребляться намного чаще среднего. В тексте про хоббитов слово хоббит будет употребляться так же часто, как и многие служебные слова, что существенно повысит его частоту в корпусе, который будет включать хотя бы один такой текст .В результате частотный список, построенный на основе корпуса, отражает специфику тех текстов, которые попали в него при его составлении.

Таблица 2 показывает несовершенство частотных словарей, построенных на относительно небольших корпусах, но простое увеличение размера корпуса также не гарантирует стабильности результатов. При интерпретации списков частотного словаря надо помнить, что любой корпус, каким бы большим он ни был, является конечным подмножеством потенциально бесконечного множества текстов на данном языке. Любая другая выборка этого подмножества породит несколько другой список, который будет отличаться в своих менее частотных элементах. Корпус большего размера, отражающий большее количество тем и функциональных стилей (корпус типа BNC или НКРЯ), обеспечивает хорошую надежность для наиболее частотных элементов. Тем не менее, дальнейшее увеличение объема текстов в ущерб их разнообразию (см., например, проекты создания Гига-корпусов английского и китайского языков, содержащих более миллиарда словоупотреблений новостных текстов, Cieri & Liberman 2002), может приводить к меньшей надежности частотного списка на таких корпусах за счет сдвига их словаря в сторону новостной лексики.

Поскольку задачей частотного словаря является не просто ранжировать слова по их частоте в отдельном корпусе, но и определить лексическое ядро языка, необходимо отделить слова, часто встречающиеся во многих текстах, от тех, чье лексическое поведение подобно словам Норьега или хоббит , и которые случайно оказались в той или иной позиции частотного списка. Так в Чешском национальном корпусе используется понятие средней уменьшенной частоты (ARF, Average Reduced Frequency), в котором частота слова взвешивается по расстоянию между отдельными словоупотреблениями (Čermak & Křen 2005). Во многих частотных словарях (Леннгрена, Британского национального корпуса, словаря французской лексики в области бизнеса) используется коэффициент D, введенный А. Жуйаном (Juilland et al. 1970), который принимает во внимание как число документов, в которых встречается слово, так и его относительную частоту в этих документах:

где μ – средняя частота слова по всему корпусу, σ – среднее квадратичное отклонение этой частоты на отдельных документах, n – число документов, в которых встречается это слово.

Значение D у слов, встречающихся в большинстве документов, близко к 100, а у слов, часто встречающихся лишь в небольшом числе документов, близко к 0.Частотный список словаря Леннгрена даже отсортирован по значению произведения этого коэффициента на среднюю частоту слова. В связи с тем, что теоретический статус этого произведения неясен, мы не считали целесообразным сортировать наш словарь по нему. Однако его указание для каждого слова дает возможность оценить, насколько оно специфично для отдельных предметных областей. Например, слова жуткий, специфический и сырье имеют примерно равную частоту (21 употребление на миллион слов), но при этом коэффициент D у специфический - 66, сырье - 18, а у жуткий - 78, что означает, что последнее слово значимо для большего числа предметных областей и (при прочих равных условиях) имеет большие шансы на место в неспециализированном словаре.

3. Структура словаря

Концепция словаря предполагает издание «бумажной» версии с сопутствующим ей электронным вариантом, представляющим частотный словарь в более полном объеме. Словарная часть содержит следующие разделы:

I. Общая лексика

● алфавитный список лемм

● частотный список лемм

● распределение лемм по функциональным стилям:

Ø частотный словарь художественной литературы,

словарь значимой лексики художественной литературы

Ø частотный словарь публицистики,

словарь значимой газетно-новостной лексики

Ø частотный словарь другой нехудожественной литературы,

словарь значимой лексики

Ø частотный словарь живой устной речи,

словарь значимой лексики живой устной речи

● алфавитный список словоформ

II. Части речи

● частотный список имен существительных

● частотный список глаголов

● частотный список имен прилагательных

● частотный список наречий и предикативов

● частотный список местоимений (местоимения-существительные, прилагательные, наречия, предикативы)

● частотный список лемм служебных частей речи

III . Вспомогательные таблицы

● данные о частотности частеречных классов и другая статистическая информация

IV . Имена собственные и аббревиатуры

● алфавитный список лемм

В алфавитном списке лемм приводится имя леммы, часть речи, общая частота леммы, число документов, в которых она встретилась и коэффициент вариации D. Общая частота характеризует число употреблений на миллион слов корпуса, или ipm (instances per million words). Это делается для того, чтобы упростить сравнение частоты слова в разных корпусах, которые могут довольно сильно отличаться по своим размерам. Например, если слово власть встречается 55 раз в корпусе размером 400 тыс. слов, 364 раза в миллионном корпусе и 40598 раз в 100-миллионном корпусе современного русского языка и 55673 раза в большом 135-миллио¬нном корпусе НКРЯ, то его частота в ipm составит 137.5, 364.0, 372.06 и 412.39, соответственно. Алфавитный список электронного издания включает 60 000 наиболее частотных лемм.

В списке лемм, упорядоченном по частотности, указываются имя леммы, часть речи, общая частота леммы, число документов, коэффициент D и распределение частотности по десятилетиям. Частотный список включает 20 000 самых частотных лемм.

Частотные словари функциональных стилей составлены на основе подкорпусов художественной литературы, публицистики, другой нехудожественной литературы и устной речи. В список включены 5 000 самых частотных лемм этих подкорпусов. Список наиболее типичных лемм для каждого типа текстов был выделен на основе сравнения частоты лемм в таких текстах и в остальном корпусе. В качестве метрики сравнения был использован критерий отношения правдоподобия (log-likelihood), вычисляемый на основе следующей матрицы:

	Подкорпус	Другие тексты	Весь корпус
Частота			а+ b
Размер

На основе этой матрицы значение отношения правдоподобия G2 можно вычислить по следующей формуле (Rayson & Garside 2000):

Словари значимой лексики для разных функциональных стилей включают по 500 лемм.

Алфавитный список словоформ включает все словоформы корпуса с частотой выше 0.1 ipm (всего около 15 тыс.); приводится общая частота словоформы. Омонимичные словоформы помечаются знаком *.

В разделе «Части речи» частотный список лемм разбит на шесть подсписков: имена существительные, глаголы, имена прилагательные, наречия и предикативы, местоимения и служебные части речи. Для каждой леммы указана ее общая частота и ранг (порядковый номер) в общем списке. Каждый список содержит по 1 тысяче наиболее частотных лемм.

Вспомогательные таблицы включают в себя данные о частотности частеречных классов, других грамматических категорий, а также информацию о покрытии текста лексемами, средней длине слова, словоформы и предложения.

Завершает словарь алфавитный список имен собственных и аббревиатур. Имена собственные отделены от основной части словника, так как образуют значительно менее стабильную в статистическом отношении группу, а их частотность в большой степени зависит от выбора текстов в корпусе и их хронотопа. В Леннгрен 1993 высказано мнение, что включение имен собственных в частотный словарь на общих основаниях неизбежно приводит к его преждевременному устареванию.

Для получения списка имен собственных и аббревиатур из конкорданса корпуса были выделены имена существительные и сокращения, написание которых в текстах с большой буквы превышало 95-процентный порог, ср. Россия, Смирнов, ГРЭС, МИД, КЗоТ . В словарь включена ядерная часть этого списка, насчитывающая 3 000 наиболее частотных единиц.

По традиции, сложившейся для изданий такого рода, на страницах словаря представлена рубрика «Интересные факты»: публикуются списки самых популярных слов различных лексических групп (дни недели, погодные явления, цвета, глаголы движения и т.д.), а также самые длинные словоформы и частотный список знаков пунктуации.

6429	костюм	2288	плащ
4890	сапог	2179	юбка
3696	пальто	1904	шинель
3696	рубашка	1894	наряд*
3410	куртка	1822	туфля
3396	шапка	1668	рубаха
3126	ботинок	1633	джинсы
3041	платок	1585	перчатка
2962	пиджак	1522	шуба
2955	брюки	1356	мундир
2840	штаны	1251	фуражка
2686	шляпа	1235	свитер
2617	берет	1134	валенок

Табл. 3: Частотный список обозначений одежды и обуви.

В качестве примера в таблице 3 мы приводим частоты имен существительных, обозначающих одежду и обувь. Как можно ожидать, список отражает, с одной стороны, «типичность» элементов гардероба (валенки занимают только 26 место в списке), а с другой стороны, их «значимость» при описании внешности человека в текстах (костюм – более перцептивно выделенная вещь, чем ботинки ).

4. Подготовка словарного материала

Базовые списки частотного словаря были получены в автоматическом режиме, при этом использовалась метатекстовая и лексико-грамматическая разметка корпуса. На основе метатекстовой информации были построены и сравнивались между собой частотные списки на отдельных выборках корпуса (по функциональным стилям, по времени создания текста). Другой вид разметки, лексико-грамматическая, позволяет установить исходную форму слова (лемму), ее часть речи и такие грамматические характеристики, как падеж, число, время и т. д. Это дало возможность собрать данные о частотности не только отдельных словоформ, но и лексем, а также об употребительности тех или иных грамматических категорий. При создании настоящего словаря был использован вариант лексико-грамматической разметки корпуса с автоматическим разрешением морфологической омонимии.

Русский язык как язык с богатым словоизменением создает дополнительные трудности для составителей частотного словаря, так как многие словоформы в текстах омонимичны (ср. словоформу стали как форму глагола стать и существительного сталь , словоформу банка , представляющую леммы банк и банка , слова типа вера и Вера ). Тем не менее, в частотном словаре исходная форма слова, или лемма, должна быть приписана любой словоформе однозначно.

В словарях предшествующего поколения (Засорина 1977, Леннгрен 1993) омонимия разрешалась вручную, так как объем обрабатываемого корпуса был незначителен. Очевидно, что для 100-миллионного корпуса такое решение не подходит. При составлении настоящего словаря был учтен опыт чешских коллег, которым пришлось дорабатывать морфологический анализатор, пополнять словарь и проводить ручную редактуру. Первоначально корпус НКРЯ был размечен морфологическим анализатором Mystem (Сегалович, Маслов 1998). Неоднозначность в лексико-грамматической разметке была разрешена с помощью программы А.В. Сокирко, использующей модель триграмм и тренировочный подкорпус со снятой вручную омонимией (Сокирко, Толдова 2005).

Существенную проблему для лемматизации представляют также несловарные слова (Ляшевская и др. 2007). Если слово отсутствует в грамматической словаре морфологического парсера, то ему приписываются одна или несколько гипотез об исходной форме слова и его грамматических характеристиках. В результате в частотный словарь попадают такие «леммы», как благодарностий (ср. словоформу благодарностию ), Янсный (ср. Янсен ), Барклаивать (ср. Барклай ). Между тем, доля несловарных словоформ в НКРЯ составляет 3% всех словоупотреблений и 45% списка словоформ корпуса. Для частотных несловарных словоформ использовались программы пост-обработки морфологической разметки НКРЯ, составленные Б.П. Кобрицовым и Г.К. Бронниковым, а также результаты валидации работы этих программ, полученные О.Н. Ляшевской и Д.К. Бронниковой (Ляшевская 2007, Бронникова 2007). Наиболее эффективными оказались два подхода к лемматизации несловарных слов: кластеризация гипотез о лемме и типе парадигмы (наиболее вероятным для словоформы считается тот разбор, который встречается и у других несловарных словоформ, таким образом, словоформы «ищут» себе соседей по словоизменительной парадигме) и выделение наиболее продуктивных приставок.

Поскольку автоматическое разрешение омонимии и интерпретация несловарных форм допускают определенную, хотя и незначительную, погрешность, омонимы, входящие в первые 20 тысяч частотных слов, подверглись дополнительной ручной проверке.

***

Авторы выражают благодарность В.А. Плунгяну, А.Я. Шайкевичу, а также Е.А. Гришиной, Б.П. Кобрицову, Е.В. Рахилиной, Д.В. Сичинаве и другим участникам семинара НКРЯ, принимавшим участие в обсуждении принципов создания словаря. Мы благодарим О. Урюпину, Д. и Г. Бронниковых, Б. Кобрицова, сотрудников ООО «Яндекс» А. Аброскина, Н. Григорьева, А. Сокирко за помощь в сборе и обработке материала.

О.Г. (сост.). Словарь поэтического языка Марины Цветаевой. В 4-х томах. М: Дом-музей Марины Цветаевой , 1996.

Виноградов В.В. (отв. ред.). Словарь языка Пушкина. Т. I – IV . М ., 1956-1961.

Зализняк А.А. Грамматический словарь русского языка: Словоизменение. М. , 197 7 ; 4-е изд.: М.: Русские словари, 2003.

Засорина Л.Н. (ред.). Частотный словарь русского языка. Москва: Русский язык , 1977 .

Лённгрен Л. (ред.). Частотный словарь современного русского языка [ L ö nngren , Lennart . The Frequency Dictionary of Modern Russian. Acta Univ. Ups., Studia Slavica Upsaliensia Uppsala 32]. Uppsala, 1993.

Ляшевская О.Н.. К проблеме лемматизации несловарных слов // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды международной конференции «Диалог 2007». М , 2007.

Ляшевская О.Н., Кобрицов Б.П., Сичинава Д.В. Автоматизация построения словаря на материале массива несловарных словоформ // Интернет-математика 2007. Екатеринбург , 2007.

НКРЯ: Национальный корпус русского языка 2003-2005: Результаты и перспективы. М.: Индрик , 2005.

Пиотровский Р.Г., Бектаев К.Б., Пиотровская А.А.. Математическая лингвистика. М.: Высшая школа , 1972.

Поляков А.Е.. Электронный словарь языка писателя (на примере языка А.С. Грибоедова) // Труды Международного семинара Диалог-99 по компьютерной лигвистике и ее приложениям. Таруса, 1999. М. , 1999 . Т. 2. С. 230-236.

Сегалович И., Маслов М.. Русский морфологический анализ и синтез с генерацией моделей словоизменения для не описанных в словаре слов // Труды международной семинара Диалог"98 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Казань, 1998. Т.2. С. 547–552.

Сокирко А.В., Толдова С.Ю. Сравнение эффективности двух методик снятия лексической и морфологической неоднозначности для русского языка // Международная конференция «Корпусная лингвистика 2004». С.-Пб . , 2004.

Степанова Е.М. Частотный словарь общенаучной лексики. М. , 1976 .

Шайкевич А.Я., Андрющенко В.М., Ребецкая Н.А. Статистический словарь языка Достоевского. М.: Языки славянской культуры , 2003.

Штейнфельд Э.А. Частотный словарь современного русского литературного языка. Таллин , 1963 .

Čermák F. , Křen M. (eds.). Frekvenční slovník češtiny (Frequency dictionary of Czech). Praha: NLN , 2004 .

Čermák F., Křen M. New generation corpus-based frequency dictionaries: The case of Czech // International Journal of Corpus Linguistics, 10, 2005. P. 453-467.

Church K.W. Empirical estimates of adaptation: the chance of two Noriegas is closer to p/2 than p 2 // Proceedings of the 18th С onference on Computational Linguistics (COLING). Saarbrücken, Germany, 2000. Vol. 1. P. 180-186.

Cieri Ch., Liberman M. Language resources creation and distribution at the Linguistic Data Consortium // Proceedings of LREC 02. Las Palmas, Spain, 2002. C. 1327-1333.

Davies M . A Frequency Dictionary of Spanish: Core Vocabulary for Learners. London – N.Y.: Routledge , 2005.

Josselson H.H. The Russian Word Count and Frequency Analysis of Grammatical Categories of Standard Literary Russian. Detroit: Wayne University Press, 1953.

Juilland A., Brodin D., Davidovitch C. Frequency Dictionary of French Words. The Hague - Paris: Mouton, 1970.

Kilgarriff A. Putting frequencies in the dictionary // International Journal of Lexicography, 10 (2), 1997. P. 135-155.

Leech G., Rayson P. , Wilson A. Word Frequencies in Written and Spoken English: based on the British National Corpus. London: Longman , 2001.

Rayson P., Garside R. Comparing corpora using frequency profiling // Proceedings of the Comparing Corpora Workshop at ACL 2000. Hong Kong, 2000. P. 1-6.

Sharoff S. Creating general-purpose corpora using automated search engine queries // Baroni M., Bernardini S. (eds.), WaCky! Working papers on the Web as Corpus. Bologna: Gedit, 2006.

В последние десятилетия в рамках лексикографии складывается новое направление – лексикографическая статистика. Лексикографическая статистика занимается созданием частотных словарей и решает связанные с этой задачей вопросы теории и методики создания такого словаря.

Частотные словари представляют собой списки слов, в которых указаны частоты их употребления, т.е. цифры, показывающие, сколько раз данное слово встречается в текстах.

Первые в отечественной лексикографии частотные словари появились в 60-е г. нашего века. Так, в 1963 г. в Таллинне был издан «Частотный словарь современного русского языка» З. А. Штейнфельдт. Словарь содержит 2500 наиболее употребительных слов. Этот словарь в течение многих лет служил источником определения лексических минимумов для авторов школьных учебников русского языка в национальной школе.

Известны и другие частотные словари, вышедшие в 60-е – 70-е гг.: «2380 наиболее употребительных слов русской разговорной речи» (1968), «Частотный словарь общенаучной лексики» под ред. В. М. Степановой (1970), «Частотный словарь языка газеты» Г. П. Поляковой и Г. Я. Солганика (1971), «Комплексный частотный словарь русской научной и технической лексики, 3047 слов» П. Н. Денисова, В. В. Морковкина, Ю. Л. Сафьяна (1978).

При создании частотных словарей все чаще стали использоваться возможности вычислительной техники. Это подняло лексикографическую статистику на качественно новый уровень.

Своеобразным итогом работы по анализу частотности слов русского литературного языка стало издание «Частотного словаря русского языка» под ред. Л. Н. Засориной (1977). Словарь содержит 40000 слов. Составители преследовали цель определить границы активного словарного состава и дать достаточно полные сведения о жанровой дифференциации современной лексики.

Частотный словарь состоит из двух частей: собственно частотный список, который фиксирует слова в порядке их убывающих частот, и алфавитно-частотный список, в котором эти же слова расположены в алфавитном порядке.

Алфавитно-частотный словник этого словаря содержит следующие характеристики слова:

1) частоту:

· общую частоту по всей выборке;

· частоту по жанрам (I – газетно-журнальные тексты; II − драматургия; III − научные и публицистические тексты; IV − художественная проза).

2) количество текстов по жанрам, в которых встретилось данное слово.

Например:

Таблица 2

В частотном словнике слова расположены в порядке убывания частот. Например:

Таблица 3

Частотные словари могут быть использованы при изучении различных аспектов лексики. По данным частотных словарей выделяются слова с высокой частотностью и низкочастотные слова. Это позволяет выявить ядро и периферию лексики, разграничить активный и пассивный запас, определить стилистическую принадлежность и жанровую приуроченность лексики, её социально-возрастное расслоение. Учет статистических данных важен при решении проблемы нормализации языка, при выборе круга слов для включения в словник учебных словарей, при переводе текстов с одного языка на другой.

Вторая версия частотного списка

На этой странице Вы можете получить списки наиболее частотных слов русского языка. До настоящего времени Частотный словарь русского языка под ред. Л.Н.Засориной (1977) чаще всего использовался в качестве источника информации о частоте русских слов. Однако корпус, на основе которого была подсчитана частота слов в этом словаре, по современным стандартам очень мал (около миллиона слов). Кроме того, список существенно устарел: он соответствует частоте использования слов в период с 20-х до 60-х годов. В результате корпус включает большое число идеологических источников, например, произведения Ленина и Калинина, Материалы 22 и 23 съездов КПСС, советские газеты. Слова советский и товарищ входят в первую сотню русских слов, наряду со служебными словами (они встречаются чаще слов где, здесь, ваш ), слова партия, революция, коммунистический встречаются чаще чем назад, около, лучше и т.д. Наконец, список слов из словаря Засориной не существует в электронном виде.

Список слов, доступный с этой страницы, содержит примерно 35000 слов с частотой большей 1 ipm (вхождений на миллион слов, instances per million words). Имеется также более короткий список из 5000 наиболее частотных русских слов. Списки используют кодировку кириллицы utf8 и упакованы утилитой WinZip (пользователи Linux или Mac могут использовать StuffIt для распаковки).

Структура списков соответствует формату лемматизированных списков из British National Corpus (BNC) , созданных Адамом Килгарифом, а именно:
порядковый номер, частота (ipm), лемма, часть речи (классификация BNC).

Слова с частотой больше 1 ipm

- словоформы, отсортированные по частоте

Список 5000 наиболее частых слов

- леммы, отсортированные в алфавитном порядке
- леммы, отсортированные по частоте

Некоторые статистические данные об использовании русских слов

Средняя длина слова 5.28 символа.
Средняя длина предложения 10.38 слов.
1000 наиболее частотных лемм покрывает 64.0708% текста.
2000 наиболее частотных лемм покрывают 71.9521% текста.
3000 наиболее частотных лемм покрывают 76.5104% текста.
5000 наиболее частотных лемм покрывают 82.0604% текста.

Более полная информация о соответствии между частотой слова и покрытием корпуса находится .

Список построен на основе представительного корпуса современного русского языка. Он включает в себя подборку современной прозы, политических мемуаров, современных газет и научно-популярной литературы (около 40 миллионов слов, проза составляет примерно чуть больше половины объема). Все тексты корпуса были написаны на русском в промежутке между 1970 и 2002; большинство между 1980 и 1995, газетный корпус 1997-1999 (корпус основан на текстах из Библиотеки Мошкова и корпуса современной публицистики А.В.Баранова).

Хорошо известно, что большие тексты представляют проблему для составления частотных списков, поскольке относительно длинный текст может содержать большое количество вхождений некоторого редкого слова, что существенно увеличит его частоту в итоговом списке. Например, корпус, использованный для составления данного списка, содержит вариацию на тему Толкиеновского "Повелителя Колец" (автор Ник Перумов). Несмотря на то, что длина этого романа составляет 250 тыс.слов, менее одного процента всего корпуса, частота использования слова хоббит в этом романе ставит его в первую тысячу русских слов, если частоту считать по всем текстам без ограничений на их длину. По этой причине частотные списки были составлены при условии, что выборка из больших текстов ограничена 10 тыс. слов, и выборка из текстов одного автора составляет менее 100 тыс. слов. В результате подмножество полного корпуса, использованное при подсчете частоты, составляет около 16 миллионов слов.

Распределение слов в текстах далеко от равномерного. Некоторые слова (например, предлоги) встречаются во многих текстах с вполне предсказуемой частотой. Частота других (например, местоимений или ментальных глаголов) существенно зависит от автора или жанра текста, в то время как многие слова относятся к "заразным": если это слово (например, имя собственное, обозначение человека по званию или должности или технический термин) встретилось в тексте один раз, весьма вероятно, что оно повторится там еще много раз, таким образом, существенно повышая его частоту в документе. Сушествуют разные способы измерения такой вариации (Church, K. and Gale, W. (1995) Poisson Mixtures, Journal of Natural Language Engineering , 1:2). Простейший способ для оценки поведения слова: посчитать коэффициент вариации, который вычисляется как среднеквадратичное отклонение, поделенное на среднее значение. Среднеквадратичное отклонение дает абсолютное значение вариации набора данных (оно увеличивается для слов с большей средней частотой), в то время как коэффициент вариации позволяет сравнить распределение слов с неравной средней частотой. Значения отклонений для 5000 наиболее частотных слов можно посмотреть . Структура файла:
лемма, средняя частота (ipm), число текстов, в которых это слово встречается, среднеквадратичное отклонение частоты по все текстам, коэффициент вариации, дисперсия.

Корпус, средства для работы с ним, а также параллельный англо-русский корпус (выравнение на основе предложения) описаны, в частности, в следующей публикации автора:

Sharoff, Serge, (2002). Meaning as use: exploitation of aligned corpora for the contrastive study of lexical semantics. Proc. of Language Resources and Evaluation Conference (LREC02). May, 2002, Las Palmas, Spain.

Также отдельные частотные списки есть для следующих классов слов:

Создание корпуса, разработка соответствующих программных средств и частотных списков были поддержаны грантом, предоставленным автору Фондом имени Гумбольдта, Германия. Лемматизация для анализа словоформ в корпусе была проведена с помощью морфологического анализатора Диалинг. Поскольку многие словоформы неоднозначны (например, дорогой, были, стали, для, три, уже ), частота некоторых слов не вполне достоверна, например, для рассматривалось как глагол, только если за ним не следует существительное, прилагательное или местоимение, стали всегда рассматривалось как существительное, для супруги всегда выбиралось супруга при возможных супруг и супруги (мн.ч). Критериями для выбора словоформы служили:

частота соответствующей леммы (забрал, стану, подать в качестве существительного крайне маловероятно, поэтому в этих случаях выбирается глагол);
сравнительная частота конкретной формы (обе леммы для стали достаточно частотны, но существительное в отличие от глагола очень часто употребляется именно в этой форме; форму пора приходится считать в предикативном употреблении, в то время как существительное выступает во всех своих остальных формах).

Подобно словарю Засориной фамилии, имена и отчества были отфильтрованы из лемматизированных частотных списков, но географические названия оставлены, поскольку сложно оправдать почему в словаре Засориной оставлены московский или американский , но не Москва и Америка . Частотный список словоформ отфильтрован не был.