Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
параграф.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
276 Кб
Скачать
☆

Вероятность и информационные веса символов алфавита

А теперь рассмотрим, как с понятием вероятности связано вычисление информационных весов символов алфавита. Обсуждая алфавитный подход раньше, мы исходили из предположения равновероятности появление в любой позиции текста любого из символов используемого алфавита. На самом деле для естественных языков это не так. Легко доказать, что одни символы появляются в тексте чаще, а другие - реже. Частота появления символа – это отношение количества вхождений данного символа в текст к общему количеству символов в тексте. В таблице 1.1 приведены частотные характеристики букв латинского алфавита в английских текстах, а в таблице 1.2 – русских букв (кириллицы) в текстах на русском языке (символ «_» означает пробел). Эти данные получены путем усреднения результатов обработки большого числа текстов.

Таблица 1.1

Буква

Частота

Буква

Частота

Буква

Частота

Буква

Частота

E

0,130

S

0,061

U

0,024

K

0,004

T

0,105

H

0,052

G

0,020

X

0,0015

A

0,081

D

0,038

Y

0,019

J

0,0013

O

0,079

L

0,034

P

0,019

Q

0,0011

N

0,071

F

0,029

W

0,015

Z

0,0007

R

0,068

C

0,027

B

0,014

I

0,063

M

0,025

V

0,009

Таблица 1.2

Буква

Частота

Буква

Частота

Буква

Частота

Буква

Частота

_

0,175

Р

0,040

Я

0,018

Х

0,009

О

0,090

В

0,038

Ы

0,016

Ж

0,007

Е,Ё

0,072

Л

0,035

З

0,016

Ю

0,006

А

0,062

К

0,028

Ь,Ъ

0,014

Ш

0,006

И

0,062

М

0,026

Б

0,014

Ц

0,003

Т

0,053

Д

0,025

Г

0,013

Щ

0,003

Н

0,053

П

0,023

Ч

0,013

Э

0,003

С

0,045

У

0,021

Й

0,012

Ф

0,002

Как видно из этих таблиц наиболее часто употребляемая буква в английском тексте – “E”, а наименее «популярная» – “Z”. Соответственно в русском тексте это буквы “О” и ”Ф”.

По аналогии с тем, что было рассмотрено выше, вам должно быть понятно, что частота встречаемости буквы – это вероятность ее появления в определенной позиции текста – Р. Отсюда следует, что информационный вес символа вычисляется по формуле:

i = log2(1/P).

По этой формуле для русской буквы “О” получаем: i=log2(1/0,09)=3,47 бит. А для буквы ‘Ф’: i=log2(1/0,002)=8,97 бит. Разница весьма существенная! Принцип прежний: чем меньше вероятность, тем больше информация.

Для оценки средней информативности символов алфавита c учетом разной вероятности их встречаемости используется формула Клода Шеннона

где - средняя информативность, Pk- вероятность (частота) встречаемости k-го символа алфавита, N – мощность алфавита. В частном случае, когда

P1 = P2 = … =PN = 1/N

формула К.Шеннона переходит в формулу Р.Хартли (докажите это самостоятельно).

Воспользовавшись данными из таблиц 1.1 и 1.2, по формуле Шеннона можно определить среднюю информативность букв алфавита английского и русского языков. Результаты вычислений для английского языка дают величину 4,09 бит, а для русского – 4,36 бит. При допущении, что все буквы встречаются равновероятно, по формуле Р.Хартли получается для английского языка Hангл=log2(26)=4,70 бит, а для русского языка – Hрус=log2(32)=5 бит. Как видите, учет различия частоты встречаемости букв алфавита приводит к снижению их средней информативности.

Из полученных результатов следует, что и полный информационный объем текста будет разным, если для его вычисления использовать формулы Хартли и Шеннона. Например, текст на русском языке, состоящий из 1000 букв, по Хартли будет содержать 51000=5000 бита информации, а по Шеннону: 4,361000=4360 бит.

Вероятность и информация

Вероятность некоторого результата события измеряется частотой его повторений для большого числа событий (в пределе стремящимся к бесконечности)

Содержательный подход

Алфавитный подход

P=k/n

P – оценка вероятности определенного результата;

n – количество повторений события (большое число);

k – число повторений данного результата.

P=k/n

P – частота повторяемости символа в тексте (оценка вероятности);

n – размер текста в символах;

k – количество вхождений данного символа в текст.

i = log2(1/P)

i (бит) – количество информации в сообщении о результате события, вероятность которого равна P

i = log2(1/P)

i (бит) – информационный вес символа, частота которого (вероятность) равна P

Формула Шеннона:

H – средняя информативность символа алфавита,

Pi – вероятность символа номер i,

N – размер алфавита.