📊 Crea tu propio corpus de frecuencia de unigrama usando datos de Google

📊 Crea tu propio corpus de frecuencia de unigrama usando datos de Google

Tabla de contenidos

¿Te interesan los corpus lingüísticos y el procesamiento de lenguaje natural? Este post describe cómo crear tu propio corpus de frecuencia de palabras (unigrama) en inglés utilizando el proyecto Create_google_unigram_frecuency_corpus.

¿Qué es un corpus de unigrama?

Un corpus de unigramas es simplemente una colección de palabras individuales (sin contexto adyacente) y su frecuencia en un gran conjunto de textos. Es vital para tareas como modelado de lenguaje, análisis estadístico y filtrado de palabras en NLP.

El proyecto

El repositorio Create_google_unigram_frecuency_corpus facilita la descarga, procesamiento y extracción de frecuencias absolutas y relativas de palabras individuales desde el corpus de Google Books, todo de forma automática y optimizada para grandes volúmenes.

Características principales

  • Descarga y procesa el dataset de Google Ngram para unigramas en inglés.
  • Procesamiento paralelo para aprovechar todos los núcleos de tu CPU.
  • Calcula frecuencias relativas para cada palabra, exportando los resultados a un archivo CSV.
  • Barras de progreso amigables y eficiente manejo de grandes cantidades de datos.

Instalación y uso

  1. Clona el repositorio:
    git clone https://github.com/andersonmorillo/Create_google_unigram_frecuency_corpus
    cd Create_google_unigram_frecuency_corpus
    
  2. Instala las dependencias:
    pip install google-ngram-downloader tqdm
    
  3. Ejecuta el script principal:
    python google_unigrams.py
    

El script procesa todas las letras de forma paralela, calcula las frecuencias y guarda el resultado en un archivo CSV delimitado por punto y coma (;).

Salida esperada

El archivo resultante (ENG1_GoogleUnigrams.csv) contiene dos columnas:

  • Word: palabra (en minúsculas)
  • Frequency: frecuencia relativa calculada

Aplicaciones

  • Modelado básico del lenguaje y generación de texto
  • Filtrado de palabras según frecuencia para tareas de análisis
  • Construcción de listas de palabras clave

Fuentes y recursos

¿Te resulta útil este recurso? ¡Explóralo, experimenta y contribuye!

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