Aufgaben:Aufgabe 1.8: Synthetisch erzeugte Texte: Unterschied zwischen den Versionen
Zeile 5: | Zeile 5: | ||
[[Datei:Inf_A_1_8_vers2.png|right|frame|Zwei synthetisch erzeugte Textdateien]] | [[Datei:Inf_A_1_8_vers2.png|right|frame|Zwei synthetisch erzeugte Textdateien]] | ||
− | Der frühere Praktikumsversuch [http://www.lntwww.de/downloads/Sonstiges/Texte/Wertdiskrete_Informationstheorie.pdf Wertdiskrete Informationstheorie] von Günter Söder am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der | + | Der frühere Praktikumsversuch [http://www.lntwww.de/downloads/Sonstiges/Texte/Wertdiskrete_Informationstheorie.pdf Wertdiskrete Informationstheorie] von Günter Söder am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der TU München verwendet das Windows-Programm [http://www.lntwww.de/downloads/Sonstiges/Programme/WDIT.zip WDIT]. Die hier angegebenen Links führen zur PDF-Version der Praktikumsanleitung bzw. zur ZIP-Version des Programms. |
− | *kann man aus einer gegebenen Textdatei VORLAGE die Häufigkeiten von Buchstabentripeln wie „aaa”, „aab”, ... , „xyz”, ... ermitteln und in einer Hilfsdatei abspeichern, | + | Mit diesem Programm |
− | * danach eine Datei SYNTHESE erzeugen, wobei das neue Zeichen aus den beiden letzten Zeichen und den abgespeicherten Tripel–Häufigkeiten generiert wird. | + | |
+ | *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: | 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 $\text{Datei 1}$ (rote Umrandung), |
− | * die Datei 2 (grüne Umrandung) | + | * die $\text{Datei 2}$ (grüne Umrandung) |
− | Nicht | + | Nicht angegeben wird, welche Datei von welcher Vorlage stammt. Dies zu ermitteln ist Ihre erste Aufgabe. |
− | Die beiden Vorlagen basieren auf dem natürlichen Alphabet ( | + | 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 | + | Die $\text{Datei 1}$ weist folgende Eigenschaften auf: |
− | * Die häufigsten Zeichen sind „LZ” mit $19.8\%$, gefolgt von „e” mit $10.2\%$ und „a” mit $8.5\%$. | + | * 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. | + | * Nach „LZ” (Leerzeichen) tritt „t” mit $17.8\%$ am häufigsten auf. |
* Vor einem Leerzeichen ist „d” am wahrscheinlichsten. | * Vor einem Leerzeichen ist „d” am wahrscheinlichsten. | ||
* Die Entropienäherungen jeweils mit der Einheit „bit/Zeichen” wurden wie folgt ermittelt: | * Die Entropienäherungen jeweils mit der Einheit „bit/Zeichen” wurden wie folgt ermittelt: | ||
Zeile 32: | Zeile 34: | ||
H_4 = 2.81\hspace{0.05cm}. $$ | H_4 = 2.81\hspace{0.05cm}. $$ | ||
− | Dagegen ergibt die Analyse von | + | Dagegen ergibt die Analyse von $\text{Datei 2}$: |
− | * Die häufigsten Zeichen sind „LZ” mit $17.6\%$ gefolgt von „e” mit $14.4\%$ und „n” mit $8.9\%$. | + | * 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” 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. | + | * 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 | + | * Die Entropienäherungen unterscheiden sich nur geringfügig von denen der $\text{Datei 1}$. |
− | * Für größere $k$–Werte sind diese etwas größer, zum Beispiel $H_3 = 3.17$ statt $H_3 = 3.11$. | + | * Für größere $k$–Werte sind diese etwas größer, zum Beispiel $H_3 = 3.17$ statt $H_3 = 3.11$. |
+ | |||
+ | |||
Zeile 43: | Zeile 47: | ||
''Hinweise:'' | ''Hinweise:'' | ||
− | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Natürliche_wertdiskrete_Nachrichtenquellen|Natürliche wertdiskrete Nachrichtenquellen]]. | + | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Natürliche_wertdiskrete_Nachrichtenquellen|Natürliche wertdiskrete Nachrichtenquellen]]. |
− | *Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite [[Informationstheorie/Natürliche_wertdiskrete_Nachrichtenquellen#Synthetisch_erzeugte_Texte|Synthetisch erzeugte Texte]]. | + | *Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite [[Informationstheorie/Natürliche_wertdiskrete_Nachrichtenquellen#Synthetisch_erzeugte_Texte|Synthetisch erzeugte Texte]]. |
Zeile 53: | Zeile 57: | ||
<quiz display=simple> | <quiz display=simple> | ||
{Welche Vorlagen wurden für die hier gezeigte Textsynthese verwendet? | {Welche Vorlagen wurden für die hier gezeigte Textsynthese verwendet? | ||
− | |type=" | + | |type="()"} |
− | + Die Datei 1 (rot) basiert auf einer englischen Vorlage. | + | + Die $\text{Datei 1}$ (rot) basiert auf einer englischen Vorlage. |
− | - Die Datei 1 (rot) basiert auf einer deutschen Vorlage. | + | - Die $\text{Datei 1}$ (rot) basiert auf einer deutschen Vorlage. |
− | {Vergleichen Sie die mittleren Wortlängen von Datei 1 und Datei 2. | + | {Vergleichen Sie die mittleren Wortlängen von $\text{Datei 1}$ und $\text{Datei 2}$ . |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
- Die Wörter der „englischen” Datei sind im Mittel länger. | - Die Wörter der „englischen” Datei sind im Mittel länger. | ||
Zeile 66: | Zeile 70: | ||
{Welche Aussagen gelten für die Entropienäherungen? | {Welche Aussagen gelten für die Entropienäherungen? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + VORLAGE und SYNTHESE liefern ein nahezu gleiches $H_1$. | + | + „VORLAGE” und „SYNTHESE” liefern ein nahezu gleiches $H_1$. |
− | + VORLAGE und SYNTHESE liefern ein nahezu gleiches | + | + „VORLAGE” und „SYNTHESE” liefern ein nahezu gleiches $H_2$. |
− | + VORLAGE und SYNTHESE liefern ein nahezu gleiches | + | + „VORLAGE” und „SYNTHESE” liefern ein nahezu gleiches $H_3$. |
− | - VORLAGE und SYNTHESE liefern ein nahezu gleiches | + | - „VORLAGE” und „SYNTHESE” liefern ein nahezu gleiches $H_4$. |
{Welche Aussagen treffen für den „englischen” Text zu? | {Welche Aussagen treffen für den „englischen” Text zu? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + Die meisten Wörter beginnen mit „t”. | + | + Die meisten Wörter beginnen mit „t”. |
− | - Die meisten Wörter enden mit „t”. | + | - Die meisten Wörter enden mit „t”. |
{Welche Aussagen könnten für deutsche Texte gelten? | {Welche Aussagen könnten für deutsche Texte gelten? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + Nach „de” ist „r” am wahrscheinlichsten. | + | + Nach „de” ist „r” am wahrscheinlichsten. |
− | + Nach „da” ist „s” am wahrscheinlichsten. | + | + Nach „da” ist „s” am wahrscheinlichsten. |
− | + Nach „di” ist „e” am wahrscheinlichsten. | + | + Nach „di” ist „e” am wahrscheinlichsten. |
Version vom 18. Januar 2020, 12:40 Uhr
Der frühere Praktikumsversuch Wertdiskrete Informationstheorie von Günter Söder am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der TU 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 $\text{Datei 1}$ (rote Umrandung),
- die $\text{Datei 2}$ (grüne Umrandung)
Nicht angegeben 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 $\text{Datei 1}$ 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 $\text{Datei 2}$:
- 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 $\text{Datei 1}$.
- 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”.