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Kaeru2193: 辞書の読み物性への転送ページ
2023-12-27T00:56:08Z
<p><a href="/%E8%BE%9E%E6%9B%B8%E3%81%AE%E8%AA%AD%E3%81%BF%E7%89%A9%E6%80%A7" title="辞書の読み物性">辞書の読み物性</a>への転送ページ</p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
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<tr class="diff-title" lang="ja">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2023年12月27日 (水) 09:56時点における版</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">1行目:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">'''辞書の読み物性'''とは人工言語の'''辞書の読みごたえに関する指標'''の一つである。本来は "Fafs falira sashimi"氏が2014年に考案し、2015年7月に辞書の情報密度を表す数値として提案した。</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>#<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">転送 </ins>[[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">辞書の読み物性</ins>]]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== 手法 ==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">辞書の読み物性を測る手法としては、'''推敲や添削などで情報が整理（最適化）された辞書'''の'''一単語の説明項目の文字数'''を測ることで測定が可能である。単位には '''cpw''' (Characters per Word) を使う。現時点では二通りの算出方法が提案されている。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">===PDIC 法===</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">一般的な算出方法は、PDIC を使ったものである。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div># <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">説明含めて'''最適化'''済みの人工言語の..dic ファイルを用意する。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"># (ファイルサイズ÷単語数)を小数第三位切り捨てで計算する。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">たとえば、</del>[[<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">リパライン語</del>]]<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">辞書 (2016/08/12日時点) は 203.58 cpw となっている。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">===おかゆメソッド===</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">辞書から無作為に数百個或いは全部の単語をサンプリングし、それぞれの単語の項目の文字数の平均をとるという方法をおかゆ氏は提案している。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">この方法を使うとPDIC形式だけに偏らず、またPDIC法の問題であった実際の文字数に関わりのない情報を遮断でき、標準偏差や記述の偏りをも見積もることができる。一方で、辞典形式を整えないためその形式による系統に誤差が出ることがある。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== 問題点・疑問点 ==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* どの程度の最適化が良いのかの基準が決まっていない。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* 読みごたえに関する基準が決まっていない。</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
</table>
Kaeru2193
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Kaeru2193: ページの作成:「'''辞書の読み物性'''とは人工言語の'''辞書の読みごたえに関する指標'''の一つである。本来は "Fafs falira sashimi"氏が2014年に考案し、2015年7月に辞書の情報密度を表す数値として提案した。 == 手法 == 辞書の読み物性を測る手法としては、'''推敲や添削などで情報が整理（最適化）された辞書'''の'''一単語の説明項目の文字数'''を測ることで測定が可能…」
2023-12-27T00:54:05Z
<p>ページの作成:「'''辞書の読み物性'''とは人工言語の'''辞書の読みごたえに関する指標'''の一つである。本来は "Fafs falira sashimi"氏が2014年に考案し、2015年7月に辞書の情報密度を表す数値として提案した。 == 手法 == 辞書の読み物性を測る手法としては、'''推敲や添削などで情報が整理（最適化）された辞書'''の'''一単語の説明項目の文字数'''を測ることで測定が可能…」</p>
<p><b>新規ページ</b></p><div>'''辞書の読み物性'''とは人工言語の'''辞書の読みごたえに関する指標'''の一つである。本来は "Fafs falira sashimi"氏が2014年に考案し、2015年7月に辞書の情報密度を表す数値として提案した。<br />
<br />
== 手法 ==<br />
辞書の読み物性を測る手法としては、'''推敲や添削などで情報が整理（最適化）された辞書'''の'''一単語の説明項目の文字数'''を測ることで測定が可能である。単位には '''cpw''' (Characters per Word) を使う。現時点では二通りの算出方法が提案されている。<br />
<br />
===PDIC 法===<br />
一般的な算出方法は、PDIC を使ったものである。<br />
# 説明含めて'''最適化'''済みの人工言語の..dic ファイルを用意する。<br />
# (ファイルサイズ÷単語数)を小数第三位切り捨てで計算する。<br />
たとえば、[[リパライン語]]辞書 (2016/08/12日時点) は 203.58 cpw となっている。<br />
<br />
===おかゆメソッド===<br />
辞書から無作為に数百個或いは全部の単語をサンプリングし、それぞれの単語の項目の文字数の平均をとるという方法をおかゆ氏は提案している。<br />
<br />
この方法を使うとPDIC形式だけに偏らず、またPDIC法の問題であった実際の文字数に関わりのない情報を遮断でき、標準偏差や記述の偏りをも見積もることができる。一方で、辞典形式を整えないためその形式による系統に誤差が出ることがある。<br />
<br />
== 問題点・疑問点 ==<br />
* どの程度の最適化が良いのかの基準が決まっていない。<br />
* 読みごたえに関する基準が決まっていない。</div>
Kaeru2193