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Como usar a ferramenta Ngram Viewer no Google Livros
Por Kayobrussy Guedes 24 de novembro de 2020 Atualizado: 24 de novembro de 2020 Nenhum comentário4 minutos de leitura
Como e por quê usar o Ngram Viewer? Um Ngram, também chamado de N-gram, é uma análise estatística do conteúdo do texto ou da fala para encontrar n (um número) de algum tipo de item no texto.
O item de pesquisa pode ser todos os tipos de coisas, incluindo fonemas, prefixos, frases e letras. Embora um Ngram seja obscuro fora da comunidade de pesquisa, ele é usado em uma variedade de campos e tem muitas implicações para desenvolvedores que estão codificando programas de computador que entendem e respondem à linguagem falada natural .
No caso do Google Books Ngram Viewer, o texto a ser analisado vem do grande número de livros de domínio público que o Google digitalizou para preencher seu mecanismo de busca Google Books. Para o Visualizador de Ngram do Google Livros, o Google se refere ao corpo do texto que você vai pesquisar como o corpus. O Ngram Viewer agrega por idioma, embora você possa analisar separadamente o inglês britânico e americano ou agrupá-los.
Como funciona o Ngram Viewer
Vá para o Visualizador de Ngram do Google Livros em books.google.com/ngrams.
Digite qualquer frase ou frases que deseja analisar. Separe cada frase com uma vírgula. O Google sugere "Albert Einstein, Sherlock Holmes, Frankenstein" para você começar.Nas pesquisas do NGram Viewer, os itens diferenciam maiúsculas de minúsculas, ao contrário das pesquisas na web do Google.
Selecione um intervalo de datas. O padrão é 1800 a 2000.
Escolha um corpus. Você pode pesquisar textos em idiomas estrangeiros ou em inglês e, além das opções padrão, você pode notar entradas como "English (2009)" ou "American English (2009)" no final da lista. Esses são corpora mais antigos que o Google atualizou desde então, mas você pode ter algum motivo para fazer suas comparações com conjuntos de dados antigos. A maioria dos usuários pode ignorá-los e focar nos corpora mais recentes.
Defina o nível de suavização. A suavização se refere à suavidade do gráfico no final. A representação mais precisa reflete um nível de suavização de 0, mas essa configuração pode ser difícil de ler. O padrão é definido como 3. Na maioria dos casos, você não precisa ajustá-lo.
Pressione Pesquisar muitos livros .
Usando o Ngram Viewer do Google, você pode detalhar os dados. Se você gostaria de pesquisar o verbo peixe em vez do substantivo peixe, você pode fazer isso usando tags. Nesse caso, você pesquisaria por peixe_VERB.
O Google fornece uma lista completa de comandos e outras documentações avançadas para uso com o Ngram Viewer em seu site.
O que o Ngram está mostrando?
O Visualizador de Ngram do Google Books gera um gráfico que representa o uso de uma frase específica em livros ao longo do tempo. Se você inseriu mais de uma palavra ou frase, cada uma é representada por uma linha codificada por cores para contrastar com os outros termos de pesquisa. Isso é semelhante ao Google Trends, apenas a pesquisa cobre um período mais longo.
Considere o estudo de caso das tortas de vinagre. Eles são mencionados na série Little House on the Prairie de Laura Ingalls Wilder. Explorar com a pesquisa na web do Google para saber mais sobre tortas de vinagre revela que elas são consideradas parte da culinária sulista americana e, de fato, são feitas com vinagre. Eles lembram de tempos em que nem todos tinham acesso a produtos frescos em todas as épocas do ano, mas será que essa é a história toda?
Pesquise no Google Ngram Viewer por uma torta de vinagre e você encontrará algumas menções à torta no início e no final dos anos 1800, muitas menções na década de 1940 e um número crescente de menções nos últimos tempos. No entanto, com um nível de suavização de 3, você vê um platô sobre as menções no século XIX. Como não havia muitos livros publicados durante esse período e como os dados são definidos para suavizar, a imagem fica distorcida. Provavelmente, apenas um livro mencionou torta de vinagre, e foi calculada a média para evitar um pico. Definindo a suavização para 0, você pode ver que esse é exatamente o caso. O pico se concentra em 1869 e há outro pico em 1897 e 1900.
É improvável que ninguém falasse sobre tortas de vinagre o resto do tempo: provavelmente havia receitas flutuando por todo o lugar, mas as pessoas não escreviam sobre elas em livros, e essa é uma limitação importante das pesquisas do Ngram.