Частотный анализ текста: особенности и примеры

Подписаться Редактировать статью

С этим понятием вы не раз встречались в жизни, если вам приходилось работать с текстами. В частности, вы могли обращаться к онлайн-калькуляторам, осуществляющим именно частотный анализ текста. Эти удобные инструменты показывают, сколько раз тот или иной символ или буква встречались в каком-либо отрывке текста. Нередко показывается и процентное соотношение. Зачем это нужно? Как частотный анализ текста способствует "взлому" простых шифров? В чем его суть, кто его изобрел? На эти и другие важные вопросы по теме мы ответим по ходу статьи.

Определение

Частотный анализ выступает одной из разновидностей криптоанализа. Он основывается на предположении ученых о существовании статистического нетривиального распределения отдельных символов и их закономерных последовательностей как в открытом, так и шифрованном видах текста.

Считается, что подобное распределение с точностью до замены отдельных символов будет сохраняться также в процессах шифрования/дешифрования.

частотный анализ систем

Характеристка процесса

Разберем теперь частотный анализ простым языком. Здесь подразумевается, что количество появлений одного и того же символа алфавита в текстах достаточной длины одно и то же в различных текстах, написанных на одном и том же языке.

И что теперь с моноалфавитным шифрованием? Предполагается, что если в участке с шифрованным текстом будет символ с такой аналогичной вероятностью появления, то реально предположить, что именно он и есть та зашифрованная буква.

Такие же рассуждения последователи частотного анализа текста применяют и по отношении к биграммам (последовательностям из двух букв). Триграммам - это для случая уже полиалфавитных шифров.

История метода

Частотный анализ слов не является находкой современности. Научному миру он известен еще с IX века. Его создание связывают с именем Ал-Кинди.

Но известные случаи применения метода частотного анализа относятся к гораздо более позднему периоду. Самым ярким примером здесь можно назвать дешифровку египетских иероглифов, произведенную в 1822 году Ж.-Ф. Шампольоном.

Если мы обратимся к художественной литературе, то можем найти немало любопытных отсылов к подобному методу дешифровки:

  • Конан Дойль - "Плящущие человечки".
  • Жюль Верн - "Дети капитана Гранта".
  • Эдгар По - "Золотой жук".

Однако начиная с середины прошлого века большинство используемых алгоритмов в шифровании разрабатывается с учетом их устойчивости к подобному частотному криптоанализу. Поэтому его сегодня применяют чаще всего лишь для обучения будущих криптографов.

частотный анализ текста

Основа метода

Представим теперь анализ частотных характеристик детально. Эта разновидность анализа прямо базируется на том, что тест состоит из слов, а те, в свою очередь, из букв. Количество букв, наполняющих национальные алфавиты, ограничено. Буквы могут быть тут просто перечислены.

Важнейшими характеристиками подобного текста будет как повторяемость букв, различных биграмм, триграмм и n-грамм, так и сочетаемость различных букв друг с другом, чередование согласных/гласных и других разновидностей данных символов.

Главная идея методов - в подсчете вхождений из возможных n-грамм (обозначается nm) в достаточно длинных для анализа открытых текстах (обозначаются T=t1t2…tl), составленных из букв национального алфавита (обозначаются {a1, a2, ..., an}). Все вышеперечисленное обуславливает некоторые идущие подряд m-граммы текста:

t1t2...tm, t2t3... tm+1, ..., ti-m+1tl-m+2...tl.

Если это – количество появлений m-граммы ai1ai2...aim в определенном тексте T, а L – общее число проанализированных исследователем m-грамм, то опытным путем возможно установить, что при достаточно больших L частоты для такой m-граммы будут мало чем отличаться друг от друга.

частотный анализ

Часто встречающиеся буквы русского алфавита

А вот частотно-временной анализ, несмотря на похожее название, к теме нашего разговора никакого отношения не имеет. Такого рода анализ осуществляется в отношении сигналов малозаметных радиолокационных станций при помощи специального вейвлет-преобразования.

Вернемся теперь к главной теме. При проведении частотного анализа можно выяснить, какие буквы русского алфавита встречаются в достаточно объемных текстах чаще всего (процентное отношение от 0,062 до 0,018):

  • А.
  • В.
  • Д.
  • Ж.
  • И.
  • К.
  • М.
  • О.
  • Р.
  • Т.
  • Ф.
  • Ц.
  • Ш.
  • Ь.
  • Э.
  • Я.

Введено даже специальное мнемоническое правило, которое помогает усвоить самые распространенные буквы русского алфавита. Для этого достаточно запомнить всего одно слово - "сеновалитр".

В общих случаях частота использования букв в процентном выражении устанавливается просто: специалист подсчитывает, сколько раз буква встречается в тексте, затем делит получившееся значение на общее количество символов в тексте. А для выражения данной величины в процентах достаточно умножить ее на 100.

Важно учитывать, что частотность будет зависит не только от объема текста, но также и от его характера. К примеру, в технических источниках буква "Ф" фигурирует гораздо чаще, нежели в художественных. Поэтому для объективных результатов специалист должен набирать для исследования тексты различного характера и стилистики.

программы частотного анализа текста

Би-, три-, четырехграммы

В осмысленных текстах также можно встретить самые распространенные (соответственно, самые повторяющиеся) сочетания из двух и более букв. Специалистами составлено и несколько таблиц, где указаны частоты подобных биграмм разнообразных алфавитов.

Что касается русского, то частотный анализ систем объемных осмысленных текстов позволил установить самые распространенные биграммы и триграммы:

  • ЕН.
  • СТ.
  • НО.
  • НИ.
  • НА.
  • РА.
  • ОВ.
  • КО.
  • ВО.
  • СТО.
  • НОВ.
  • ЕНО.
  • ТОВ.
  • ОВА.
  • ОВО.

Предпочтительные связи букв друг с другом

И это еще не все возможности, которые может предоставить частотный анализ исследователям текста. Систематизировав информацию из подобных таблиц биграмм и триграмм, реально извлечь данные о самых распространенных сочетаниях букв. Или, другими словами, их предпочтительных связях между собой.

Такое обширное исследование уже было проведено специалистами. Его результатом стала таблица, где вместе с каждой буквой алфавита были указаны ее соседи. Притом те символы, которые часто встречаются как непосредственно перед ней, так и после нее. Буквы в таблице прописаны не случайно. Ближе к символу обозначены самые частые соседи, дальше - более редкие.

Рассмотрим примеры:

  • Буква "А". Тут выделяются следующие предпочтительные связи: л-д-к-т-в-р-н-А-л-н-с-т-р-в-к-м. Отсюда мы видим, что чаще всего перед "А" в текстах идет "Н" ("НА"). А после "А" чаще всего в текстах на русском языке мы можем встретить "Л" ("АЛ").
  • Буква "М". Специалисты выделили такие предпочтительные связи: "я-ы-а-и-е-о-М-и-е-о-у-а-н-п-ы".
  • Буква "Ь". Предпочтительные связи следующие: "н-с-т-л-Ь-н-к-в-п-с-е-о-и".
  • Буква "Щ". Предпочтительные связи: "е-б-а-я-ю-Щ-е-и-а".
  • Буква "П". Предпочтительные связи с данным символом русского алфавита: "в-с-у-а-и-е-о-П-о-р-е-а-у-и-л".
частотно временной анализ

Что определяет анализ?

Современные программы частотного анализа текста помогают изучить большие объемы самых разнообразных статей, сочинений, отрывков и проч. Исследователю стандартно предоставляется следующая информация:

  • Общее количество символов в тексте.
  • Число использованных автором пробелов.
  • Количество цифр.
  • Информация об использованных знаках препинания - точках, запятых и проч.
  • Количество букв каждого из имеющихся алфавитов - кириллицы, латиницы и проч.
  • Информация о частоте использования каждой буквы и символа в тексте - количество упоминаний и процентная величина в сравнении со всем текстом.

Борьба с переоптимизацией и перенасыщенностью

Зачем проводится частотный анализ текста? Только ли с целью любопытства - установить, какие символы в написанном тексте оказались часто встречаемыми? Нет, главное применение анализа - практическое, и оно заключается в другом.

К N-граммам относятся не только устойчивые биграммы и триграммы. К этой же категории можно отнести ключевые слова (теги), коллокации. То есть устойчивые сочетания, состоящие из двух и более слов. Их отличает факт, что такие композиции встречаются в тексте вместе и при этом несут определенную смысловую нагрузку.

Это на руку недобросовестным СЕО-специалистам. В своей работе они порой злоупотребляют повторением в тексте тегов, ключевых слов, чтобы искусственно повысить релевантность той или иной интернет-страницы. Они стараются обмануть систему и таким "фокусом": превращая естественное сочетание с обычным, традиционным для русского языка сочетанием слов ("купить норковую шубу") в несогласованное. То есть, полученное перестановкой слов в такой естественной N-грамме ("шубу норковую купить").

Но сегодня поисковые алгоритмы научились определять переоптимизацию так же эффективно, как и переспам - перенасыщенность текста ключевыми словами, тегами, влияющими на ранжирование результатов на странице поиска. Чрезмерно оптимизированные страницы теперь, напротив, получают более низкое положение по запросу пользователя. Да и сами люди не стремятся читать бессмысленный, перенасыщенный тегами текст, предпочитая ему полезную информацию на другом ресурсе.

метод частотного анализа

Помощь частнотного анализа СЕО-специалистам

Таким образом, современные текстовые фильтры поисковиков отдают сегодня предпочтение тем интернет-страницам, информация на которых не только удобно читаема, но и полезна посетителям. Чтобы оптимизировать свою работу под новые стандарты, СЕО-специалисты и обращаются к частотному анализу текста. Его предоставляют сегодня многие популярные сервисы.

Частотный анализ помогает пересмотреть готовящийся к публикации текст на информативность. Исключить ненужную избыточность тегов и ключевых фраз. Позволяет также обратить внимание автора и на неестественные сочетания слов, которые вызывают подозрение у текстовых фильтров поисковых систем.

анализ частотных характеристик

Частотный анализ текста, таким образом, помогает определить частоту упоминания того или иного символа в источнике. Метод сегодня применяется для оценки перенасыщенности текста тегами, неестественными перестановками слов.


Серфер Пол Кенни спасся, ударив акулу в нос
Окружающая среда
А вы знали, как тело человека реагирует на пчелиный укус?
Болезни и условия
Простые психологические трюки
Психология
Вредно ли пить молоко? Мнения специалистов
Здоровое питание
Обстоятельства гибели комедийной актрисы Марины Поплавской в ДТП под Киевом
Знаменитости
Хотите дожить до 90? Хорошая новость: алкоголь в умеренных дозах работает лучше зарядки
Анти эйдж