Texto ordenado, partes del discurso y palabras únicas en la biblia andrew heiss eurocrypt

Cerca del comienzo, el cazador analiza varias frecuencias de palabras que hacen que John sea único en comparación con los evangelios sinópticos de matthew, mark y luke (que se basan en la misma fuente de Q). Por ejemplo, el cazador afirma que john se enfoca más en los temas del discipulado (desde la capitalización del mercado de la criptomoneda, la palabra “discípulo” aparece 87 veces en john) y en “saber”, “creer” y “hacer”, que aparecen con mayor frecuencia en Juan que los otros evangelios.

En el transcurso de la enseñanza de la visualización de datos, he incursionado en el análisis basado en texto con R, y como estudiante de doctorado escribí un par de artículos ahora inactivos que utilizaban métodos geniales de humanidades digitales para analizar grandes corpus de texto, por lo que mi curiosidad fue picado ¿Cuán única es la palabra “discípulo” en Juan en comparación con los evangelios sinópticos? ¿Cuáles son los algoritmos rsa de criptografía de clave pública los verbos más singulares de John? ¿Qué palabras son las más predictivas de que estamos en los consejos de John Cryptocurrency para realizar transacciones diarias?

Cuando comencé a escribir esta publicación, también accidentalmente creé un paquete R. Las escrituras completas de LDS están disponibles en línea de forma gratuita como una base de datos de código abierto, y he descargado ese archivo CSV tantas veces para otros pequeños mini proyectos que he hecho, así que decidí finalmente simplemente guardarlo todo en un nuevo paquete cryptanalysis Técnicas para no tener que seguir descargando los datos a mano. Entonces, he aquí: scripturs. Instálelo con los controles remotos :: install_github ("andrewheiss / scripturs") o devtools :: install_github ("andrewheiss / scripturs"). Estará en CRAN una vez que se abran para las presentaciones nuevamente en enero. Cargar paquetes y datos.

Uniquest_verbs_in_john% filter (upos == "VERBO" , book_title == "Juan" )%>% mutate (rank = 1: n ()) uniquest_verbs_in_john%>% top_n (10, tf_idf)%>% mutate (lemma = fct_inorder (lemma))%>% ggplot (aes (x = fct_rev (lema), y = tf_idf)) + geom_col (relleno = "# 8f4bbf" ) + labs (x = NULL, y = "tf-idf" , titulo = "la mayoría de los verbos únicos en John" ) + coord_flip () + scale_y_continuous (expand = c (0, 0)) + theme_minimal (base_family = "IBM plex sans" ) + tema (plot.Title = element_text (trabajos de criptografía de caras en india = "negrita" ), panel.Grid.Major.Y = element_blank ())

Aquí el cazador está en algo. Argumenta que la frecuencia de la palabra “permanecer” representa el énfasis de John en cerrar la brecha entre las palabras relacionadas entre lo que debemos hacer y lo que debemos ser. Es decir, “permanecer” significa quedarse con alguien, o mantener una relación continua, pero también persistir y permanecer en una forma de vida. Si John enfatiza el discipulado, tiene sentido que enfatice la necesidad de permanecer, o continuar, en el discipulado. Y, de hecho, es el verbo más singular en John. Ordenado. La mayoría de las palabras predictivas

Más allá de simplemente contar las palabras pdf del libro de criptografía de curva elíptica y calcular las puntuaciones tf-idf, podemos usar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático más sofisticadas para descubrir qué palabras son las más predictivas de ser de John. Si tropezamos con un versículo aleatorio del Nuevo Testamento, ¿qué palabras nos recomendarían que el verso podría ser de Juan? Si “discípulo” no es una palabra única para Juan, ¿qué palabras son?

Coefs de biblioteca (escoba)% tidy ()%>% filtro (lambda == modelo $ lambda.1se)%>% filtro (term! = "(interceptar)" ) top_coefs% group_by (estimado > 0)%>% top_n (10, abs (estimado))%>% desagrupar ()%>% organizar (desc (estimar))%>% mutate (term = fct_inorder (term))%>% mutate (encriptación prob_type = ifelse (estimación > 0, "aumenta la probabilidad de ser de John" , "aumenta la probabilidad de ser de evangelios sinópticos" ), prob_type = fct_inorder (prob_type)) top_coefs cryptocurrency 2017 predictions%>% ggplot (aes (x = fct_rev (término), y = estimación, relleno = prob_type)) + geom_col () + scale_fill_manual (valores = c ( "# 6d80b0" , "# 6c9d53" ), nombre = NULL) + labs (x = NULL, y = "coeficiente" , titulo = "palabras que cambian la probabilidad de estar en John" , subtítulo = "Un verso con “hisopo” en él es probablemente de Juan" ) + theme_minimal (base_family optillect sql decryptor download = "IBM plex sans" ) + tema (plot.Title = element_text (face = "negrita" ), legend.Position = "parte superior" , leyenda.Justificación = "izquierda" , legend.Box.Margin = margen (l = -0.75, t = -0.25, unidad = "líneas" ), legend.Key.Size = unit (0.65, "líneas" )) + coord_flip ()

banner