N-grama de Google

Una aplicación de aprendizaje automático de Google para trazar el gráfico de frecuencia de palabras a lo largo del tiempo. El N-Gram es útil para identificar las tendencias históricas del uso de palabras específicas a lo largo del tiempo. El usuario podía acceder a los años específicos para identificar los libros enumerados haciendo clic en los puntos específicos del gráfico para vincularlos con los recortes de libros relacionados. Fuentes:

• Younes, N., & Reips, U. D. (2019). Guideline for improving the reliability of Google Ngram studies: Evidence from religious terms. PloS one, 14(3), e0213554.
• Cavnar, W. B., & Trenkle, J. M. (1994, April). N-gram-based text categorization. In Proceedings of SDAIR-94, 3rd annual symposium on document analysis and information retrieval (Vol. 161175).
• Jean-Baptiste Michel*, Yuan Kui Shen, Aviva Presser Aiden, Adrian Veres, Matthew K. Gray, William Brockman, The Google Books Team, Joseph P. Pickett, Dale Hoiberg, Dan Clancy, Peter Norvig, Jon Orwant, Steven Pinker, Martin A. Nowak, and Erez Lieberman Aiden*. Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books. Science (Published online ahead of print: 12/16/2010)
• Yuri Lin, Jean-Baptiste Michel, Erez Lieberman Aiden, Jon Orwant, William Brockman, Slav Petrov. Syntactic Annotations for the Google Books Ngram Corpus. Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Volume 2: Demo Papers (ACL '12) (2012)