ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر

مقدمه

تحلیل فراوانی کاراکتر یک تکنیک اساسی در تحلیل متن است که تعداد و تجسم دفعاتی که هر کاراکتر در متن معین ظاهر می‌شود را شمارش می‌کند. این روش قدرتمند الگوهای استفاده از زبان را فاش می‌کند، به رمزنگاری، فشرده‌سازی داده‌ها و مطالعات زبانی کمک می‌کند. ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر ما یک روش ساده اما مؤثر برای تحلیل هر ورودی متنی و تولید یک نمایش بصری واضح از توزیع کاراکترها ارائه می‌دهد. با درک فراوانی کاراکترها، می‌توانید بینش‌هایی درباره ساختار متن به دست آورید، مشکلات احتمالی کدگذاری را شناسایی کنید یا حتی الگوهایی را شناسایی کنید که ممکن است از طریق خواندن معمولی به راحتی قابل مشاهده نباشند.

این ابزار دارای یک رابط کاربری دوستانه با ناحیه ورودی متنی است که می‌توانید هر محتوایی را در آن جای‌گذاری یا تایپ کنید و به‌طور خودکار یک نمودار میله‌ای بصری تولید می‌کند که فراوانی هر کاراکتر را نشان می‌دهد. این بازخورد بصری فوری باعث می‌شود تا شناسایی کاراکترهایی که بیشتر ظاهر می‌شوند و درک ترکیب کلی متن شما آسان‌تر شود.

نحوه کار تحلیل فراوانی کاراکتر

تحلیل فراوانی کاراکتر بر یک اصل ساده عمل می‌کند: شمارش هر وقوع هر کاراکتر در یک متن و نمایش نتایج. در حالی که مفهوم ساده است، پیاده‌سازی شامل چندین مرحله کلیدی است:

الگوریتم

پردازش ورودی متن: ابزار متن ورودی شما را کاراکتر به کاراکتر پردازش می‌کند.
شمارش کاراکتر: برای هر کاراکتر که مشاهده می‌شود، الگوریتم یک شمارنده برای آن کاراکتر خاص افزایش می‌دهد.
محاسبه فراوانی: پس از پردازش کل متن، فراوانی هر کاراکتر محاسبه می‌شود.
مرتب‌سازی داده‌ها: نتایج معمولاً به‌صورت الفبایی یا بر اساس فراوانی مرتب می‌شوند تا تفسیر آن‌ها آسان‌تر شود.
تصویری‌سازی: داده‌های فراوانی به یک نمایش بصری (نمودار میله‌ای) تبدیل می‌شوند تا درک شهودی‌تری ارائه دهند.

نمایش ریاضی فراوانی کاراکتر می‌تواند به‌صورت زیر بیان شود:

$f(c) = \frac{n_c}{N} \times 100\%$

که در آن:

$f(c)$ فراوانی کاراکتر $c$ است
$n_c$ تعداد وقوع‌های کاراکتر $c$ است
$N$ تعداد کل کاراکترها در متن است

ساختارهای داده مورد استفاده

پیاده‌سازی معمولاً از یک ساختار داده‌ی نقشه هش (دایرکتوری) برای شمارش کاراکترها به‌طور مؤثر استفاده می‌کند:

11. یک دایرکتوری خالی را مقداردهی اولیه کنید
22. برای هر کاراکتر در متن ورودی:
3   الف. اگر کاراکتر در دایرکتوری وجود دارد، شمارش آن را افزایش دهید
4   ب. اگر نه، کاراکتر را به دایرکتوری اضافه کنید با شمارش 1
53. دایرکتوری را به یک آرایه از جفت‌های کاراکتر-شمارش تبدیل کنید
64. آرایه را به‌صورت لازم (به‌صورت الفبایی یا بر اساس فراوانی) مرتب کنید
75. تصویری‌سازی را بر اساس آرایه مرتب‌شده تولید کنید
8

این روش دارای پیچیدگی زمانی O(n) است، که در آن n طول متن ورودی است و این آن را حتی برای نمونه‌های متنی بزرگ مؤثر می‌سازد.

راهنمای مرحله به مرحله برای استفاده از ابزار

ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر ما طراحی شده است تا شهودی و آسان برای استفاده باشد. با دنبال کردن این مراحل ساده می‌توانید متن خود را تحلیل کنید:

1. متن خود را وارد کنید

با وارد کردن یا جای‌گذاری متن خود در ناحیه ورودی شروع کنید. این ابزار هر نوع محتوای متنی را قبول می‌کند، از جمله:

اسناد متنی ساده
قطعات کد
مقاطع ادبی
پیام‌های رمزگذاری شده
متون به زبان‌های خارجی
مستندات فنی

می‌توانید به اندازه نیاز متن وارد کنید - از یک جمله ساده تا کل اسناد.

2. تحلیل خودکار

برخلاف بسیاری از ابزارهای دیگر، ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر ما به‌طور خودکار متن شما را در حین تایپ یا جای‌گذاری پردازش می‌کند. نیازی به کلیک روی دکمه "محاسبه" جداگانه نیست - نتایج در زمان واقعی به‌محض تغییر ورودی شما به‌روزرسانی می‌شوند.

3. تفسیر نتایج

پس از پردازش متن شما، ابزار موارد زیر را نمایش می‌دهد:

نمودار میله‌ای بصری: یک نمایش گرافیکی واضح از فراوانی کاراکترها
تعداد کل کاراکترها: تعداد کل کاراکترها در متن شما
شمارش‌های کاراکترهای فردی: تعداد دقیق وقوع‌های هر کاراکتر

نمودار میله‌ای شناسایی را آسان می‌کند:

کاراکترهای پر تکرار
کاراکترهای کم تکرار
الگوهای توزیع در متن شما
ناهنجاری‌های فراوانی غیرمعمول که ممکن است نشان‌دهنده محتوای خاصی باشد

4. استفاده از ویژگی کپی

اگر نیاز دارید نتایج تحلیل خود را ذخیره یا به اشتراک بگذارید:

داده‌های فراوانی تولیدشده را مرور کنید
روی دکمه "کپی" کلیک کنید تا نتایج فرمت‌شده را به کلیپ‌بورد خود کپی کنید
نتایج را در هر سند، صفحه‌گسترده یا ابزار ارتباطی بچسبانید

این ویژگی به‌ویژه برای پژوهشگران، دانش‌آموزان و حرفه‌ای‌ها که نیاز به گنجاندن تحلیل فراوانی در کار خود دارند، مفید است.

موارد استفاده برای تحلیل فراوانی کاراکتر

تحلیل فراوانی کاراکتر کاربردهای عملی متعددی در زمینه‌های مختلف دارد:

رمزنگاری و شکستن کد

تحلیل فراوانی کاراکتر یکی از قدیمی‌ترین و اساسی‌ترین تکنیک‌ها در رمزنگاری است. در بسیاری از رمزهای جایگزینی، الگوهای فراوانی زبان اصلی قابل شناسایی باقی می‌ماند، که این امکان را فراهم می‌کند تا پیام‌های رمزگذاری شده را با مقایسه توزیع‌های کاراکترها بشکنیم.

مثال: در متن انگلیسی، حروف 'E'، 'T'، 'A' و 'O' معمولاً بیشترین فراوانی را دارند. اگر متنی رمزگذاری شده فراوانی بالایی برای کاراکترهای مختلف نشان دهد، یک رمزنگار می‌تواند حدس‌های آگاهانه‌ای درباره الگوی جایگزینی بزند.

فشرده‌سازی داده‌ها

بسیاری از الگوریتم‌های فشرده‌سازی به اطلاعات فراوانی کاراکترها برای ایجاد کدگذاری‌های کارآمدتر متکی هستند. کدگذاری هافمن، به‌عنوان مثال، به کاراکترهای پر تکرار کدهای بیتی کوتاه‌تر و به کاراکترهای کم تکرار کدهای طولانی‌تر اختصاص می‌دهد.

مثال: در متنی که 'E' به‌طور 15% از زمان ظاهر می‌شود در حالی که 'Z' تنها 0.07% ظاهر می‌شود، یک الگوریتم فشرده‌سازی ممکن است یک کد 2 بیتی به 'E' و یک کد 8 بیتی به 'Z' اختصاص دهد که منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در فضا می‌شود.

تحلیل زبانی

زبان‌شناسان از تحلیل فراوانی کاراکتر برای مطالعه الگوهای زبانی، شناسایی نویسندگی و مقایسه زبان‌ها یا گویش‌های مختلف استفاده می‌کنند.

مثال: یک نویسنده ممکن است الگوهای فراوانی خاصی داشته باشد که به‌عنوان "اثر انگشت" سبک نوشتاری او عمل کند. این می‌تواند به شناسایی متون ناشناس یا تشخیص سرقت ادبی کمک کند.

تشخیص و اصلاح خطا

با تعیین الگوهای فراوانی مورد انتظار، تحلیل کاراکتر می‌تواند به شناسایی خطاها یا فساد‌های احتمالی در داده‌های منتقل شده کمک کند.

مثال: اگر متنی که باید به زبان انگلیسی باشد، الگوهای فراوانی را نشان دهد که به‌طور قابل توجهی از الگوهای استاندارد انگلیسی منحرف شده، ممکن است نشان‌دهنده خطاهای انتقال یا مشکلات کدگذاری باشد.

پردازش زبان طبیعی

سیستم‌های NLP معمولاً از فراوانی کاراکتر به‌عنوان یک ویژگی در شناسایی زبان، تحلیل احساسات و سایر وظایف پردازش متن استفاده می‌کنند.

مثال: زبان‌های مختلف دارای توزیع‌های فراوانی کاراکتر متمایز هستند. یک سیستم می‌تواند از این اطلاعات برای شناسایی خودکار زبان متنی که در آن نوشته شده استفاده کند.

کاربردهای آموزشی

تحلیل فراوانی کاراکتر می‌تواند یک ابزار آموزشی ارزشمند برای تدریس آمار، زبان‌شناسی و مفاهیم برنامه‌نویسی باشد.

مثال: دانش‌آموزان می‌توانند متون از دوره‌ها یا نویسندگان مختلف را تحلیل کنند تا مشاهده کنند چگونه استفاده از زبان در طول زمان تکامل یافته است.

گزینه‌های جایگزین برای تحلیل فراوانی کاراکتر

در حالی که تحلیل فراوانی کاراکتر قدرتمند است، روش‌های جایگزینی برای تحلیل متن وجود دارد که ممکن است بسته به نیازهای خاص شما مناسب‌تر باشند:

تحلیل فراوانی کلمه

به‌جای تحلیل کاراکترهای فردی، تحلیل فراوانی کلمه به بررسی دفعاتی که هر کلمه در یک متن ظاهر می‌شود می‌پردازد. این رویکرد اطلاعات معنایی بیشتری را ارائه می‌دهد و برای تحلیل محتوا، شناسایی کلمات کلیدی و مدل‌سازی موضوعات مفید است.

زمانی که باید استفاده کنید: وقتی بیشتر به معنای متن و تم‌های آن علاقه‌مند هستید تا ترکیب سطح کاراکتر آن.

تحلیل n-gram

تحلیل n-gram به توالی‌های کاراکتر یا کلمه (bigram، trigram و غیره) به‌جای عناصر فردی نگاه می‌کند. این الگوهای متنی را به‌دست می‌آورد و برای مدل‌سازی زبان و سیستم‌های پیش‌بینی متن ارزشمند است.

زمانی که باید استفاده کنید: تحلیل n-gram زمانی مناسب است که نیاز دارید الگوهای توالی را درک کنید یا مدل‌های پیش‌بینی بسازید.

تحلیل احساسات

به‌جای شمارش فراوانی‌ها، تحلیل احساسات به تعیین لحن احساسی یک متن می‌پردازد. این کار از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای طبقه‌بندی متن به‌عنوان مثبت، منفی یا خنثی استفاده می‌کند.

زمانی که باید استفاده کنید: وقتی به محتوای احساسی یا نظری که در یک متن بیان شده علاقه‌مند هستید.

تحلیل خوانایی

تحلیل خوانایی ارزیابی می‌کند که یک متن چقدر آسان یا دشوار است که خوانده شود، با استفاده از معیارهایی مانند Flesch-Kincaid یا SMOG index. این‌ها عواملی مانند طول جمله و تعداد سیلاب‌ها را در نظر می‌گیرند.

زمانی که باید استفاده کنید: تحلیل خوانایی زمانی بهترین است که نیاز دارید پیچیدگی یا دسترسی یک متن را برای یک مخاطب هدف ارزیابی کنید.

تاریخچه تحلیل فراوانی کاراکتر

تحلیل فراوانی کاراکتر تاریخچه غنی‌ای دارد که به قرن‌ها پیش برمی‌گردد:

آغازهای باستانی

اولین کاربرد شناخته شده تحلیل فراوانی برای رمزگشایی توسط دانشمند عرب الکندی در قرن نهم بود. در دست‌نوشته‌اش "در رمزگشایی پیام‌های رمزگذاری شده"، او توصیف کرد که چگونه می‌توان از فراوانی کاراکترها برای شکستن رمزهای ساده جایگزینی استفاده کرد.

توسعه‌های رنسانس

در طول رنسانس اروپایی، رمزنگاران مانند جیووانی باتیستا بلاسو و بلیز دو ویژر به‌طور خاص رمزهای پیچیده‌تری را توسعه دادند که برای مقاومت در برابر تحلیل فراوانی طراحی شده بودند. این منجر به یک نبرد مداوم بین تکنیک‌های رمزگذاری و رمزگشایی شد.

کاربردهای مدرن

در قرن بیستم، تحلیل فراوانی کاراکتر نقش مهمی در رمزنگاری جنگی ایفا کرد، به‌ویژه در شکستن کد انیگما آلمان در طول جنگ جهانی دوم. رمزنگاران بریتانیایی در بلچلی پارک، از جمله آلن تورینگ، از تحلیل فراوانی به‌عنوان بخشی از تلاش‌های رمزگشایی خود استفاده کردند.

عصر دیجیتال

با ظهور کامپیوترها، تحلیل فراوانی کاراکتر به‌طور خودکار و پیچیده‌تر شد. کاربردهای مدرن فراتر از رمزنگاری به فشرده‌سازی داده‌ها، بازیابی اطلاعات و یادگیری ماشین گسترش یافته است.

تحقیقات معاصر

امروز، پژوهشگران همچنان به بهبود تکنیک‌های تحلیل فراوانی برای کاربردهایی در داده‌های کلان، امنیت سایبری و هوش مصنوعی ادامه می‌دهند. اصول بنیادی همچنان یکسان باقی مانده‌اند، اما روش‌ها و ابزارها به‌طور چشمگیری تکامل یافته‌اند.

مثال‌های کد

در اینجا پیاده‌سازی‌های تحلیل فراوانی کاراکتر در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف آورده شده است:

پایتون

1def analyze_character_frequency(text):
2    # یک دایرکتوری خالی را مقداردهی اولیه کنید
3    frequency = {}
4    
5    # شمارش هر کاراکتر
6    for char in text:
7        if char in frequency:
8            frequency[char] += 1
9        else:
10            frequency[char] = 1
11    
12    # به لیستی از تاپل‌ها تبدیل کنید و به‌صورت الفبایی مرتب کنید
13    result = sorted(frequency.items())
14    
15    return result
16
17# مثال استفاده
18text = "سلام، دنیا!"
19frequencies = analyze_character_frequency(text)
20for char, count in frequencies:
21    print(f"'{char}': {count}")
22

جاوااسکریپت

1function analyzeCharacterFrequency(text) {
2  // یک شیء خالی را مقداردهی اولیه کنید
3  const frequency = {};
4  
5  // شمارش هر کاراکتر
6  for (let i = 0; i < text.length; i++) {
7    const char = text[i];
8    if (frequency[char]) {
9      frequency[char]++;
10    } else {
11      frequency[char] = 1;
12    }
13  }
14  
15  // به آرایه‌ای از اشیاء تبدیل کنید و به‌صورت الفبایی مرتب کنید
16  const result = Object.entries(frequency)
17    .map(([char, count]) => ({ char, count }))
18    .sort((a, b) => a.char.localeCompare(b.char));
19  
20  return result;
21}
22
23// مثال استفاده
24const text = "سلام، دنیا!";
25const frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
26frequencies.forEach(item => {
27  console.log(`'${item.char}': ${item.count}`);
28});
29

جاوا

1import java.util.*;
2
3public class CharacterFrequencyAnalyzer {
4    public static List<Map.Entry<Character, Integer>> analyzeCharacterFrequency(String text) {
5        // یک HashMap را مقداردهی اولیه کنید
6        Map<Character, Integer> frequency = new HashMap<>();
7        
8        // شمارش هر کاراکتر
9        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
10            char c = text.charAt(i);
11            frequency.put(c, frequency.getOrDefault(c, 0) + 1);
12        }
13        
14        // به لیست تبدیل کنید و به‌صورت الفبایی مرتب کنید
15        List<Map.Entry<Character, Integer>> result = new ArrayList<>(frequency.entrySet());
16        result.sort(Map.Entry.comparingByKey());
17        
18        return result;
19    }
20    
21    public static void main(String[] args) {
22        String text = "سلام، دنیا!";
23        List<Map.Entry<Character, Integer>> frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
24        
25        for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencies) {
26            System.out.println("'" + entry.getKey() + "': " + entry.getValue());
27        }
28    }
29}
30

C++

1#include <iostream>
2#include <string>
3#include <map>
4#include <vector>
5#include <algorithm>
6
7std::vector<std::pair<char, int>> analyzeCharacterFrequency(const std::string& text) {
8    // یک نقشه را مقداردهی اولیه کنید
9    std::map<char, int> frequency;
10    
11    // شمارش هر کاراکتر
12    for (char c : text) {
13        frequency[c]++;
14    }
15    
16    // به آرایه‌ای از جفت‌ها تبدیل کنید
17    std::vector<std::pair<char, int>> result(frequency.begin(), frequency.end());
18    
19    // نقشه به‌طور خودکار بر اساس کلید (کاراکتر) مرتب است
20    return result;
21}
22
23int main() {
24    std::string text = "سلام، دنیا!";
25    auto frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
26    
27    for (const auto& pair : frequencies) {
28        std::cout << "'" << pair.first << "': " << pair.second << std::endl;
29    }
30    
31    return 0;
32}
33

روبی

1def analyze_character_frequency(text)
2  # یک دایرکتوری خالی را مقداردهی اولیه کنید
3  frequency = Hash.new(0)
4  
5  # شمارش هر کاراکتر
6  text.each_char do |char|
7    frequency[char] += 1
8  end
9  
10  # به آرایه‌ای از آرایه‌ها تبدیل کنید و به‌صورت الفبایی مرتب کنید
11  result = frequency.to_a.sort_by { |char, _| char }
12  
13  return result
14end
15
16# مثال استفاده
17text = "سلام، دنیا!"
18frequencies = analyze_character_frequency(text)
19frequencies.each do |char, count|
20  puts "'#{char}': #{count}"
21end
22

سوالات متداول

تحلیل فراوانی کاراکتر چیست؟

تحلیل فراوانی کاراکتر یک تکنیک است که تعداد دفعاتی که هر کاراکتر در یک متن ظاهر می‌شود را شمارش می‌کند. این تکنیک بینش‌هایی درباره توزیع و الگوهای کاراکترها ارائه می‌دهد که می‌تواند برای رمزنگاری، فشرده‌سازی داده‌ها، مطالعات زبانی و سایر کاربردهای تحلیل متن مفید باشد.

دقت تحلیل فراوانی کاراکتر چقدر است؟

دقت تحلیل فراوانی کاراکتر به اندازه نمونه بستگی دارد. برای متون کوچک، توزیع فراوانی ممکن است با الگوهای معمول زبان مطابقت نداشته باشد. با این حال، برای متون بزرگ‌تر (چندین پاراگراف یا بیشتر)، تحلیل معمولاً نمایندگی قابل اعتمادی از توزیع کاراکترها ارائه می‌دهد.

آیا تحلیل فراوانی کاراکتر می‌تواند رمزنگاری مدرن را بشکند؟

خیر، تحلیل فراوانی کاراکتر به‌تنهایی نمی‌تواند رمزنگاری مدرن مانند AES یا RSA را بشکند. این تکنیک عمدتاً در برابر رمزهای جایگزینی ساده و برخی روش‌های رمزنگاری کلاسیک مؤثر است. رمزنگاری مدرن از عملیات ریاضی پیچیده و سیستم‌های مبتنی بر کلید استفاده می‌کند که الگوهای فراوانی را حفظ نمی‌کنند.

چگونه فراوانی کاراکتر در زبان‌های مختلف متفاوت است؟

هر زبان دارای پروفایل فراوانی کاراکتر متمایز است. به‌عنوان مثال، در انگلیسی، 'E' معمولاً رایج‌ترین حرف است، در حالی که در اسپانیایی، 'E' و 'A' بیشترین فراوانی را دارند. آلمانی دارای وقوع‌های بیشتری از 'E'، 'N' و 'I' است و همچنین از کاراکترهایی مانند 'ß' و اوملاوت‌ها استفاده می‌کند که در انگلیسی ظاهر نمی‌شوند.

تفاوت بین تحلیل فراوانی کاراکتر و تحلیل فراوانی کلمه چیست؟

تحلیل فراوانی کاراکتر شمارش کاراکترهای فردی (حروف، اعداد، نشانه‌گذاری) را انجام می‌دهد، در حالی که تحلیل فراوانی کلمه شمارش کلمات کامل را انجام می‌دهد. تحلیل کاراکتر بیشتر بنیادی است و در تمام انواع متن‌ها کار می‌کند، در حالی که تحلیل کلمه اطلاعات معنایی بیشتری را ارائه می‌دهد اما نیاز به پردازش خاص زبان دارد.

چگونه می‌توانم از تحلیل فراوانی کاراکتر برای فشرده‌سازی داده‌ها استفاده کنم؟

اطلاعات فراوانی کاراکتر برای الگوریتم‌های فشرده‌سازی مبتنی بر انتروپی مانند کدگذاری هافمن ضروری است. با اختصاص دادن کدهای کوتاه‌تر به کاراکترهای پر تکرار و کدهای طولانی‌تر به کاراکترهای کم تکرار، این الگوریتم‌ها می‌توانند به‌طور قابل توجهی اندازه فایل‌ها را کاهش دهند در حالی که تمام اطلاعات را حفظ می‌کنند.

آیا حساسیت به حروف بزرگ و کوچک در تحلیل فراوانی کاراکتر مهم است؟

این بستگی به کاربرد خاص شما دارد. برای رمزنگاری و مطالعات زبانی، معمولاً مفید است که حروف بزرگ و کوچک را به‌عنوان کاراکترهای متمایز در نظر بگیرید. برای سایر کاربردها، ممکن است تبدیل تمام متن به حروف کوچک قبل از تحلیل نتایج معنادارتری ارائه دهد که بر روی حروف خود تمرکز می‌کند نه بر روی حالت آن‌ها.

آیا تحلیل فراوانی کاراکتر می‌تواند نویسنده یک متن را شناسایی کند؟

در حالی که تحلیل فراوانی کاراکتر به‌تنهایی معمولاً کافی نیست تا یک نویسنده را شناسایی کند، می‌تواند یکی از ویژگی‌ها در یک تحلیل استایلومتریک بزرگ‌تر باشد. وقتی با انتخاب کلمات، طول جملات و سایر نشانگرهای زبانی ترکیب شود، فراوانی کاراکترها می‌تواند به شناسایی یا تأیید نویسنده کمک کند.

چگونه ابزار با کاراکترهای خاص و فضاها برخورد می‌کند؟

ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر ما تمام کاراکترها، از جمله فضاها، نشانه‌گذاری و کاراکترهای خاص را شمارش می‌کند. هر کاراکتر منحصر به فرد به‌عنوان یک موجودیت جداگانه در شمارش فراوانی در نظر گرفته می‌شود و نمای کاملی از ترکیب متن را ارائه می‌دهد.

آیا محدودیتی برای مقدار متنی که می‌توانم تحلیل کنم وجود دارد؟

این ابزار برای مدیریت متون با طول‌های مختلف، از جملات کوتاه تا اسناد طولانی طراحی شده است. با این حال، متون بسیار بزرگ (صدها هزار کاراکتر) ممکن است در مرورگر کمی کندی در عملکرد را تجربه کنند. برای مجموعه‌های داده بسیار بزرگ، در نظر داشته باشید که از یک برنامه دسکتاپ یا کتابخانه برنامه‌نویسی اختصاصی استفاده کنید.

منابع

سینگ، س. (1999). کتاب کد: علم رمز و راز از مصر باستان تا رمزنگاری کوانتومی. انتشارات انکر.
شانن، C. E. (1951). "پیش‌بینی و انتروپی زبان چاپ شده." مجله فنی سیستم‌های بل، 30(1)، 50-64.
بکر، H. و پایپر، F. (1982). سیستم‌های رمز: حفاظت از ارتباطات. انتشارات نورت‌وود.
الکازاز، N. R.، تهان، W. J. و ارواین، S. A. (2018). "یک رمزگشایی خودکار از رمزهای جایگزینی ساده با استفاده از فشرده‌سازی." علوم اطلاعات، 474، 18-28.
کدگذاری هافمن، D. A. (1952). "روشی برای ساخت کدهای حداقل-اضافتی." مقالات IRE، 40(9)، 1098-1101.
استالینگز، W. (2017). رمزنگاری و امنیت شبکه: اصول و عمل (ویرایش 7). Pearson.
جوولا، P. (2006). "نسبت نویسندگی." پایه‌ها و روندها در بازیابی اطلاعات، 1(3)، 233-334.
کین، A. G. (2010). امنیت کامپیوتر و رمزنگاری. انتشارات جان وایلی و پسران.

متن خود را با ابزار تحلیل فراوانی کاراکتر ما تحلیل کنید تا الگوها را کشف کنید، فشرده‌سازی را بهینه کنید یا به سادگی ترکیب محتوای خود را کاوش کنید. نمونه‌های مختلفی را امتحان کنید تا ببینید چگونه توزیع‌های کاراکتر در زبان‌ها، نویسندگان و انواع متن‌ها متفاوت است!

ابزار تحلیل و تجسم فراوانی کاراکتر

تحلیل فراوانی کاراکتر

مستندات