کسی بھی متن میں کرداروں کی تعدد کی تقسیم کا تجزیہ کریں اور بصری بنائیں۔ اپنے مواد کو پیسٹ کریں تاکہ کرداروں کی موجودگی کے پیٹرن کو دکھانے والا ایک تعاملاتی بار چارٹ تیار کیا جا سکے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ایک بنیادی تکنیک ہے جو متن کے تجزیے میں استعمال ہوتی ہے جو یہ شمار کرتی ہے اور یہ بصری شکل میں پیش کرتی ہے کہ دیے گئے متن میں ہر کردار کتنی بار ظاہر ہوتا ہے۔ یہ طاقتور طریقہ زبان کے استعمال میں پیٹرن کو ظاہر کرتا ہے، خفیہ تجزیہ، ڈیٹا کمپریشن، اور لسانی مطالعات میں مدد کرتا ہے۔ ہمارا کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ٹول کسی بھی متن کے ان پٹ کا تجزیہ کرنے اور کردار کی تقسیم کی واضح بصری نمائندگی پیدا کرنے کا ایک سادہ لیکن مؤثر طریقہ فراہم کرتا ہے۔ کردار کی فریکوئنسی کو سمجھ کر، آپ متن کی ساخت میں بصیرت حاصل کر سکتے ہیں، ممکنہ انکوڈنگ مسائل کی نشاندہی کر سکتے ہیں، یا ایسے پیٹرن کا پتہ لگا سکتے ہیں جو عام پڑھنے کے ذریعے فوری طور پر واضح نہیں ہوتے۔
یہ ٹول ایک صارف دوست انٹرفیس کی خصوصیت رکھتا ہے جس میں ایک متن کا ان پٹ علاقہ ہے جہاں آپ کوئی بھی مواد پیسٹ یا ٹائپ کر سکتے ہیں، اور یہ خود بخود ایک بار چارٹ بصری نمائندگی تیار کرتا ہے جو ہر کردار کی فریکوئنسی کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ فوری بصری فیڈ بیک یہ سمجھنے میں آسانی فراہم کرتا ہے کہ کون سے کردار سب سے زیادہ بار ظاہر ہوتے ہیں اور آپ کے متن کی مجموعی تشکیل کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ایک سادہ اصول پر عمل کرتا ہے: متن میں ہر کردار کی ہر موجودگی کو شمار کریں اور نتائج کو ظاہر کریں۔ جبکہ یہ تصور سادہ ہے، عمل درآمد میں کئی اہم مراحل شامل ہیں:
کردار کی فریکوئنسی کی ریاضیاتی نمائندگی کو اس طرح بیان کیا جا سکتا ہے:
جہاں:
عمل درآمد عام طور پر ایک ہیش میپ (ڈکشنری) ڈیٹا کے ڈھانچے کا استعمال کرتا ہے تاکہ کردار کی موجودگی کو مؤثر طریقے سے شمار کیا جا سکے:
11. ایک خالی ہیش میپ/ڈکشنری کو شروع کریں
22. ان پٹ متن میں ہر کردار کے لیے:
3 a. اگر کردار ہیش میپ میں موجود ہے تو اس کی گنتی بڑھائیں
4 b. اگر نہیں، تو کردار کو ہیش میپ میں 1 کی گنتی کے ساتھ شامل کریں
53. ہیش میپ کو کردار-گنتی کے جوڑوں کی ایک صف میں تبدیل کریں
64. ضرورت کے مطابق صف کو ترتیب دیں (حروف تہجی کے لحاظ سے یا فریکوئنسی کے لحاظ سے)
75. ترتیب دی گئی صف کی بنیاد پر بصری نمائندگی تیار کریں
8یہ طریقہ کار O(n) کی وقت کی پیچیدگی رکھتا ہے، جہاں n ان پٹ متن کی لمبائی ہے، جس سے یہ بڑے متن کے نمونوں کے لیے بھی مؤثر ہوتا ہے۔
ہمارا کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ٹول سمجھنے میں آسان اور استعمال میں آسان ہے۔ اپنے متن کا تجزیہ کرنے کے لیے ان سادہ مراحل پر عمل کریں:
ان پٹ فیلڈ میں اپنا متن داخل کرنے یا پیسٹ کرنے سے شروع کریں۔ یہ ٹول کسی بھی متن کے مواد کو قبول کرتا ہے، بشمول:
آپ جتنا چاہیں متن داخل کر سکتے ہیں - ایک جملے سے لے کر پورے دستاویزات تک۔
بہت سے دوسرے ٹولز کے برعکس، ہمارا کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ٹول آپ کے متن کو خود بخود پروسیس کرتا ہے جب آپ ٹائپ یا پیسٹ کرتے ہیں۔ الگ سے "حساب لگائیں" کے بٹن پر کلک کرنے کی ضرورت نہیں ہے - نتائج آپ کے ان پٹ میں تبدیلی کرتے ہی حقیقی وقت میں اپ ڈیٹ ہوتے ہیں۔
جب آپ کا متن پروسیس ہو جاتا ہے، تو ٹول یہ ظاہر کرتا ہے:
بار چارٹ یہ سمجھنے میں آسانی فراہم کرتا ہے کہ:
اگر آپ اپنے تجزیہ کے نتائج کو محفوظ یا شیئر کرنا چاہتے ہیں:
یہ خصوصیت خاص طور پر محققین، طلباء، اور پیشہ ور افراد کے لیے مفید ہے جنہیں اپنے کام میں فریکوئنسی کے تجزیے کو شامل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ کے مختلف شعبوں میں کئی عملی درخواستیں ہیں:
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ خفیہ تجزیے میں سب سے قدیم اور بنیادی تکنیکوں میں سے ایک ہے۔ بہت سے متبادل خفیہ نگاری میں، اصل زبان کے فریکوئنسی کے پیٹرن قابل شناخت رہتے ہیں، جس سے یہ ممکن ہوتا ہے کہ خفیہ پیغامات کو توڑنے کے لیے کردار کی تقسیم کا موازنہ کیا جائے۔
مثال: انگریزی متن میں، 'E'، 'T'، 'A'، اور 'O' عام طور پر سب سے زیادہ بار ظاہر ہونے والے حروف ہیں۔ اگر ایک خفیہ متن مختلف کرداروں کے لیے زیادہ فریکوئنسی ظاہر کرتا ہے، تو ایک خفیہ تجزیہ کار متبادل پیٹرن کے بارے میں تعلیم یافتہ اندازے لگا سکتا ہے۔
بہت سے کمپریشن الگورڈمز کردار کی فریکوئنسی کی معلومات پر انحصار کرتے ہیں تاکہ زیادہ مؤثر انکوڈنگ تیار کی جا سکے۔ ہفمین کوڈنگ، مثال کے طور پر، زیادہ بار ظاہر ہونے والے کرداروں کو چھوٹے بٹس کے تسلسل اور کم عام کرداروں کو طویل تسلسل تفویض کرتی ہے۔
مثال: ایک متن میں جہاں 'E' 15% بار ظاہر ہوتا ہے جبکہ 'Z' صرف 0.07% بار ظاہر ہوتا ہے، ایک کمپریشن الگورڈم 'E' کو 2 بٹ کوڈ اور 'Z' کو 8 بٹ کوڈ تفویض کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں نمایاں جگہ کی بچت ہوتی ہے۔
لسانیات کے ماہرین کردار کی فریکوئنسی تجزیہ کا استعمال زبان کے پیٹرن کا مطالعہ کرنے، مصنف کی شناخت کرنے، اور مختلف زبانوں یا لہجوں کا موازنہ کرنے کے لیے کرتے ہیں۔
مثال: ایک مصنف کے پاس مخصوص فریکوئنسی کے پیٹرن ہو سکتے ہیں جو ان کے لکھنے کے انداز کا "انگشت شناختی" کے طور پر کام کرتے ہیں۔ یہ نامعلوم متون کی نسبت دینے یا سرقہ کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
متوقع فریکوئنسی کے پیٹرن قائم کرکے، کردار کا تجزیہ منتقل کردہ ڈیٹا میں ممکنہ غلطیوں یا خراب ہونے کی نشاندہی میں مدد کر سکتا ہے۔
مثال: اگر ایک متن جو انگریزی میں ہونا چاہیے، ایسے فریکوئنسی پیٹرن ظاہر کرتا ہے جو معیاری انگریزی سے نمایاں طور پر انحراف کرتا ہے، تو یہ ممکنہ طور پر منتقلی کی غلطیوں یا انکوڈنگ کے مسائل کی نشاندہی کر سکتا ہے۔
NLP کے نظام اکثر زبان کی شناخت، جذبات کے تجزیے، اور دیگر متن کی پروسیسنگ کے کاموں میں کردار کی فریکوئنسی کو ایک خصوصیت کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔
مثال: مختلف زبانوں کے پاس مختلف کردار کی فریکوئنسی کی تقسیم ہوتی ہے۔ ایک نظام اس معلومات کا استعمال کرکے خودکار طور پر یہ پتہ لگا سکتا ہے کہ ایک متن کس زبان میں لکھا گیا ہے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ اعداد و شمار، لسانیات، اور پروگرامنگ کے تصورات سکھانے کے لیے ایک قیمتی تعلیمی ٹول ہو سکتا ہے۔
مثال: طلباء مختلف دوروں یا مصنفین کے متون کا تجزیہ کر سکتے ہیں تاکہ یہ مشاہدہ کیا جا سکے کہ وقت کے ساتھ زبان کا استعمال کیسے ترقی پذیر ہوا ہے۔
اگرچہ کردار کی فریکوئنسی تجزیہ طاقتور ہے، لیکن متن کے تجزیے کے متبادل طریقے بھی ہیں جو آپ کی مخصوص ضروریات کے لحاظ سے زیادہ موزوں ہو سکتے ہیں:
انفرادی کرداروں کے تجزیے کے بجائے، لفظ کی فریکوئنسی تجزیہ یہ دیکھتی ہے کہ ہر لفظ کتنی بار ایک متن میں ظاہر ہوتا ہے۔ یہ نقطہ نظر زیادہ معنوی معلومات فراہم کرتا ہے اور مواد کے تجزیے، کلیدی الفاظ کی شناخت، اور موضوع ماڈلنگ کے لیے مفید ہے۔
استعمال کب کریں: جب آپ متن کے معنی اور موضوعات میں زیادہ دلچسپی رکھتے ہوں تو لفظ کی فریکوئنسی تجزیہ کا انتخاب کریں نہ کہ اس کی کردار کی سطح کی تشکیل۔
N-گرام تجزیہ کرداروں یا الفاظ کے تسلسل (بائی گرام، ٹرائی گرام، وغیرہ) پر نظر ڈالتا ہے نہ کہ انفرادی عناصر پر۔ یہ سیاق و سباق کے پیٹرن کو پکڑتا ہے اور زبان کے ماڈلنگ اور پیش گوئی کے متن کے نظام کے لیے قیمتی ہے۔
استعمال کب کریں: جب آپ کو تسلسل کے پیٹرن کو سمجھنے یا پیش گوئی کے ماڈل بنانے کی ضرورت ہو تو N-گرام تجزیہ کو ترجیح دیں۔
فریکوئنسی کو شمار کرنے کے بجائے، جذباتی تجزیہ کا مقصد متن کے جذباتی لہجے کا تعین کرنا ہے۔ یہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے متن کی درجہ بندی کرتا ہے کہ یہ مثبت، منفی، یا غیر جانبدار ہے۔
استعمال کب کریں: جب آپ متن میں ظاہر کردہ جذباتی مواد یا رائے میں دلچسپی رکھتے ہوں تو جذباتی تجزیہ کا انتخاب کریں۔
پڑھنے کی قابلیت کا تجزیہ یہ جانچتا ہے کہ ایک متن پڑھنے میں کتنا آسان یا مشکل ہے، جیسے فلیش-کینکیڈ یا SMOG انڈیکس جیسے میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے۔ یہ جملے کی لمبائی اور سیلاب کی تعداد جیسے عوامل پر غور کرتا ہے۔
استعمال کب کریں: پڑھنے کی قابلیت کا تجزیہ اس وقت بہترین ہے جب آپ کسی ہدف کے سامعین کے لیے متن کی پیچیدگی یا رسائی کا اندازہ لگانا چاہتے ہیں۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ کی ایک امیر تاریخ ہے جو صدیوں پر محیط ہے:
خفیہ نگاری کے لیے فریکوئنسی تجزیہ کا پہلا معلوم استعمال 9ویں صدی میں عرب عالم الکندی کی طرف سے تھا۔ اپنی کتاب "خفیہ پیغامات کے انکشاف پر" میں، انہوں نے بیان کیا کہ کس طرح کردار کی فریکوئنسی کا استعمال سادہ متبادل خفیہ نگاری کو توڑنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
یورپی نشاۃ ثانیہ کے دوران، خفیہ نگاروں جیسے جوانی بیٹیستا بیلاسو اور بلیز ڈی ویجنیر نے ایسے زیادہ پیچیدہ خفیہ نظام تیار کیے جو فریکوئنسی تجزیے کے خلاف مزاحمت کرنے کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کیے گئے تھے۔ اس نے خفیہ نگاری اور خفیہ تجزیے کی تکنیکوں کے درمیان ایک جاری جنگ کا آغاز کیا۔
20ویں صدی میں، کردار کی فریکوئنسی تجزیہ جنگی خفیہ نگاری میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے، خاص طور پر دوسری جنگ عظیم کے دوران جرمن انیگما کوڈ کو توڑنے میں۔ بیلچلی پارک میں برطانوی خفیہ تجزیہ کاروں، بشمول ایلن ٹورنگ، نے اپنے خفیہ تجزیے کی کوششوں کے ایک حصے کے طور پر فریکوئنسی تجزیہ کا استعمال کیا۔
کمپیوٹرز کے آنے کے ساتھ، کردار کی فریکوئنسی تجزیہ خودکار اور زیادہ پیچیدہ ہو گئی۔ جدید درخواستیں خفیہ نگاری سے آگے بڑھ کر ڈیٹا کمپریشن، معلومات کی بازیابی، اور مشین لرننگ تک پھیل گئی ہیں۔
آج، محققین بڑی ڈیٹا، سائبر سیکیورٹی، اور مصنوعی ذہانت میں درخواستوں کے لیے فریکوئنسی تجزیہ کی تکنیکوں کو بہتر بنانے کے لیے کام کر رہے ہیں۔ بنیادی اصول وہی رہتے ہیں، لیکن طریقے اور ٹولز نمایاں طور پر ترقی کر چکے ہیں۔
یہاں مختلف پروگرامنگ زبانوں میں کردار کی فریکوئنسی تجزیہ کے نفاذ کی مثالیں ہیں:
1def analyze_character_frequency(text):
2 # ایک خالی ڈکشنری کو شروع کریں
3 frequency = {}
4
5 # ہر کردار کی گنتی کریں
6 for char in text:
7 if char in frequency:
8 frequency[char] += 1
9 else:
10 frequency[char] = 1
11
12 # جوڑوں کی فہرست میں تبدیل کریں اور حروف تہجی کے لحاظ سے ترتیب دیں
13 result = sorted(frequency.items())
14
15 return result
16
17# مثال کا استعمال
18text = "Hello, World!"
19frequencies = analyze_character_frequency(text)
20for char, count in frequencies:
21 print(f"'{char}': {count}")
221function analyzeCharacterFrequency(text) {
2 // ایک خالی آبجیکٹ کو شروع کریں
3 const frequency = {};
4
5 // ہر کردار کی گنتی کریں
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 // آبجیکٹ کو اشیاء کی صف میں تبدیل کریں اور حروف تہجی کے لحاظ سے ترتیب دیں
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 کا استعمال
24const text = "Hello, World!";
25const frequencies = analyzeCharacterFrequency(text);
26frequencies.forEach(item => {
27 console.log(`'${item.char}': ${item.count}`);
28});
291import java.util.*;
2
3public class CharacterFrequencyAnalyzer {
4 public static List<Map.Entry<Character, Integer>> analyzeCharacterFrequency(String text) {
5 // ایک ہیش میپ کو شروع کریں
6 Map<Character, Integer> frequency = new HashMap<>();
7
8 // ہر کردار کی گنتی کریں
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 // فہرست میں تبدیل کریں اور حروف تہجی کے لحاظ سے ترتیب دیں
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 = "Hello, World!";
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}
301#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 // ایک میپ کو شروع کریں
9 std::map<char, int> frequency;
10
11 // ہر کردار کی گنتی کریں
12 for (char c : text) {
13 frequency[c]++;
14 }
15
16 // جوڑوں کی ویکٹر میں تبدیل کریں
17 std::vector<std::pair<char, int>> result(frequency.begin(), frequency.end());
18
19 // میپ پہلے ہی کلید (کردار) کے لحاظ سے ترتیب دیا گیا ہے
20 return result;
21}
22
23int main() {
24 std::string text = "Hello, World!";
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}
331def analyze_character_frequency(text)
2 # ایک خالی ہیش کو شروع کریں
3 frequency = Hash.new(0)
4
5 # ہر کردار کی گنتی کریں
6 text.each_char do |char|
7 frequency[char] += 1
8 end
9
10 # صف میں تبدیل کریں اور حروف تہجی کے لحاظ سے ترتیب دیں
11 result = frequency.to_a.sort_by { |char, _| char }
12
13 return result
14end
15
16# مثال کا استعمال
17text = "Hello, World!"
18frequencies = analyze_character_frequency(text)
19frequencies.each do |char, count|
20 puts "'#{char}': #{count}"
21end
22کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ایک تکنیک ہے جو یہ شمار کرتی ہے کہ ہر کردار ایک متن میں کتنی بار ظاہر ہوتا ہے۔ یہ کردار کی تقسیم اور پیٹرن کے بارے میں بصیرت فراہم کرتی ہے، جو خفیہ نگاری، ڈیٹا کمپریشن، لسانی مطالعات، اور دیگر متن کے تجزیے کی درخواستوں کے لیے مفید ہو سکتی ہے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ کی درستگی نمونہ کے سائز پر منحصر ہے۔ چھوٹے متون کے لیے، فریکوئنسی کی تقسیم شاید زبان کے عام پیٹرن سے میل نہ کھائے۔ تاہم، بڑے متون (کئی پیراگراف یا اس سے زیادہ) کے لیے، تجزیہ عام طور پر کردار کی تقسیم کی ایک قابل اعتماد نمائندگی فراہم کرتا ہے۔
نہیں، کردار کی فریکوئنسی تجزیہ اکیلے جدید خفیہ نگاری کے الگورڈمز جیسے AES یا RSA کو توڑ نہیں سکتی۔ یہ بنیادی طور پر سادہ متبادل خفیہ نگاری اور کچھ کلاسیکی خفیہ نگاری کے طریقوں کے خلاف مؤثر ہے۔ جدید خفیہ نگاری پیچیدہ ریاضیاتی کارروائیوں اور کلید پر مبنی نظاموں کا استعمال کرتی ہے جو فریکوئنسی کے پیٹرن کو محفوظ نہیں رکھتی۔
ہر زبان کی ایک منفرد کردار کی فریکوئنسی پروفائل ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، انگریزی میں، 'E' عام طور پر سب سے عام حرف ہوتا ہے، جبکہ ہسپانوی میں 'E' اور 'A' سب سے زیادہ بار ظاہر ہوتے ہیں۔ جرمن میں 'E'، 'N'، اور 'I' کی زیادہ موجودگی ہوتی ہے، اور یہ 'ß' اور املاؤٹ جیسے کردار بھی استعمال کرتا ہے جو انگریزی میں نہیں ہوتے۔
کردار کی فریکوئنسی تجزیہ انفرادی کرداروں (حروف، نمبر، پنکچوئیشن) کو شمار کرتی ہے، جبکہ لفظ کی فریکوئنسی تجزیہ مکمل الفاظ کو شمار کرتی ہے۔ کردار کا تجزیہ زیادہ بنیادی ہے اور تمام متن کی اقسام میں کام کرتا ہے، جبکہ لفظ کا تجزیہ زیادہ معنوی معلومات فراہم کرتا ہے لیکن اس کے لیے زبان کی مخصوص پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔
ہمارا کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ٹول تمام کرداروں، بشمول جگہوں، پنکچوئیشن، اور خاص کرداروں کو شمار کرتا ہے۔ ہر منفرد کردار کو فریکوئنسی گنتی میں ایک علیحدہ ہستی کے طور پر سمجھا جاتا ہے، جو آپ کے متن کی تشکیل کا مکمل منظر فراہم کرتا ہے۔
یہ ٹول مختلف لمبائی کے متون کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، چھوٹے جملوں سے لے کر طویل دستاویزات تک۔ تاہم، بہت بڑے متون (سینکڑوں ہزاروں کردار) کو براؤزر میں کچھ کارکردگی کی سست روی کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ انتہائی بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے، کسی مخصوص ڈیسک ٹاپ ایپلیکیشن یا پروگرامنگ لائبریری کا استعمال کرنے پر غور کریں۔
سنگھ، ایس. (1999). کوڈ کی کتاب: قدیم مصر سے کوانٹم خفیہ نگاری تک خفیہ نگاری کا علم. اینکر کتابیں۔
شینن، سی. ای. (1951). "پرنٹ شدہ انگریزی کی پیش گوئی اور انٹروپی." بیل سسٹم ٹیکنیکل جرنل، 30(1)، 50-64۔
بیکر، ایچ.، اور پائپر، ایف. (1982). خفیہ نظام: مواصلات کی حفاظت. نارتھ ووڈ کتابیں۔
الکازاز، ن. آر.، ٹی ہان، و. ج.، اور ارون، س. اے. (2018). "سادہ متبادل خفیہ نگاری کے خودکار خفیہ تجزیہ." معلومات کی سائنس، 474، 18-28۔
ہفمین، ڈی. اے. (1952). "کم سے کم سرمائے کے کوڈ کی تعمیر کے لیے ایک طریقہ." آئی آر ای کے Proceedings، 40(9)، 1098-1101۔
کونہیم، اے. جی. (2010). کمپیوٹر سیکیورٹی اور خفیہ نگاری. جان وِلی اور بیٹنز۔
جوولا، پی. (2006). "مصنف کی نسبت." معلومات کی بازیابی میں بنیادیں اور رجحانات، 1(3)، 233-334۔
اسٹالنگز، ڈبلیو. (2017). خفیہ نگاری اور نیٹ ورک سیکیورٹی: اصول اور عمل (7واں ایڈیشن). پیئرسن۔
ہمارے کردار کی فریکوئنسی تجزیہ ٹول کے ساتھ کسی بھی متن کا تجزیہ کریں تاکہ پیٹرن دریافت کریں، کمپریشن کو بہتر بنائیں، یا صرف اپنے مواد کی تشکیل کو دریافت کریں۔ مختلف نمونوں کی کوشش کریں تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ کردار کی تقسیم مختلف زبانوں، مصنفین، اور متن کی اقسام کے درمیان کیسے مختلف ہوتی ہے!
آپ کے ورک فلو کے لیے مفید ہونے والے مزید ٹولز کا انعام کریں