Loi de Zipf

On appelle Loi de Zipf une observation empirique de la fréquence des mots dans un texte. Elle a pris le nom de son auteur, George Kingsley Zipf.



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Linguistique informatique - Statistiques - Règle empirique

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On appelle Loi de Zipf une observation empirique de la fréquence des mots dans un texte. Elle a pris le nom de son auteur, George Kingsley Zipf (1902-1950). Cette loi a été ensuite généralisée par Benoit Mandelbrot.

Genèse

Fréquence des mots selon le rang dans la version originale de Ulysse de James Joyce.

Zipf avait entrepris d'analyser une œuvre monumentale de James Joyce, Ulysse, d'en compter les mots différents, et de les présenter par ordre décroissant du nombre d'occurrences. La légende dit que

Ces résultats semblent, à la lumière d'autres études qu'on peut faire en quelques minutes sur son ordinateur, légèrement trop précis pour être idéalement exacts — le dixième mot dans une étude de ce genre devrait apparaître dans les 1 000 fois, en raison d'un effet de coude observé dans ce type de distribution. Reste que la loi de Zipf prévoit que dans un texte donné, la fréquence d'occurrence f (n) d'un mot est liée à son rang n dans l'ordre des fréquences par une loi de la forme f(n)=\frac{K}{n}K est une constante.

Point de vue théorique

Mathématiquement, il est impossible pour la version classique de la loi de Zipf de tenir précisément s'il existe une illimitété de mots dans une langue, puisque pour toute constante de proportionnalité c > 0, la somme de l'ensemble des fréquences relatives est proportionnelle à la série harmonique et doit être

\sum_{n=1}ˆ\infty \frac{c}{n}=\infty\neq 1.

Des observations citées par Léon Brillouin dans son ouvrage Science et théorie de l'information suggérèrent qu'en anglais, les fréquences d'approximativement 1 000 mots les plus souvent utilisés étaient approximativement proportionnels à \frac {1}{nˆs}\, avec s juste un peu plus grand que 1.

Tant que l'exposant s excède 1, il est envisageable pour une telle loi d'être vraie avec une illimitété de mots, puisque si s > 1 alors

\sum_{n=1}ˆ\infty \frac{1}{nˆs}<\infty.

La valeur de cette somme est \zeta(s)\,, où ζ est la fonction zêta de Riemann.

On sait cependant que le nombre de mots d'une langue est limité. Le vocabulaire d'un enfant de 10 ans tourne autour de 5 000 mots, celui d'un adulte cultivé de 70 000, et les dictionnaires en plusieurs volumes peuvent monter de 130 000 à 200 000.

Un cas spécifique d'une loi générale

Benoît Mandelbrot démontra dans les années 1950 qu'une loi comparable à celle de Zipf pouvait se déduire de deux considérations liées à la théorie de l'information de Claude Shannon.

Loi statique de Shannon

Selon la loi statique, le coût de représentation d'une information augmente comme le logarithme du nombre des informations à considérer.

Il faut par exemple 5 bits pour représenter des nombres de 0 à 31, mais 16 pour des nombres de 0 à 65 535. De même, on peut former 17 576 sigles de 3 lettres, mais 456 976 de 4 lettres, etc.

Loi dynamique de Shannon

La loi dynamique indique comment maximiser l'utilité d'un canal par maximisation de l'entropie en utilisant prioritairement les symboles les moins coûteux (ainsi en code Morse le e, lettre fréquente, est codé par un simple point (. ) alors que le x, lettre plus rare, se représente par un trait point point trait (-.. -). Le codage de Huffman met en application cette loi dynamique.

La synthèse de Mandelbrot

Mandelbrot émet l'hypothèse audacieuse que le coût d'utilisation est directement proportionnel au coût de stockage, ce qu'il constate comme étant vrai sur l'ensemble des systèmes qu'il a observés, de l'écriture comptable jusqu'aux ordinateurs.

Il élimine par conséquent le coût entre les deux équations et se retrouve avec une famille d'équations liant obligatoirement la fréquence d'un mot à son rang si on veut que le canal soit utilisé de façon optimale. C'est la loi de Mandelbrot, dont celle de Zipf ne représente qu'un cas spécifique, et qui est donnée par la loi :

f(n) \times (a + bn)ˆc = K\, où K est une constante.

la loi se ramenant à celle de Zipf dans le cas spécifique où a vaudrait 0, b et c tous deux 1, cas qui ne se rencontre pas dans la pratique. Dans la majorité des langues existantes, c est voisin de 1, 1 ou 1, 2, et proche de 1, 6 dans le langage des enfants[1].

Courbe log-log de la fréquence selon le rang dans un forum du Net appelé Gazette.

Les lois de Zipf et de Mandelbrot prennent un aspect spectaculaire si on les trace selon un dispositif de coordonnées log-log : la loi de Zipf correspond alors à une belle droite, et celle de Mandelbrot à la même chose avec une bosse caractéristique. Cette bosse se retrouve exactement dans les textes littéraires disponibles sur le Net, analysables en quelques minutes sur ordinateur domestique. La courbe apportée ici représente le logarithme décimal du nombre d'occurrences des termes d'un forum du Web tracé selon le logarithme décimal du rang de ces mots.

Similarité

Le rapport entre lois de Zipf et de Mandelbrot d'une part, entre lois de Mariotte et de van der Waals d'autre part est semblable : on a dans les premiers cas une loi de type hyperbolique, dans les secondes une légère correction rendant compte de l'écart entre ce qui était prévu et ce qui est observé, et proposant une justification. Dans les deux cas, un élément de correction est l'introduction d'une constante manifestant quelque chose d'«incompressible» (chez Mandelbrot, le terme "a" de la loi).

Une loi à utiliser avec prudence

Zipf-foul-plot-François-Dominique.PNG

Il est tentant chaque fois qu'on voit des informations classées par ordre décroissant de se dire : «Elles doivent suivre une loi de Zipf». Sans que ce soit obligatoirement faux, il serait dangereux de le considérer comme allant de soi. Si nous prenons par exemple 100 entiers aléatoires entre 1 et 10 selon une loi uniforme, que nous les regroupons et que nous trions le nombre d'occurrences de chacun, nous obtenons la courbe ci-contre.

On admettra que si on se fie juste à une première impression visuelle, cette courbe paraît particulièrement «zipfienne», tandis que c'est un tout autre modèle qui a génèré la série des données. Or il n'est pas envisageable de faire commodément un Chi2 sur la loi de Zipf, le tri des valeurs venant faire obstacle à l'usage d'un modèle probabiliste classique (n'oublions pas en effet que la répartition des occurrences n'est pas celle des probabilités d'occurrences, et que cela peut conduire à énormément d'inversions dans les tris).

La famille de distributions de Mandelbrot est certes démontrée correcte de façon formelle pour un langage humain sous ses hypothèses de départ concernant le coût de stockage et le coût d'utilisation, qui découlent elles-mêmes de la théorie de l'information. Par contre il n'est pas prouvé qu'utiliser la loi de Zipf comme modèle pour la distribution des populations des agglomérations d'un pays soit un modèle pertinent — quoique le contraire ne soit pas prouvé non plus.

De plus l'estimation des paramètres de Mandelbrot à partir d'une série de données pose aussi problème et fait toujours actuellement l'objet de débats. Il ne saurait être question par exemple d'utiliser une méthode de moindres carrés sur une courbe en log-log[2] dont de surcroît le poids des points respectifs est loin d'être identique. Mandelbrot lui-même n'a apparemment pas fait de nouvelle communication sur le sujet depuis la fin des années 60.

Références

  1. Léon Brillouin, La science et la théorie de l'information, 1959, réédité en 1988, traduction anglaise rééditée en 2004
  2. Quel sens donner en effet au carré d'un logarithme ?

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