词语搭配抽取的统计方法及计算机实现
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统计高频词汇的方法和工具
统计高频词汇的方法和工具统计高频词汇是文本分析中的一个重要环节，它有助于我们理解文本的核心内容，提取关键信息。
以下是关于统计高频词汇的方法和工具的详细介绍。
一、统计高频词汇的方法1.手动统计方法手动统计高频词汇适用于短篇文本或词汇量较小的文本。
具体步骤如下：（1）阅读文本，提取认为重要的词汇。
（2）对提取的词汇进行计数，记录每个词汇出现的次数。
（3）将词汇按照出现次数进行排序，选取出现次数较多的词汇作为高频词汇。
2.自动统计方法自动统计方法适用于长篇文本或词汇量较大的文本。
以下是一些常见的自动统计方法：（1）词频统计：使用计算机程序（如Python等）对文本进行分词处理，统计每个词汇的出现次数。
（2）TF-IDF算法：词频-逆文档频率（TF-IDF）是一种衡量词汇在文本中重要性的方法。
通过计算词汇的TF-IDF值，可以筛选出具有代表性的高频词汇。
（3）主题模型：如隐含狄利克雷分布（LDA）等，通过对文本进行主题分析，提取与主题相关的高频词汇。
二、统计高频词汇的工具1.文本编辑器文本编辑器（如Notepad++、Sublime T ext等）支持查找和替换功能，可以用于手动统计高频词汇。
2.分词工具分词工具（如jieba、HanLP等）可以对中文文本进行分词处理，为统计高频词汇提供便利。
3.编程语言Python、R等编程语言具有丰富的文本处理库，可以轻松实现词频统计、TF-IDF计算等功能。
4.专业软件（1）AntConc：一款免费的文本分析软件，支持词频统计、关键词分析等功能。
（2）Wordsmith：一款功能强大的文本分析工具，可以快速统计高频词汇、生成词云等。
（3）Tableau：一款数据可视化工具，可以通过词频统计，将高频词汇以图表的形式展示出来。
总结：统计高频词汇的方法和工具多种多样，根据实际需求选择合适的方法和工具，可以帮助我们更好地理解和分析文本。
利用自然语言处理进行关键词提取的方法
在当今信息爆炸的时代，人们面对海量的文本信息，如何迅速准确地找到自己感兴趣的内容就显得尤为重要。
而关键词提取作为文本挖掘的一项重要技术，可以帮助人们迅速了解文本的主题和要点。
利用自然语言处理进行关键词提取的方法，已经成为了当前文本分析领域的研究热点。
本文将介绍几种主流的关键词提取方法，分析其优缺点，并展望未来的发展趋势。
一、基于统计的关键词提取方法基于统计的关键词提取方法是最早被提出并且得到广泛应用的一种方法。
该方法通过统计文本中词语的出现频率和位置信息，来判断词语在文本中的重要程度。
其中TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是最为常见的一种统计方法，它通过计算词频和逆文档频率来衡量词语的重要性。
TF-IDF方法简单直观，易于实现，但是它忽略了词语之间的语义关联，容易受到停用词和噪声的干扰，导致提取结果不够准确。
二、基于机器学习的关键词提取方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的关键词提取方法也逐渐受到关注。
该方法通过训练模型来学习文本中词语的语义信息和上下文关联，从而提高关键词提取的准确性。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和深度学习等。
与基于统计的方法相比，基于机器学习的方法在提取准确性上有了较大的提升，但是需要大量的标注数据和计算资源，且对模型参数的选择和调优要求较高。
三、基于深度学习的关键词提取方法随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的关键词提取方法逐渐成为研究的热点。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等，可以更好地捕捉文本中词语的语义信息和上下文关联，从而提高关键词提取的准确性和鲁棒性。
同时，深度学习模型可以自动学习特征表示，减少了对手工特征工程的依赖，使得关键词提取的过程更加智能化和高效化。
四、未来发展趋势随着自然语言处理技术的不断进步，关键词提取方法也在不断演进和完善。
搭配、搭配提取与运用
境 、 义 相 关 、 有 篇 章 衔 接 作 用 的词 语 ， “ ｏ — 语 具 如 ｄｃ ｔｒ和 “ ｕ ｓ ”但 这 种 定 义太 过 宽泛 。搭 配 可 以是 ｏ” ｎ ｒｅ ， 连续 的 ， 可 以是 非 连 续 的 ； 以是 两 个 词 ， 可 以 也 可 也
合 。不过 ， 实践 中 纯 粹 基 于 规 则 的方 法 很 少 见 。 在
词性 、 句法 等语 言学规 则 。
较 早 对搭 配 自动 提 取 进 行 尝 试 的 Ｃ ｏ ｅ ａ等 ｈｕ ｋ
人 认为 ， 配是重 复 出现 的相 邻 的词 汇序 列 。４ 于 搭 ［基
这 一理 念 ， ｈ ｕ ｋ Ｃ ｏ ｅ ａ等人 提 出 的搭 配 自动 提 取方 法
的搭 配很 有规律 ， 语 的词类 往 往 决 定 了其 搭 配 模 词 式 。如 常 见 的名 词 类 搭 配 模 式 有 ： 名 词 ＋ 动 词 ” “
特定语域 的语 言表 达规 律及 其蕴含 的 文化信 息 。 关键 词 ： 配 ； 搭 搭配提 取 ； 串提 取 词
分类 号 ： １ 文 献标 识码 ： Ｈ３ ４ Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ １ ９ ２ １ ） ３ ０ ６ — ０ １ ７ — ３ ５（ ０ ０ ０ — ０ ５ ４
一
、
搭 配 简 介
于出现频 数 的方 法 比较 简 单 ， 但存 在 不 少 缺 陷 。一
现有 的搭 配 自动提 取 方 法 多是 以统 计 为 主 ， 之 以 辅
是 多个 词乃 至整个 句子 。
从语 言 的纵 聚合 看 ， 配也 指 词 与语 法 范 畴 的 搭 共现， “ 语 在 语 法 上 的结 伴 关 系” 如 “ｏ— 即 词 ， ｃ ｎ ｓｉｕ ” ｃ ｓ 的一 个 典 型 语 法 结 构 便 是 “ ｅ 否 定 词 ＋ ｏ ｂ＋ ｃｎｃ ｕ ｏ ｓｉ ｓ＋ｏ ＋名 词” ｏ ｆ 。另外 ， 纵 聚合看 ， 从 词类 间
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特定语域 的语 言表 达规 律及 其蕴含 的 文化信 息 。 关键 词 ： 配 ； 搭 搭配提 取 ； 串提 取 词
分类 号 ： １ 文 献标 识码 ： Ｈ３ ４ Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ １ ９ ２ １ ） ３ ０ ６ — ０ １ ７ — ３ ５（ ０ ０ ０ — ０ ５ ４
一
、
搭 配 简 介
于出现频 数 的方 法 比较 简 单 ， 但存 在 不 少 缺 陷 。一
现有 的搭 配 自动提 取 方 法 多是 以统 计 为 主 ， 之 以 辅
是 多个 词乃 至整个 句子 。
从语 言 的纵 聚合 看 ， 配也 指 词 与语 法 范 畴 的 搭 共现， “ 语 在 语 法 上 的结 伴 关 系” 如 “ｏ— 即 词 ， ｃ ｎ ｓｉｕ ” ｃ ｓ 的一 个 典 型 语 法 结 构 便 是 “ ｅ 否 定 词 ＋ ｏ ｂ＋ ｃｎｃ ｕ ｏ ｓｉ ｓ＋ｏ ＋名 词” ｏ ｆ 。另外 ， 纵 聚合看 ， 从 词类 间
语料库常用统计方法
语料库常用统计方法在当今信息爆炸的时代，语料库作为一种大规模的语言数据集，对于语言学研究、自然语言处理、翻译研究等领域都具有重要意义。
而要从海量的语料中提取有价值的信息，就需要运用各种统计方法。
接下来，让我们一起深入了解一些语料库常用的统计方法。
一、词频统计词频统计是语料库分析中最基础也最常见的方法之一。
简单来说，就是计算某个词在语料库中出现的次数。
通过词频统计，我们可以了解到哪些词在特定的语料中使用最为频繁，哪些词相对较少出现。
例如，在一个关于科技新闻的语料库中，“人工智能”“大数据”等词可能会有较高的词频，而在一个文学作品的语料库中，“情感”“风景”等词可能更常见。
词频统计不仅能帮助我们快速把握语料的主题和重点，还能为词汇的重要性排序提供依据。
为了进行词频统计，首先需要对语料进行预处理，包括分词、去除标点符号和停用词（如“的”“了”“啊”等常见但对语义影响不大的词）。
然后，通过编程语言（如 Python）中的相关库（如 collections 库）或者专门的语料库分析工具（如 AntConc），可以轻松实现词频的计算和排序。
二、词汇多样性统计词汇多样性是衡量语言丰富程度的一个重要指标。
常见的词汇多样性统计方法包括类符/形符比（TypeToken Ratio，简称 TTR）和标准化类符/形符比（Standardized TypeToken Ratio）。
类符指的是语料库中不同的单词，形符则是单词出现的总次数。
TTR 就是类符数量除以形符数量。
例如，一个包含100 个单词的文本，其中不同的单词有 50 个，那么 TTR 就是 05。
然而，TTR 会受到文本长度的影响，文本越长，TTR 往往越低。
为了克服这一问题，标准化类符/形符比通过对文本进行分段计算 TTR，然后取平均值来得到更稳定和可靠的结果。
词汇多样性统计对于比较不同作者、不同文体、不同语言的文本特点具有重要意义。
一般来说，文学作品的词汇多样性往往高于科技文献，而高水平的作者通常能够在作品中展现出更高的词汇多样性。
量词对7种联结词的分配律--计算机自动推理的1个实例
量词对7种联结词的分配律--计算机自动推理的1个实例量词是数学逻辑中用来描述集合元素个数的词语，联结词是用来连接命题的词语。
在计算机自动推理中，联结词用来构建逻辑表达式，而量词则可以应用于这些逻辑表达式上。
下面是七种联结词及其在计算机自动推理中的应用实例。
1.合取联结词（AND）：表示两个命题同时成立的关系。
例如，对于命题P和Q，PANDQ表示P和Q同时成立。
如果有一个量词Q，PANDQ就表示P对所有符合Q的元素均成立。
2.析取联结词（OR）：表示两个命题中至少有一个成立的关系。
例如，对于命题P和Q，PORQ表示P和Q中至少有一个成立。
如果有一个量词Q，PORQ表示P对至少有一个符合Q的元素成立。
3.否定联结词（NOT）：表示命题的否定。
例如，对于命题P，NOTP表示P的否定。
如果有一个量词Q，NOTQ表示Q的否定，也就是排除所有符合Q的元素。
4.蕴含联结词（→）：表示前提导致结论的关系。
例如，对于命题P和Q，P→Q表示如果P成立，则Q也成立。
如果有一个量词Q，P→Q表示P的所有符合元素都将导致Q对应的元素成立。
5.双向蕴含联结词（↔）：表示前提和结论相互导致的关系。
例如，对于命题P和Q，P↔Q表示P成立当且仅当Q成立。
如果有一个量词Q，P↔Q表示符合P和Q的元素集合相同。
6.全称量词（∀）：表示命题对于所有元素都成立的关系。
例如，对于命题P，∀xP(x)表示P对于所有元素x都成立。
7.存在量词（∃）：表示命题对于至少存在一个元素成立的关系。
例如，对于命题P，∃xP(x)表示存在一个元素x使得P成立。
在计算机自动推理中，可以使用这些联结词和量词来构建逻辑公式，并进行逻辑推理和判断。
例如，对于以下命题：P(x):"x是偶数"Q(x):"x是素数"要判断所有偶数都不是素数，可以表示为∀x(P(x)→¬Q(x))。
其中，全称量词∀表示对所有元素x都成立，合取联结词→表示如果一个数是偶数，则它不是素数，否定联结词¬表示否定。
自然语言处理中的关键词提取技术
自然语言处理中的关键词提取技术关键词提取技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它可以从给定的文本中自动识别和提取出最关键的单词或短语。
这些关键词通常代表了文本的主要主题或内容，能够为文本的分类、摘要生成、信息检索等任务提供重要的支持。
下面将介绍几种常用的关键词提取技术及其应用。
1. 基于词频统计的关键词提取基于词频统计的关键词提取技术是最简单和最常见的方法之一。
它通过统计文本中每个词出现的频率来判断其重要性，频率越高的词往往越重要。
例如，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算词语的权重，从而确定关键词。
TF-IDF算法将词频与逆文档频率相乘，逆文档频率指的是包含某个词的文档的数量的倒数，用于衡量一个词的普遍程度。
2. 基于文本语义的关键词提取基于文本语义的关键词提取技术利用自然语言处理和机器学习算法来识别文本中具有语义重要性的词语。
这种方法通常需要依赖大量的语料库进行训练和学习，以获取单词和句子的语义信息。
常用的算法包括隐含狄利克雷分布（LDA）和词嵌入（word embedding）模型。
LDA算法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语分配到不同的主题中，提取其中与主题相关的关键词。
词嵌入模型则将词语表示为高维向量，通过计算词向量之间的相似度来确定关键词。
3. 基于网络结构的关键词提取基于网络结构的关键词提取技术利用文本中词语之间的关系来确定关键词。
这种方法通常使用图论和网络分析的方法来构建词语之间的关系网络，然后利用图算法来找出网络中的关键节点，即关键词。
例如，TextRank算法使用图论中的PageRank算法确定文本中关键词的重要性。
另一种常见的方法是基于词语共现网络，通过计算词语之间的共现频率和权重来确定关键词。
关键词提取技术在很多NLP任务中都起到了重要的作用。
例如，在文本分类中，可以通过提取关键词来确定文本的主题，进而进行分类。
大数据分析中关键词抽取的使用教程
大数据分析中关键词抽取的使用教程大数据分析通过对海量数据进行挖掘和分析，可以帮助企业和个人发现潜在的商机和趋势，提出有效的决策方案。
而关键词抽取则是大数据分析中的一个重要步骤，它能够从文本数据中提取出关键词，并帮助我们更好地理解数据内容。
本文将为您介绍一些常用的关键词抽取方法和工具，以及它们的使用教程。
一、基于统计的关键词抽取方法1. TF-IDF算法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的关键词抽取算法。
它通过计算关键词在文本中的出现频率和在整个语料库中的重要性来确定关键词。
TF代表词频，即关键词在文本中出现的次数；IDF代表逆文本频率，即关键词在整个语料库中的重要性。
通过将TF和IDF相乘，得到关键词的权重，从而实现关键词抽取。
2. TextRank算法：TextRank算法是一种基于图的排序算法，它通过建立文本中词语之间的连接关系来确定关键词的重要性。
首先，将文本拆分成句子和单词，并构建一个有向图，其中句子和单词分别表示节点，边表示它们之间的连接关系。
然后，使用PageRank算法对图进行计算，得到每个节点的重要性分值，将分值较高的节点作为关键词。
二、常用的关键词抽取工具1. jieba分词工具：jieba是一款流行的中文分词工具，它可以将文本按词语进行切分。
通过调用jieba分词的关键词提取功能，可以快速提取出文本中的关键词。
使用方法如下：```pythonimport jiebaimport jieba.analysetext = "大数据分析是一项重要的技术，可以挖掘出很多有用的信息。
"keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)print(keywords)```运行上述代码，将输出文本中的前5个关键词。
2. NLTK工具包：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python工具包，它提供了丰富的自然语言处理功能，包括关键词抽取。
搭配词统计分析与Excel实现
研 究 的概 括 ： 过 比较搭配 词 与节 点词 共 现 的概 通
造 的词语序列．” 此外， 对于“ 良好语法构造” 不 仅要考虑词语序列本身 ， 还要在上下文中判定其 性质 ．以如 下 两 则 取 自 Ｃ Ｂ ＩＤ语 料库 的 记 录 Ｏ ＵＬ
片段 为例 ：
・ ・ ・
ｈ ｓ ｅ ｔ ｎ ｅ ｔ ｂ ｓ ｅ ｓ ａ ｇ ｌ ｓ ｒ ｉｅ ・－ ａ ｘ ｅ ｄ ｄ ｉ ｕ ｉ ｓ ｎ ｅｓ ｅｖ ｃ ・ ｓ ｎ
２ 常用搭 配词统计分析 的原理及方法
以统计 方 法测算 搭 配词 与节 点词 问的搭 配力
需要 以下一 组数 据 ： （ ，） 搭 配词 与节 点词 共 Ｆ ｎｃ ：
率 与 独 立 出 现 的 概 率 来 度 量 偶 然 共 现 的或 然 性 Ｊ ．若两 概 率 问差 异大 ， 配 词 与节 点 词偶 然 搭
了所有词语行为 的潜在 限制 因紊 通 过统计分析得 出的数据 凸现 出某 些不 易观察 到 的词语 行为现 象 ，
１ 搭配词统计分 析的理论基础
１ １ 词 语搭 配 的实质 ．
为定 ｆ 生 研究提供线索．
狭义 的词语 搭 配界定 主 张搭 配研究必 须参 照 语 法 限制关 系 ，如 Ｋｅｍｅ＿ 将词 语 搭 配 定 义 为 ｊｌ ｒ３ ｌ
“ 以相 同形式 重 现 超过 一 次 并 且具 有 良好 语 法 构
词语 搭 配 （ｏｏａｏ ） 一 种 语 言 组 合 轴 上 ｃｌｃｔｎ 是 ｌ ｉ
词语 的有 限组 合方 式 ．有 限组 合指 的是某 词语 与
其它词 语 组合 构成合 乎 常规 的语 言 表达 时 ，能够 与该词 结合 的词项 范 围有 限．这 种 有 限性 是相 对 于词语 组 合 的开 放 与封 闭 而言 的．对 此 ，Ｓｎｌｒ ｉｃａ ｉ 提 出两 个 解 释 原 则 ：开放 选 择 原则 与成 语 原 则 ， 前者将 词语 视 为 开放而 独立 的选 择 ， 在 一个 意 则 义单 元 结束 处 ， 法 是词 语 选择 的唯 一 限制 ； 语 后 者指 的是 词语 对 近邻 的词 语 选 择 有 所 影 响 ．Ｓｎ ｉ－ ｃａ 把 词语 搭 配 归结为 词语 问 的相 互选 择 ， 合 ｌｒ ｉ 符 成 语原 则 ， 有别 于一 般意 义上 的成语 ． 但 词 语 问开 放选 择或相 互选 择 的趋势 理论 上可 以通过 共 现概 率 来 量 度 ， Ｂｂｒ 语 料 库 统 计 如 ｉｅ 对
造 的词语序列．” 此外， 对于“ 良好语法构造” 不 仅要考虑词语序列本身 ， 还要在上下文中判定其 性质 ．以如 下 两 则 取 自 Ｃ Ｂ ＩＤ语 料库 的 记 录 Ｏ ＵＬ
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２ 常用搭 配词统计分析 的原理及方法
以统计 方 法测算 搭 配词 与节 点词 问的搭 配力
需要 以下一 组数 据 ： （ ，） 搭 配词 与节 点词 共 Ｆ ｎｃ ：
率 与 独 立 出 现 的 概 率 来 度 量 偶 然 共 现 的或 然 性 Ｊ ．若两 概 率 问差 异大 ， 配 词 与节 点 词偶 然 搭
了所有词语行为 的潜在 限制 因紊 通 过统计分析得 出的数据 凸现 出某 些不 易观察 到 的词语 行为现 象 ，
１ 搭配词统计分 析的理论基础
１ １ 词 语搭 配 的实质 ．
为定 ｆ 生 研究提供线索．
狭义 的词语 搭 配界定 主 张搭 配研究必 须参 照 语 法 限制关 系 ，如 Ｋｅｍｅ＿ 将词 语 搭 配 定 义 为 ｊｌ ｒ３ ｌ
“ 以相 同形式 重 现 超过 一 次 并 且具 有 良好 语 法 构
词语 搭 配 （ｏｏａｏ ） 一 种 语 言 组 合 轴 上 ｃｌｃｔｎ 是 ｌ ｉ
词语 的有 限组 合方 式 ．有 限组 合指 的是某 词语 与
其它词 语 组合 构成合 乎 常规 的语 言 表达 时 ，能够 与该词 结合 的词项 范 围有 限．这 种 有 限性 是相 对 于词语 组 合 的开 放 与封 闭 而言 的．对 此 ，Ｓｎｌｒ ｉｃａ ｉ 提 出两 个 解 释 原 则 ：开放 选 择 原则 与成 语 原 则 ， 前者将 词语 视 为 开放而 独立 的选 择 ， 在 一个 意 则 义单 元 结束 处 ， 法 是词 语 选择 的唯 一 限制 ； 语 后 者指 的是 词语 对 近邻 的词 语 选 择 有 所 影 响 ．Ｓｎ ｉ－ ｃａ 把 词语 搭 配 归结为 词语 问 的相 互选 择 ， 合 ｌｒ ｉ 符 成 语原 则 ， 有别 于一 般意 义上 的成语 ． 但 词 语 问开 放选 择或相 互选 择 的趋势 理论 上可 以通过 共 现概 率 来 量 度 ， Ｂｂｒ 语 料 库 统 计 如 ｉｅ 对
词频统计算法
词频统计算法
词频统计算法是一种用于分析文本数据的常用技术。
该算法通过计算文本中每个词汇出现的频率来了解文本的内容和特点。
在文本分析、自然语言处理、信息检索和机器学习等领域中，词频统计算法被广泛应用。
这种算法的基本原理是将文本中的每个单词或词组进行计数，并统计它们在文本中出现的频率。
词频可以通过以下公式计算：某个词汇出现的次数/文本中所有词汇的总次数。
通过对文本数据进行词频统计，可以得到一些有价值的信息，例如：
1. 文本中哪些词汇出现的频率最高；
2. 文本中是否存在一些特定的关键词汇；
3. 不同文本之间的关键词汇差异。
常见的词频统计算法包括词袋模型、TF-IDF算法、n-gram模型等。
其中，词袋模型是最简单的一种方法，它将文本中的单词全部提取出来作为词袋，再统计每个单词在文本中出现的次数。
TF-IDF算法则是一种更加复杂的算法，它不仅考虑了文本中某个词汇出现的频率，还考虑了该词汇在整个文集中的重要性。
而n-gram模型则是一种基于连续字母组合的统计模型，它可以更好地捕捉到文本中的词汇关系。
总的来说，词频统计算法是一种非常有用的文本分析技术，它可以帮助我们更好地了解文本数据的内容和特点，并对文本数据进行更
深入的分析和研究。
词频统计的主要流程
词频统计的主要流程
词频统计是一种文本分析技术，用于计算文本中每个单词出现的频率。
它可以帮助我们了解文本的主题、情感和重点，以及识别常见的词汇
模式。
下面是词频统计的主要流程和内容。
1. 收集文本数据
首先，需要收集要分析的文本数据。
这可以是一篇文章、一本书、一
段对话、一组评论或任何其他文本形式。
文本可以从互联网、数据库、文件或其他来源中获取。
2. 清理文本数据
在进行词频统计之前，需要对文本数据进行清理。
这包括去除标点符号、数字、停用词和其他无关的字符。
停用词是指在文本中频繁出现
但没有实际含义的单词，如“the”、“and”、“a”等。
3. 分词
分词是将文本分成单独的单词或短语的过程。
这可以通过使用自然语
言处理工具或手动分词来完成。
分词后，每个单词都可以被计算其出
现的频率。
4. 统计词频
统计词频是计算每个单词在文本中出现的次数。
这可以通过编写计算机程序或使用现有的文本分析工具来完成。
一旦词频被计算出来，就可以对文本进行更深入的分析。
5. 可视化结果
最后，可以将词频统计结果可视化，以便更好地理解文本数据。
这可以通过制作词云、柱状图、折线图或其他图表来完成。
可视化结果可以帮助我们快速了解文本的主题、情感和重点。
总之，词频统计是一种简单而有效的文本分析技术，可以帮助我们了解文本的特征和模式。
它可以应用于各种领域，如社交媒体分析、市场调研、情感分析和自然语言处理。
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词语搭配抽取的统计方法及计算机实现邓耀臣王同顺（上海交通大学外国语学院，上海200240 ）摘要：计算机语料库的发展为词语搭配研究提供了新的方法。
然而，也同样受到资源共享困难和语料分析工具不足的困惑。
本文在简要介绍词语搭配抽取中常用的三种统计方法的基础上，重点提出一种将免费检索软件Wconcord和语言研究者较为熟悉的Visual Foxpro （VFP）编程技术相结合，计算词语搭配统计量，实现词语搭配自动抽取的方法并对这种方法的可行性和结果的可靠性进行了评估。
关键词：词语搭配；统计方法；计算机实现Statistics in Collocation Extraction and Computer ImplementationDENG Yaochen, WANG Tongshun(College of Foreign Studies, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) Abstract: The development of computer corpora provides a new approach for collocation study. However, the corpus-based collocation study is restricted by difficulties in resource share and inefficiency of current analysis tools. This paper, on the basis of the introduction to three commonly-used statistics in collocation extraction, proposes a method to calculate the collocation measures and to extract collocations automatically by combining a free concordance software and Visual Foxpro. An evaluation test confirms its practicability and reliability.Key words: collocation, statistics, computer implementation语料库语言学的发展为语言研究开辟了一个新的领域，词语搭配以其在语言产生、语言理解和语言学习中的重要作用无疑处于该领域的中心地位。
然而，基于语料库的词语搭配研究也同样受到资源共享困难和语料分析工具不足的困惑。
目前词语搭配研究中较为权威可靠的工具要么属于商业性软件，如WordSmith，Sara等，价格昂贵，不是一般的研究人员所能拥有；要么功能不全，如TACT仅提供Z-值并且对语料库的大小有严格限制，WordSmith 仅提供MI-值，只能抽取出显著性最高的10个搭配词。
由此可见，现有工具远不能满足语料库深入研究的需要。
本文在简要介绍词语搭配抽取中常用的三种统计方法的基础上，重点提出一种将免费检索软件Wconcord和语言研究者较为熟悉的Visual Foxpro（VFP）编程技术相结合，计算词语搭配统计量，实现词语搭配自动抽取的方法。
通过与TACT和WordSmith 抽取结果的对比，对这种方法的可行性和结果的可靠性进行了评估。
1 词语搭配抽取的统计方法词语搭配指的是词与词的结伴使用这种语言现象,是词语间的典型共现行为（Firth作者简介：邓耀臣（1967—），男，汉，博士研究生。
研究方向：语料库语言学与二语习得。
王同顺（1955—），男，汉，教授，博士生导师。
研究方向：二语习得，大纲设计。
1957:12）。
词语搭配的典型性取决于搭配的概率属性,因为任何搭配都是可能的,只不过一些比另一些更为恰当(Sinclair 1966:411)。
因此,抽取“更为恰当”的、典型的搭配成为词语搭配研究的一个重要方面。
在基于语料库的词语搭配研究中，运用概率信息自动抽取典型词语搭配的方法主要有三种：1）统计搭配词与节点词的共现频数 2）统计测量共现词项间的MI-值 3）统计测量共现词项间的T-值(或Z-值)。
1.1 搭配词与节点词共现频数的统计该方法首先利用检索工具对节点词作带有语境的检索（KWIC ），然后提取一定跨距内与节点词共现的所有词项，并统计这些共现词项的频数。
所谓节点词就是研究者要在语料库中观察和研究其搭配行为的关键词。
跨距指的是节点词的左右语境，以词形为单位计算。
跨距的确定直接关系到搭配词提取的结果 。
以往研究结果表明就英语而言，将跨距界定为-4/+4或-5/+5 是较为合适的。
但是跨距的界定也受所研究文本的语体、文体和语域等因素的影响，因此也要视文本的具体性质和特点而定(卫乃兴 2002：42)。
通常情况下，只有在语料库中与节点词共现频数达到3次以上的词项才可被认为是节点词的搭配词，只出现一次或两次的搭配序列可能是语言使用中的偶然行为。
当然，这也与研究所用语料库的大小有关，如果使用的语料库较小，也可将最低共现频数设为2。
搭配词的共现频数可使研究者清楚看出哪一些词与节点词经常在一起搭配使用。
但是，该方法也存在严重的不足。
由于界定跨距忽略句子界限，并且一些共现词与节点词本来没有语法限制关系，对节点词也没有任何预见作用，只是由于他们是英语中的高频词汇而有可能被当作某一节点词的搭配词。
另外，仅根据共现频数的高低，研究者也无法确定每一个搭配词是否为显著搭配词。
要确定某一搭配词的显著性，就必须运用统计测量的手段,检验每一个搭配词与节点词之间的相互预见和相互吸引程度,判断它们的共现行为在多大程度上体现了词语组合的典型性。
常用的测量方法是计算共现词项间的T-值和MI-值。
1.2 T-值和MI-值的计算计算T-值和MI-值都是通过比较搭配词的观察频数和期望频数的差异来确定某一词语搭配在语料库中出现概率的显著程度（Hunston 2002:70）。
MI-值（Mutual Information Score,互信息值）表示的是互相共现的两个词中，一个词对另一个词的影响程度或者说一个词在语料库中出现的频数所能提供的关于另一个词出现的概率信息。
MI 值越大，说明节点词对其词汇环境影响越大，对其搭配词吸引力越强。
因此，MI 值表示的是词语间的搭配强度。
MI-值的计算公式为：)()();(2);(log y x y x y x P P P MI ⨯==)()(),(2log y x y x F F N F ⨯⨯公式中x ,y 代表两个相互共现的词项，P (x) ,P (y)分别表示词项x ，y 在语料库中出现的概率， F (x),,F (y)分别表示词项x, y 在语料库中出现的频率，F (x,y)表示词项x, y 在语料库中的共现频数，N 表示语料库的总词次数（token ）。
如果x 和y 之间存在真正的连结关系，那么观察概率将远大于期望概率，结果为I (x,y)>0。
如果两个词相关程度不高，那么观察概率接近期望概率，结果为I (x,y)≈0。
如果I (x,y)<0，说明其中一个词出现时，另一个词不出现，即二者呈互补分布( Church & Hanks 1990:24 )。
基于语料库的词语搭配研究中通常把MI 值等于或大于3 的词作为显著搭配词(Hunston 2002:71)。
T-值是根据假设检验中的t 检验计算得来的。
假设检验主要通过检验某一样本的平均数与正态分布总体的平均数之间的差异是否显著来断定该样本取自总体的可能性有多大。
或者说二者之间的差异是否由偶然性造成。
运用t 检验断定搭配词的显著性时，首先形成零假设：两个共现词之间没有联系，不能构成搭配。
然后以标准差来衡量观察频数和期望频数的差异是否达到显著性水平。
T-值计算公式为：T =[(F (o) –F (e))]/SD 。
其中F (o)代表两个共现词的观察频数，F (e)代表期望频数，SD 代表标准差。
后两者的计算公式为：S F N F F x y e 2/)()()⨯⨯=（ S f N f N f SD x y y 2)1()()()(⨯⨯-⨯=T-值反映的是共现的词语间在多大程度上存在典型搭配关系，它给研究者提供的是一种把握性。
对T-值高的共现序列，研究者便有足够的把握确定其为显著搭配。
通常情况下,我们把T-值等于或大于2 的共现序列作为显著词语搭配。
2 计算机实现方法实现计算机自动抽取显著搭配词是词语搭配研究的一个重要方面。
本文提出的计算机实现方法首先利用检索软件Wconcord 进行词频统计、词语检索和搭配词频数统计，然后将其结果和Visual Foxpro 编程技术相结合，计算搭配词的MI-值和T- 值，达到自动抽取的目的。
下面详细介绍搭配词频数统计和Visual Foxpro 程序的编写和运行方法。
2.1 运用Wconcord 统计搭配词的共现频数1)点击Wconcord.exe 启动Concordancer 界面。
点击file →new list→Add,建立要处理的语料库列表。
然后，点击确定→OK 。
2)点击Tools →word search 后出现图2.1界面：3)在Mask 下方框内填入要搜索的关键字，然后双击OK 。
生成图2.2。
在填入关键词时，可将要搜索词的各种词形依次填入。
如get, got, gets, getting 等。
图2.1 节点词检索界面4)点击Edit →Sort,选择排序方式：a. left part of sentence b. right part of sentence 。
然后，点击OK 。
5)点击Edit →Frequency of collocates,生成图2.3。
6) 选择跨距，双击OK 。
7) 点击Edit →Sort, 选择排序方式：Column with totals 。
然后，点击Edit →Copy, 选择save to a file 保存搭配词频数表。
图2.2 KWIC 结果界面 图2.3 跨距选择界面2.2 编写VFP 程序计算MI-值和T-值在编写Visual Foxpro 程序前，除了要按以上步骤计算节点词的搭配词频数，还要用Wconcord 统计语料库的词频并将他们分别存成文件名为collfeq.dbf 和corpfreq.dbf 的Visual Foxpro 数据表，每个表包含五个字段：word (单词)，fx(搭配词在语料库中的频数)，fxy(搭配词与节点词的共现频数)，tscore (T-值)，miscore (MI- 值)。