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词频统计统计词频需求分析本次作业需要完成的是⼀个词频统计程序。
需求分析：1. 统计⽂件的字符数（只需要统计Ascii码，汉字不⽤考虑）2. 统计⽂件的单词总数3. 统计⽂件的总⾏数（任何字符构成的⾏，都需要统计）4. 统计⽂件中各单词的出现次数，输出频率最⾼的10个。
5. 对给定⽂件夹及其递归⼦⽂件夹下的所有⽂件进⾏统计6. 统计两个单词（词组）在⼀起的频率，输出频率最⾼的前10个。
7. 在Linux系统下，进⾏性能分析，过程写到blog中（附加题）Status Stages预估耗时实际耗时Accepted计划 Planning10分钟10分钟Accepted需求分析 Analysis20分钟20分钟Accepted具体设计 Design30分钟60分钟Accepted具体编码 Code2个⼩时4个⼩时Accepted测试 Test1个⼩时2个⼩时Accepted写报告 Report1个⼩时1个⼩时总计5个⼩时约9个⼩时具体设计扩展字符串的类，使得字符串可以在忽略⼤⼩写和后缀数字的情况下进⾏⽐较使⽤哈希表进⾏统计寻找词频前⼗的单词时，维护⼀个10个⼤⼩的“榜单”，线性遍历哈希表，⽤其中的每⼀个元素来更新“榜单”，时间复杂度O(N)读取⽂件采⽤缓冲区流式读取设计状态机对字符和单词进⾏提取代码实现过程⼯具类的构建string_plus类：⽐较两个字符串是否相等时忽略⼤⼩写和后缀数字，但仍要记录原字符串string_pair类：两个string_plus放在⼀起，新增hash字段hash_table类：哈希表，在查询并更新数据时，将字典序较⼩的string_plus字符串留在原地状态机的构造char_consumer类：输⼊字符流，产⽣合法的单词流，并在流处理过程中完成⾏数和字符数的统计word_consumer类：输⼊单词流，统计单词总数和词频、词组频输⼊输出⽂件输⼊与输出⽂件夹扫描性能分析使⽤拉链法处理哈希表冲突，在哈希表⾜够⼤的情况下，查询字符串的速度接近O(1)使⽤modified-insertion-sort的⽅法来寻找前10⼤的元素，时间复杂度为O(n)哈希函数计算简单，且不易冲突⼤部分函数为内联函数在WSL上，使⽤g++ -O2进⾏编译，运⾏测试集的时间约9s；在Windows下，使⽤VS 2015进⾏编译，运⾏测试集的时间约16s。
可用于统计词频的方法1.引言1.1 概述概述在自然语言处理领域，统计词频是一项重要的任务，它可以帮助我们了解文本中各个单词的使用频率和重要性。
在信息检索、文本分析和机器学习等领域，词频统计方法被广泛应用。
本文将介绍两种常用的方法用于统计词频：基于计数的词频统计方法和基于TF-IDF的词频统计方法。
这些方法通过计算单词在文本中的出现次数或者与文本集合的关联程度，来衡量单词的频率和重要性。
基于计数的词频统计方法是一种简单直观的方法，它通过对文本中单词的出现次数进行计数，来进行词频统计。
这种方法可以帮助我们了解特定单词在文本中的重要性，但是它没有考虑到单词在文本集合中的普遍性。
另一种方法是基于TF-IDF的词频统计方法，它综合考虑了单词在文本中的出现频率和在文本集合中的普遍程度。
TF-IDF的全称是Term Frequency-Inverse Document Frequency，它通过计算单词在文本中的出现频率和在文本集合中的逆文档频率，来衡量单词的重要性。
TF-IDF方法可以有效地帮助我们发现在特定文本中重要性较高的单词。
总的来说，本文将详细介绍基于计数的词频统计方法和基于TF-IDF的词频统计方法，分析它们的优缺点，并展望未来在统计词频方面的研究方向。
通过了解这些方法，我们可以更好地应用它们来进行文本分析、信息检索和机器学习等任务，从而提升相关领域的研究和应用水平。
文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文共分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分包括概述、文章结构和目的。
在概述中，将介绍本文所要讨论的主题——可用于统计词频的方法。
词频统计是一项基础性工作，广泛应用于自然语言处理、文本挖掘和信息检索等领域。
了解词频统计方法的原理和应用将对相关领域的研究和实践产生积极的影响。
接下来，文章结构将详细介绍本文的组织方式和各个部分的内容。
通过明确的结构安排，读者可以更好地理解本文的主旨和论证过程。
⽂件⽅式实现完整的英⽂词频统计实例可以下载⼀长篇的英⽂⼩说，进⾏词频的分析。
1.读⼊待分析的字符串2.分解提取单词3.计数字典4.排除语法型词汇5.排序6.输出TOP(20)7.对输出结果的简要说明。
fo=open('english.txt','r')s=fo.read()s=s.lower()#⼤写转换为⼩写for i in',.!':s=s.replace(i,'')#所有标点符号替换为空格#单词列表及词频words=s.split('')#不统计单词的集合exc={'','you','are','so','up','how', 'in','a','this','the','is','an','more','with','at','all','on','that','have','of','to','it','and','be','will','we','our','can'}dic={}key=set(words)key=key-exc #键的集合for i in key:dic[i] = words.count(i)#单词计数字典wc=list(dic.items()) #（单词，计数）元组的列表wc.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)#列表的排序for i in range(20):#输出前15个元组print(wc[i])('human', 5)('development', 4)('resources', 4)('world', 3)('unprecedented', 3)('future', 3)('own', 3)('beings', 3)('space', 3)('one', 3)('environment', 3)('generations', 2)('limited', 2)('us', 2)('straight', 2)('depleted', 2)('their', 2)('natural', 2)('technology', 2)('intelligent', 2)对输出结果的简要说明，环境对我们和我们的后代来说是多么重要，我们应该⽤⼀种更加关爱环境的⽅法来⽣活以便我们的⼦孙后代也能有空间和资源⽣存。
862019年第2期总第680期MODERN CHINESENo.2General No.680现代语文基于词频计量统计的林黛玉性格分析胡翠婷（北京语言大学 信息科学学院，北京 100083）摘 要：本文从计量语言学的角度，通过对林黛玉诗词词频和动词词频的统计分析，来解读和阐释林黛玉的性格特征，力图呈现出一个立体化和多样化的黛玉形象。
结果表明：林黛玉的诗词中与“花”相关的词很多，并且多使用情感消极的词汇，这也印证了林黛玉多愁善感、敏感自卑的性格。
考察林黛玉动作动词时，发现在林黛玉的性格中还具有男子化的一面，这和普通的贵族少女迥然不同，也是以往研究所忽略之处。
关键词：《红楼梦》；计量语言学；林黛玉；性格基金项目：国家自然科学基金项目（61872402）；教育部人文社科规划基金项目(17YJAZH068)；北京语言大学校级项目（中央高校基本科研业务费专项资金，18ZDJ03）作者简介：胡翠婷，女，北京语言大学信息科学学院硕士研究生。
一、引言1935年，美国语言学家G.K.Zipf 关于语言统计的著作T he Psycho-Biology of Language ：An In -troduction to Dynamic Philology 出版[1]，标志了一个新的语言学分支学科和一种新的语言研究方法的诞生。
G.K.Z i p f 认为，利用统计方法可以定量研究语言中的各种现象，这样语言学便可以成为一门精确科学。
此后计量语言学越来越多地被应用到文学作品的统计分析上。
早在1976年和1987年，美国斯坦福大学教授Efron 和她的学生就对莎士比亚的著作进行了统计分析的研究[2][3]。
对《红楼梦》的计量研究始于瑞典汉学家高本汉（B.Karlgren），1952年，他用统计学方法分析了32个语法与口语词汇的用字习惯，认为全部120回均为曹雪芹所著[4]。
1980年，华裔学者陈炳藻在美国威斯康星大学召开的“首届国际《红楼梦》研讨会”上，发表了《从词汇上的统计论〈红楼梦〉的作者的问题》一文，他通过统计学方法考察《红楼梦》前后用字（词）的相关程度，认为后40回也出自曹雪芹之手[5]。
㊀第３５卷第１期㊀青岛大学学报(工程技术版)㊀V o l ．３５N o ．１㊀２０２０年２月J O U R N A LO F Q I N G D A OU N I V E R S I T Y (E &T )F e b ．２０２０文章编号:１００６９７９８(２０２０)０１０００１０５;D O I :１０．１３３０６/j．１００６９７９８．２０２０．０１．００１基于词频统计算法的中英文词频分布研究李㊀杰,孙仁诚(青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛２６６０７１)摘要:针对幂律判断方式存在的问题,本文基于早期对幂律分布的研究,结合最大拟然拟合方法及词频统计算法,对中英文词频分布进行研究.给出了双对数坐标系下幂律分布的判断,并对词频统计与幂律分布进行拟合.研究结果表明,在双对数坐标系下,分布图像为近似直线是判断幂律分布的必要条件,而非充分条件;在自然语言的词频统计分布模型上,对观测数据进行幂律分布的拟合,得出的p Ｇv a l u e 分别为０ １４和０ １９,均大于０ １,且泊松分布㊁指数分布㊁广延指数分布的p Ｇv a l u e 值都为０,即可排除满足其他分布的假设,因此对观测数据拟合效果最好的是幂律分布.说明自然语言的词频分布满足幂律,且中英文同样适用.该研究对人们认识语言的发展过程具有重要意义.关键词:词频统计;幂律分布;最大似然估计;K S 统计量中图分类号:T P ３１２;C ８１㊀文献标识码:A 收稿日期:２０１９０６２０;修回日期:２０１９１０２８基金项目:国家自然科学青年基金资助项目(４１７０６１９８)作者简介:李杰(１９９４),男,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘与分析.通信作者:孙仁诚(１９７７),男,副教授,博士,主要研究方向为数据挖掘及人工智能.E m a i l :qd s u n s t a r ＠１６３．c o m ㊀㊀幂律分布[１]广泛存在于计算机科学㊁人口统计学与社会科学㊁物理学㊁经济学与金融学等众多领域中,且形式多样.实验证明,在自然界与日常生活中,包括地震规模大小的分布㊁月球表面上月坑直径的分布㊁行星间碎片大小的分布㊁太阳耀斑强度的分布㊁计算机文件大小的分布㊁战争规模的分布㊁人类语言中单词频率的分布㊁大多数国家姓氏的分布㊁科学家撰写的论文数的分布㊁论文被引用的次数的分布㊁网页被点击次数的分布[２]㊁书籍及唱片的销售册数或张数的分布㊁电力数据的分布[３]㊁甚至电影所获得的奥斯卡奖项数的分布等都是典型的幂律分布.但这一结果存在巨大缺陷,曾经被认为满足幂律分布的某些数据,只有在一定的条件范围内才是幂律,而在整体大量的数据集上是不纯的[４].２０世纪中期,对于幂律分布的研究,一些研究者[５６]分别在语言学和经济学的领域提出了著名的８０/２０定律.这一定律的基本形式即为简单的幂函数,是幂律分布的４种形式之一,其他形式的幂律分布有名次规模分布㊁规模概率分布等.直到２１世纪初,A．L ．B a r a b a s i 等人[７８]提出了无标度理论,从复杂网络的角度探究了幂律分布的性质,即无标度网络的度分布就是幂律分布,为复杂网络的发展奠定了理论基础;C ．A a r o n 等人[４]对幂律分布的判断标准进行了详尽的理论证明,推翻了前人通过双对数坐标系下是否构成一条近似直线判断幂律分布的方法,并证明了双对数坐标系下近似直线是幂律分布的必要条件.关于中英文词频分布的研究[９１１]一直是自然语言处理的重点.国内中文分词的算法主要集中在词典与统计相结合[１２]的方式,但精度有待提升.２０１７年,麻省理工学院的S u n J u n y i 团队历时４年,完善了新的词频统计算法,与传统的基于统计的词频算法[１３]不同,新的算法是基于前缀词典来实现词图扫描,构造有向无环图(d i r e c t e d a c y c l i c g r a p h ,D A G ),利用动态规划算法查找词频最大切合组,同时结合隐马尔可夫模型(h i d d e nm a r k o vm o d e l ,HMM )模型操作未登录词,大大提高了分词精度和分词效率.基于此,本文在最新词频统计算法基础上,构造私有的前缀词典及D A G ,同时采用最新的幂律分布研究方式,对中英文两种语言进行研究,完善了之前研究者们[１４１６]在词频统计精度及幂律分布判断方式上的不足之处,并进行了可视化的幂律拟合.该研究推动了人们对自然语言发展的认识.青岛大学学报(工程技术版)第３５卷１㊀幂律分布的研究１．１㊀双对数坐标系下幂律分布的判断２０世纪末,人们对幂律分布的研究是基于双对数坐标系下,数据分布的图像是否为一条近似的直线来判断.幂律分布特征及其在双对数坐标系下的拟合如图１所示.图１㊀幂律分布特征及其在双对数坐标系下的拟合㊀㊀其形式化的表达为:y ＝c x －r ,其中x ,y 表示正的随机变量;c ,r 为常数且均大于零.这种分布特征只有少数事件的规模比较大,而绝大多数事件的规模较小.对y －c x －r 两边取对数,可知l n y 与l n x 满足l n y ＝l n c －r l n x ,这是一种线性关系,即在双对数坐标系下,幂律分布可以通过一条斜率为负的幂指数的直线进行拟合,这一线性关系是判断给定的实例中随机变量是否满足幂律的依据.判断两个随机变量是否满足线性关系,可以求解两者之间的相关系数;利用一元线性回归模型和最小二乘法,可得l n y 对l n x 的线性回归方程,从而得到y 与x 之间的幂律关系式[１,４].对于在双对数坐标系下,线性关系判断数据是否满足幂律分布的说法不正确,因为双对数坐标系下的线性关系是数据满足幂律分布的必要条件,而不是充分条件.１．２㊀幂律分布的判断２００７年,A a r o n c h a u s e t 等人[４]提出了判断幂律分布的一系列方法,其思想是将最大似然拟合方法与基于K o l m o g o r o v ＧS m i r n o v (K S )统计以及似然比的拟合优度检验相结合,判断观测数据是否满足幂律分布,过程主要分为以下几部分:１)㊀估计幂律模型的参数x m i n 和α.２)㊀计算数据与幂律之间的拟合优度,如果得到的p v a l u e 值大于０ １,则幂律分布是观测数据的似然假设,否则拒绝该假设.３)㊀通过似然比检验,将幂律与其他假设进行比较.对于每个备选方案,如果计算的似然比与零显著不同,则其符号表示该备选方案是否优于幂律模型.２㊀词频统计与幂律分布拟合关于自然语言中词汇的分布特征,早在２０世纪中叶就有研究者进行过大量研究,直至２０世纪末,有学者(幂律分布研究简史)通过双对数坐标系下图像近似一条直线的拟合方式,说明数据满足幂律分布,这种方式显然缺乏说服力.本文基于文献[４]提出的方法,首先基于词频统计算法对文本进行统计,然后结合最大似然拟合方法[１７]与基于K o l m o g o r o v ＧS m i r n o v (K S )统计[１８]以及似然比[１９]的拟合优度检验方式,对自然语言进行幂律分布的拟合.关于数据的选择,本文选取了经典文学作品«飘»的中英文对照版本,分别对英文和中文进行词频统计,并拟合幂律分布.２㊀第１期㊀㊀李㊀杰,等:基于词频统计算法的中英文词频分布研究２．１㊀词频统计算法词频统计算法流程图如图２所示,词频统计算法整体分为３个部分,每个部分又可分为多个步骤,其描述如下:图２㊀词频统计算法流程图㊀㊀１)㊀基于T r i e 树结构实现高效的词图扫描,构造出有向无环图(D A G ),图中包括生成句子中汉字所有可能的成词情况.根据d i c t ．t x t 生成t r i e 树,字典在生成t r i e 树的同时,也把每个词的出现次数转换为频率;对需要进行分词的句子,根据已经生成的t r i e 树,生成有向无环图(D A G ),简言之,就是将句子根据给定的词典进行查寻操作,生成多种可能的句子切分.２)㊀用动态规划算法查找最大概率路径,找到基于词频的最大切分组合.查找待分词句子中已经切分好的词语,即查找该词语出现的频率,如果查不到该词,就把该词的频率赋值为词典中出现频率最小的那个词语的频率;根据动态规划算法查找最大概率路径,即对句子从后往前反向计算最大概率,P (N o d e N )＝１ ０,P (N o d e N －１)＝P (N o d e N )∗M a x (P (最后一个词)) 依次类推,得到最大概率路径,从而得到最大概率的切分组合.３)㊀对于词典中未录入的词,采用基于汉字成词能力的HMM 模型,同时使用v i t e r b i 算法.中文词汇按照B E M S 四个状态标记,B 代表b e g i n ,即开始位置,E 代表e n d ,即结束位置,M 代表m i d d l e ,表示中间位置,S 代表s i n g gl e ,是单独成词的位置,如山东可表示为B E ,即山/B ,是开始位置,东/E ,是结束位置;对语料库进行初步训练,得到３个概率表,并结合v i t e r b i 算法,可以得到一个概率最大的B E M S 序列,按照B 开始,E 结尾的方式,对分词的句子重新组合,就能得到最终的分词结果[１４].对«飘»的中英文对照版词频进行统表１㊀«飘»的前５个高频词汇英文单词词频英文词语词频t h e １６１１９他们２６３１a n d １３０３７思嘉２４５８t o ９１３４没有２０２１o f７７７２一个１８５１h e r７３１８自己１６３９计,«飘»的前５个高频词汇如表１所示.由表１可以看出,中英文在表达同义内容时,所使用词汇差别巨大,并未出现高频词汇一致性的现象,这与语言的特点有关.同时,英文的代词和介词在使用率上远高于其他词汇,而中文则不同,除代词外,量词在文章中也高频出现.虽然有诸多的差别,但在分布情况上仍需进一步验证.２．２㊀幂律分布拟合本文通过将最大似然拟合方法与基于K o l m o g o r o v ＧS m i r n o v (K S )统计以及似然比的拟合优度检验相结合的方式,对自然语言进行了幂律分布拟合.中英文词频在双对３青岛大学学报(工程技术版)第３５卷数坐标系下的幂律拟合如图３所示.图３中,英文词频x m i n ＝４０,α＝１ ８９;中文词频x m i n ＝３８,α＝２ １.图３㊀中英文词频在双对数坐标系下的幂律拟合㊀㊀由图３可以看出,在双对数坐标系下,中英文的词频分布均呈现一条近似的直线,说明存在幂律分布的可能性,但需要验证p Ｇv a l u e 是否大于０ １,如果大于０ １,就要进一步排除其他分布是否比幂律分布拟合效果更好,否则,可以直接判断不满足幂律分布.似然比的拟合优度L R 值和p Ｇv a l u e (p )值如表２所示.表２㊀似然比的拟合优度L R 值和p Ｇv a l u e (p)值㊀㊀由表２可以看出,对观测数据进行幂律分布的拟合,得出的p Ｇv a l u e 分别为０ １４和０ １９,均大于０ １,且泊松分布,指数分布,广延指数分布的p Ｇv a l u e 值都为０,即满足其他分布的假设可直接排除,因此对观测数据拟合效果最好的是幂律分布.３㊀结束语本文通过对中英文词频的统计分析,证明了自然语言中的词汇在日常生活中的使用频率是服从幂律分布的,即部分词汇会被大量使用,大部分词汇的使用频率较低,符合动力学中的省力原则,人们更倾向于用更少词汇的不同组合来表达不同的意思,对认识语言的发展过程具有重要意义.这一结论不仅仅出现在本文所研究的文献中,对于其他文献同样适用.文中词频统计算法和 最大似然拟合方法 ㊁ K S 统计以及似然比的拟合优度检验方法 的结合,使本结论的精确度更高,进一步补充了前人对于词频分布的研究与应用.在接下来的工作中,可以将重点放在对其他语言的研究上,在幂律分布的基础之上,探究是否有更加精确的拟合方式,进一步推动人们对于自然语言发展的认识.参考文献:[１]㊀胡海波,王林．幂律分布研究简史[J ]．物理,２００５,３４(１２):８８９８９６．[２]㊀A d a m i cL A ,H u b e r m a nBA ,B a r a b ás i AL ,e t a l ．P o w e r Ｇl a wd i s t r i b u t i o n o f t h ew o r l dw i d ew e b [J ]．S c i e n c e ,２０００,２８７(５４６１):２１１５a ．[３]㊀王冠男,邓春宇,赵悦,等．电力数据中的幂律分布特性[J ]．电信科学,２０１３,２９(１１):１０９１１４,１２１．[４]㊀A a r o nC ,C o s m aRS ,N e w m a n M EJ ．P o w e r Ｇl a wd i s t r i b u t i o n s i ne m pi r i c a l d a t a [J ]．S i a m R e v i e w ,２００９,０７０６(１０６２):６６１７０３．４㊀第１期㊀㊀李㊀杰,等:基于词频统计算法的中英文词频分布研究５[５]㊀严怡民．情报学概论[M]．武汉:武汉大学出版社,１９９４．[６]㊀A r n o l dBC．P a r e t oD i s t r i b u t i o n[M]ʊE n c y c l o p e d i ao fS t a t i s t i c a lS c i e n c e s．U n i t e dS t a t e s:J o h n W i l e y&S o n s,I n c．,２００６．[７]㊀B a r a b a s iAL,A l b e r tR．E m e r g e n c e o f s c a l i n g i n r a n d o mn e t w o r k s[J]．S c i e n c e,１９９９,２８６(５４３９):５０９５１４．[８]㊀B a r a b a s iAL,B o n a b e a uE．S c a l eＧf r e en e t w o r k s[J]．S c i e n t i f i cA m e r i c a n,２００３,２８８(５):６０．[９]㊀张丹．中文分词算法综述[J]．黑龙江科技信息,２０１２(８):２０６．[１０]㊀张华平,刘群．基于N最短路径方法的中文词语粗分模型[J]．中文信息学报,２００２,１６(５):１７．[１１]㊀费洪晓,康松林,朱小娟,等．基于词频统计的中文分词的研究[J]．计算机工程与应用,２００５,４１(７):６７６８,１００．[１２]㊀秦赞．中文分词算法的研究与实现[D]．长春:吉林大学,２０１６．[１３]㊀祝永志,荆静．基于P y t h o n语言的中文分词技术的研究[J]．通信技术,２０１９,５２(７):１６１２１６１９．[１４]㊀G o l d s t e i nM L,M o r r i s SA,Y e nGG．F i t t i n g t o t h e p o w e rＧl a wd i s t r i b u t i o n[J]．T h eE u r o p e a nP h y s i c a l J o u r n a l BＧC o nＧd e n s e d M a t t e r a n dC o m p l e xS y s t e m s,２００４,４１(２):２００４．[１５]㊀F e r n h o l zRT．N o n p a r a m e t r i cm e t h o d s a n d l o c aＧt i m eＧb a s e de s t i m a t i o n f o r d y n a m i c p o w e r l a wd i s t r i b u t i o n s[J]．J o u r n a l o fA p p l i e dE c o n o m e t r i c s,２０１６,３２(７):１２４４１２６０．[１６]㊀M o n t e b r u n oP,B e n n e t tRJ,v a nL i e s h o u t C,e t a l．At a l e o f t w o t a i l s:D o p o w e r l a wa n d l o g n o r m a lm o d e l s f i t f i r mＧs i z ed i s t r i b u t i o n s i n t h em i dＧv i c t o r i a ne r a[J]．P h y s i c aA:S t a t i s t i c a lM e c h a n i c s a n d i t sA p p l i c a t i o n s,２０１９,５２３:８５８８７５．[１７]㊀胡德,郭刚正．最小二乘法㊁矩法和最大似然法的应用比较[J]．统计与决策,２０１５(９):２０２４．[１８]㊀L i l l i e f o r sH W．O n t h ek o l m o g o r o vＧs m i r n o v t e s t f o r n o r m a l i t y w i t hm e a na n dv a r i a n c eu n k n o w n[J]．J o u r n a l o f t h eAＧm e r i c a nS t a t i s t i c a lA s s o c i a t i o n,１９６７,６２(３１８):３９９４０２．[１９]㊀成平．极大似然估计与似然比检验的几点注记[J]．应用概率统计,２００３,１９(１):５５５９．R e s e a r c ho nC h i n e s e a n dE n g l i s h W o r dF r e q u e n c y D i s t r i b u t i o nB a s e d o n W o r dF r e q u e n c y S t a t i s t i c sA l g o r i t h mL I J i e,S U N R e n c h e n g(C o l l e g e o fC o m p u t e r S c i e n c e&T e c h n o l o g y,Q i n g d a oU n i v e r s i t y,Q i n g d a o２６６０７１,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n g a t t h e p r o b l e m s e x i s t i n g i n t h e p o w e r l a w j u d g m e n tm e t h o d,t h i s p a p e r s t u d i e s t h e f r eＧq u e n c y d i s t r i b u t i o no fC h i n e s ea n dE n g l i s hw o r d sb a s e do nt h e p r e v i o u s r e s e a r c ho n p o w e r l a wd i s t r i b uＧt i o n,c o m b i n e dw i t h t h em a x i m u ml i k e l i h o o d f i t t i n g m e t h o da n dw o r d f r e q u e n c y s t a t i s t i c s a l g o r i t h m．T h e j u d g m e n t o f p o w e r l a w d i s t r i b u t i o n i nd o u b l e l o g a r i t h m i cc o o r d i n a t es y s t e mi s g i v e n,a n dt h ew o r df r eＧq u e n c y s t a t i s t i c s a n d p o w e r l a wd i s t r i b u t i o n a r e f i t t e d．T h e r e s u l t s s h o wt h a t i n t h e d o u b l e l o g a r i t h m i c c oＧo r d i n a t e s y s t e m,t h e d i s t r i b u t i o n i m a g e b e i n g a n a p p r o x i m a t e s t r a i g h t l i n e i s a n e c e s s a r y c o n d i t i o n f o r j u dＧg i n g t h e p o w e r l a wd i s t r i b u t i o n,b u t n o t a s u f f i c i e n t c o n d i t i o n．O n t h ew o r d f r e q u e n c y s t a t i s t i c a l d i s t r i b uＧt i o nm o d e l o f n a t u r a l l a n g u a g e,t h e p o w e r l a wd i s t r i b u t i o no f t h e o b s e r v a t i o nd a t a i s p r o p o s e d．T h e pＧv a lＧu e s o b t a i n e d a r e０．１４a n d０．１９,r e s p e c t i v e l y,b o t h g r e a t e r t h a n０．１,a n d t h e pＧv a l u e s o f t h eP o i s s o nd i s t r iＧb u t i o n,t h e e x p o n e n t i a l d i s t r i b u t i o n,a n d t h e e x t e n s i v e e x p o n e n t i a l d i s t r i b u t i o na r e a l l０,t h a t i s,t h e a sＧs u m p t i o n s s a t i s f y i n g o t h e rd i s t r i b u t i o n s c a nb ed i r e c t l y e x c l u d e d．T h eb e s t f i t f o r t h eo b s e r v a t i o nd a t a i s t h e p o w e r l a wd i s t r i b u t i o n．I t s h o w s t h a t t h ew o r d f r e q u e n c y d i s t r i b u t i o no f n a t u r a l l a n g u a g e s a t i s f i e s t h e p o w e r l a w,a n db o t hC h i n e s e a n dE n g l i s h a r e a p p l i c a b l e．T h i s r e s e a r c h i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r p e o p l e t o u n d e r s t a n d t h e d e v e l o p m e n t p r o c e s s o f l a n g u a g e．K e y w o r d s:w o r d f r e q u e n c y s t a t i s t i c s;p o w e r l a wd i s t r i b u t i o n;m a x i m u ml i k e l i h o o d e s t i m a t i o n;K S s t a t i sＧt i c s。
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。
64 C W T 中国水运 2021·03摘 要：语言模型是语音识别技术中的一个重要模块，研究语音识别技术并将其作为新的交互方式引入舰船模拟器中，将在一定程度上提高其自动化程度。
本文分析了语言模型的建模技术，搭建了舰船领域的专用语料库；采用N-Gram 语言模型建模方法建立语言模型；最后，采用困惑度评价和语音识别实验对语言模型性能进行评估，为舰船模拟器适应智能无人船的发展需求奠定了研究基础。
关键词：语言模型；语音识别；舰船模拟器；语料库中图分类号：U675.79 文献标识码：A 文章编号：1006—7973（2021）03-0064-04基于语音交互的智能舰船模拟器语言模型设计符斌，王宇星，丛龙腾，张振（中国船舶工业系统工程研究院，北京 100094）DOI 编码：10.13646/ki.42-1395/u.2021.03.021随着人工智能的发展热潮，语音识别技术在识别性能上有很大的提升[1]，作为自然的交互方式融入到日常产品应用中，传统的交互方式应时而变，革命性的交互方式不断涌现出来，从鼠标键盘到触控、手势、语音、眼控等。
例如语音输入法、车载语音控制、能听懂人说话的智能家居等[2-4]。
在电子技术发展智能化的时代中，航海智能化成为一种技术发展趋势[5]。
近年来，在智能化无人驾驶船舶成为航海领域研究热点的背景下，越来越多的人工智能技术将会成为船舶智能化发展的新需求，其中包括语音识别技术、图像识别技术、无人驾驶技术等。
舰船模拟器作为我国航海教育培训的重要工具，从研发初始至今仍采用传统的鼠标键盘进行交互，操作较为繁琐，影响了用户便捷的使用。
同时，在智能无人驾驶船舶发展的初步阶段，舰船模拟器将会作为重要的方案论证工具进行建造技术分析和建设方案论证实验。
将语音识别应用于舰船模拟器中，为模拟器寻求更智能的人机交互方式，以满足智能无人驾驶船舶的高度自动化集控系统的需求。
例如在驾驶员给模拟器控制台下操纵命令时，首先通过语音识别技术识别出当前命令，然后识别出来的命令计算机进行复述，如果正确并经驾驶员确认后，控制台设备自动进行相应的操作，用户不再需要复杂的设备，通过声音操作模拟器即可方便使用，这对于航海智能化发展有一定的促进意义[6]。
语言学的研究必须以语言事实作为根据，必须详尽地、大量地占有材料，才有可能在理论上得出比较可靠的结论。
传统的语言材料的搜集、整理和加工完全是靠手工进行的，这是一种枯燥无味、费力费时的工作。
计算机出现后，人们可以把这些工作交给计算机去作，大大地减轻了人们的劳动。
后来，在这种工作中逐渐创造了一整套完整的理论和方法，形成了一门新的学科——语料库语言学（corpus linguistics），并成为了自然语言处理的一个分支学科。
语料库语言学主要研究机器可读自然语言文本的采集、存储、检索、统计、语法标注、句法语义分析，以及具有上述功能的语料库在语言定量分析、词典编纂、作品风格分析、自然语言理解和机器翻译等领域中的应用。
多年来，机器翻译和自然语言理解的研究中, 分析语言的主要方法是句法语义分析。
因此，在很长一段时间内，许多系统都是基于规则的，而根据当前计算机的理论和技术的水平很难把语言学的各种事实和理解语言所需的广泛的背景知识用规则的形式充分地表达出来，这样，这些基于规则的机器翻译和自然语言理解系统只能在极其受限的某些子语言（sub-language）中获得一定的成功。
为了摆脱困境，自然语言处理的研究者者们开始对大规模的非受限的自然语言进行调查和统计，以便采用一种基于统计的模型来处理大量的非受限语言。
不言而喻，语料库语言学将有可能在大量语言材料的基础上来检验传统的理论语言学基于手工搜集材料的方法所得出的各种结论，从而使我们对于自然语言的各种复杂现象获得更为深刻全面的认识。
本文首先简要介绍国外语料库的发展情况，然后，比较详细地介绍中国语料库的发展情况和主要的成绩，使我们对于语料库研究得到一个鸟瞰式的认识。
一、国外语料库概况现在，美国Brown大学建立了BROWN语料库（布朗语料库），英国Lancaster大学与挪威Oslo大学与Bergen大学联合建立了LOB 语料库。
欧美各国学者利用这两个语料库开展了大规模的研究，其中最引人注目的是对语料库进行语法标注的研究。
mapreduce词频统计案例咱来唠唠这个MapReduce词频统计的事儿哈。
想象一下，你有一大堆书，每本书就是一个文本文件，里面装满了各种各样的单词。
现在你想知道每个单词在这些书里总共出现了多少次，这可咋整呢？这时候MapReduce就闪亮登场啦。
一、Map阶段。
1. 就好比你找了一群小助手（Map任务），每个小助手负责一本书。
小助手拿到书后就开始逐字查看。
比如说，这个小助手看到一个单词“apple”，他就会在自己的小本子上记一笔：“apple，1”，意思就是他看到“apple”这个单词出现了1次。
要是再看到一个“apple”，就再记一笔，变成“apple，2”。
就这样，这个小助手把整本书里的每个单词出现的次数都这么记下来。
2. 对于不同的小助手，他们都各自负责自己那本书，都在做着同样的事情，把每个单词的出现次数统计好。
这就像是每个小助手都在自己的小世界（自己负责的那本书）里把单词和对应的出现次数整理得清清楚楚。
二、Shuffle阶段。
三、Reduce阶段。
1. 这时候又有新的助手（Reduce任务）出现啦。
他们专门负责把那些相同单词的出现次数加起来。
比如说对于“apple”这个单词，前面好几个小助手统计出来的结果可能是“apple，1”“apple，3”“apple，2”之类的，这个Reduce助手就会把这些数字加起来，得到“apple，6”，这就表示在所有的书里，“apple”这个单词总共出现了6次。
2. 这个Reduce助手会对每个单词都这么干，把相同单词的出现次数全部加起来，最后就得到了每个单词在所有这些书里的出现频率啦。
这样，我们就知道哪个单词出现得多，哪个单词出现得少，就像知道哪类水果在这个“书的果园”里最常见一样。
最后呢，我们就得到了一个超级清晰的结果，就像一个单词排行榜，每个单词旁边都写着它出现的次数，一目了然，这就是MapReduce词频统计的神奇之处啦。
国内主题词表研究的热点与趋势：基于词频统计与知识图谱方法作者：余丰民来源：《档案管理》2012年第06期摘要：通过1980年～2003年和2004年～2011年两个时间段的词频统计与可视化知识图谱等方法的比较分析与研究，展现了国内主题词表研究领域的热点和趋势，认为：国内对主题词表的研究内容在时间上有明显的分界线、研究趋势展现了知识组织的演化过程、主题词表基于语义描述语言的本体转换是目前学界研究的热点和未来研究的趋势。
关键词：主题词表；词频统计；知识图谱；研究热点；研究趋势Abstract：Based on word frequency statistics and visualization of knowledge mapping and other methods of comparative analysis and research in two periods of 1980—2003 and 2004—2011， the article shows the areas of research focus and trends of Thesaurus in China. That is： there is a clear dividing line in two periods， and trends show that the evolution process of knowledge organization system， Thesaurus based on semantic description language ontology conversion is currently a focus of academic research and future research trends.Keywords：Thesaurus； Word Frequency Statistics；Knowledge Mapping；Research Focus；Research Trends1 引言主题词表（叙词表）是一种情报检索语言，它在早期情报检索和知识组织中发挥着非常重要的作用。
第1篇摘要：随着法律信息化的发展，法律案例成为法律研究和司法实践的重要资源。
通过对法律案例进行词频分析，可以揭示案例中的关键信息、法律术语的分布规律以及法律关系的演变趋势。
本文以某地区法院审理的1000份民事案件为样本，运用词频分析方法，对案例中的关键词、法律术语进行统计和分析，以期为法律研究和司法实践提供参考。
一、引言法律案例是司法实践的重要组成部分，通过对案例的深入研究，可以总结出法律规则、法律原则以及法律关系的演变趋势。
随着信息技术的发展，法律案例的收集、整理和分析变得更加便捷。
词频分析作为一种常用的文本分析方法，可以揭示文本中的关键信息、重要概念以及语言特点。
本文通过对法律案例进行词频分析，旨在揭示民事案件中关键词、法律术语的分布规律，为法律研究和司法实践提供参考。
二、研究方法1. 数据来源本文以某地区法院审理的1000份民事案件为样本，数据来源于中国裁判文书网。
2. 数据处理（1）数据清洗：对案例文本进行预处理，包括去除标点符号、停用词、数字等非关键词，以及将法律术语规范化。
（2）词频统计：使用Python编程语言，对处理后的文本进行词频统计，得到每个关键词的词频。
（3）关键词分析：根据词频，选取高频关键词进行分析，揭示民事案件中的关键信息。
三、结果与分析1. 关键词分析（1）高频关键词在1000份民事案件中，出现频率较高的关键词有“被告”、“原告”、“法院”、“判决”、“证据”、“责任”等。
这些关键词反映了民事案件的基本要素，如当事人、法律关系、诉讼过程等。
（2）法律术语分析通过对法律术语的词频统计，发现以下法律术语在民事案件中较为常见：- 合同法：合同、违约、履行、解除、损害赔偿等；- 民法通则：民事行为、民事责任、权利、义务、侵权等；- 侵权责任法：侵权、赔偿、因果关系、过错等；- 物权法：所有权、占有、使用权、收益权、处分权等。
2. 案例类型分析通过对民事案件类型的词频分析，可以发现以下类型较为常见：- 合同纠纷：合同、违约、履行、解除、损害赔偿等；- 侵权纠纷：侵权、赔偿、因果关系、过错等；- 亲属关系纠纷：婚姻、抚养、赡养、财产分割等；- 交通事故纠纷：交通事故、赔偿、责任等。
基于给定词语列表统计词频基于给定词语列表并统计词频，统计结果输出到csv中。
有两种实现方法方法一：常规的统计给定关键词的词频思路：•第一步，整理好待查询query_words•第二步，新建一个csv文件，并且将query_words以列名写入csv中•第三步，对文本分词，得到词语列表wordlist•第四步，对每一个query_words中的词语计算其在wordlist中的个数•第五步，写入csv中。
import jiebaimport csv#待统计词频的文本数据texts = ['北京上海广州深圳都是一线城市，而成都是西部中心城市。
青岛位于山东，是山东的经济中心。
','在上海，出租车司机都会问你，你是干哪行的，什么工作，多挣钱？','两个城市都是人口超大城市，但去年北京人口下降了2.2万人，有人分析可能和疏散低端产业有关。
','分析产业结构，就能发现两个城市之间的差异。
但一个地方的财政收入不仅包括一般公共预算收入，']#统计这些词在texts中每条文本中的词频query_words = ['工作', '发展', '经济', '工作', '消费', '收入', '存款', '人口']#新建csv文件csvf = open('词频统计.csv', 'w', encoding='gbk', newline = '') writer = csv.writer(csvf)#列名写入csv中writer.writerow(('工作', '发展', '经济', '工作','消费', '收入', '存款', '人口'))for text in texts:#分词wordlist = jieba.lcut(text)line = []for queryword in query_words:#line收集词频结果line.append(wordlist.count(queryword))#将query_words词语列表中的词频写入csv中writer.writerow(tuple(line))#关闭csvfcsvf.close()我们查看运行结果import pandas as pddf = pd.read_csv('词频统计.csv', encoding='gbk')df.head()方法二、结合sklearn思路：•首先，让Countervector学会给定的关键词列表，从中学会特征词空间。
