汉字字频统计
实验内容
针对不同语料统计汉字的字频，并进行比较。
实验要求和目的
给出前 100 个汉字高频字的频率统计结果；
分别给出前 1、20、100、600、2000、3000、6000 汉字的字频总和；
计算汉字的熵值；
针对不同规模语料重复上述实验；
以图表的形式表示上述结果；
提交实验报告，给出详细实验过程和结果；提交源代码和可执行程序。
实验环境
操作系统 macOS Sierra
内存 16G
开发语言 Python
程序主要算法
统计字频，利用 Python 内置的逐行读取和行内逐字读取功能进行字频统计，建立一个 dict 类型的变量用于记录每个字对应的个数，如果读取的字在 dict 中出现过，则 value 值加一，如果读取到的字在 dict 中未出现过，则在 key 值中添加新读取的字。核心代码如下：
c++
with open(filepath, 'r') as txt_file:
for line in txt_file:
ustr = line.decode(encoding)
for uchar in ustr:
if is_chinese(uchar):
account += 1
if _dict.has_key(uchar):
_dict[uchar] = _dict[uchar] + 1
else:
_dict[uchar] = 1
实验过程
首先进行语料的收集，我收集到有“人民日报 800 万字语料库”、“搜狗新闻库”，并在网上找了一些金庸的小说 TXT 版本。
然后进行代码的编写，先确定了核心算法，就是第四步中提及的代码，然后编写了如下函数完成实验指导中的要求：
给出前 100 个汉字高频字的频率统计结果，对应函数为：def cal_chinese_word_top100(_dict,_account):
分别给出前 1、20、100、600、2000、3000、6000 汉字的字频总和。对应代码为：def cal_chinese_word_7(_dict,_account):
计算汉字的熵值。对应代码为：def cal_entropy(_list):
实验结果
针对人民日报(800 万级语料)和金庸的小说《倚天屠龙记》(30 万级语料)，进行字频分析，对比如下：
人民日报语料：
前 1、20、100、600、2000、3000、6000 汉字的字频总和： 0.035573727683 0.169908955911 0.403422616933 0.834240279379 0.988090484587 0.998732545555 0.998732545555
《倚天屠龙记》
前 1、20、100、600、2000、3000、6000 汉字的字频总和： 0.018951611838 0.213809263413 0.472524917909 0.837447793249 0.983958229316 0.997836441303 0.997836441303
实验结论和体会
实验结论：
通过对字频的统计。我发现了汉语的以下几个特征：
常用字大概为 2000 个左右，剩下的字可被看作是不常用字
汉字是一种熵值很大的文字，换句话说，汉字是一种文字意义丰富的文字。
参考文献
- 基于语义分析排序和特征融合TL-ResNet18网络的汉字识别（杭州电子科技大学·薛如）
- 视频检索与推荐系统的设计与实现（华中科技大学·陈凡）
- 深度学习在社交网络文本分类中的应用研究（大连交通大学·方金朋）
- 小学汉字学习系统的建模与实现（海南大学·张童童）
- 文本综合处理平台的研究与实现（济南大学·王孟孟）
- 基于文本挖掘技术的人工智能领域文献统计分析（燕山大学·孟晓宇）
- 网络流量统计分析系统（吉林大学·石景龙）
- 基于网络爬虫的信息采集分类系统设计与实现（厦门大学·周茜）
- 视频处理平台的设计与实现（北京交通大学·时月月）
- 深度学习在社交网络文本分类中的应用研究（大连交通大学·方金朋）
- 基于B/S结构的对外汉语学习系统的设计与实现（电子科技大学·韦清）
- 基于宽带网络的视频点播系统（吉林大学·纪砚秋）
- 基于深度学习和迁移学习的书法汉字识别系统的研究与实现（北京邮电大学·李昂）
- 个性化汉字笔顺智能教学研究及系统开发（湖州师范学院·张彩凤）
- 分布式统计信息基础数据库统计报表查询子系统的设计与实现（福州大学·曾瑾）
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