汉语文学字频分布研究范文

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1引言

人们很早就发现,文学作品或者文集中的基本组成单元或元素并不是等概率出现的,少数的字和词使用非常频繁,而只出现一次的字和词非常多。这种特定的统计分布形式具有非常强的普适性,存在于不同地区不同时期多种语言之中。这种统计研究除了在理论上讨论语言的共性外,其结果也具有实际应用价值,例如它可以应用于语言信息的计算机化处理,包括文本的压缩、输入法的编码等,以及目前比较流行的文本自动分析和处理,还可以用于语言学习材料的组织和其他方面,如小学课本中常用字词的选取等。语言的统计研究可以追溯到很久以前,古印度语法学家在研究《吠陀》时,就进行过单词和音节数目的统计。1898年德国学者Kaeding编制了世界上第一部频率词典《德语频率词典》。1935年和1949年哈佛大学语言学家Zipf先后出版了两本著作[1-2],提出了著名的Zipf规律(或齐夫定律)。他在总结前人统计发现的基础上,指出在文集中词的出现不是等概率的,它们满足这样的形式:p(r)=Cr-β,其中P(r)为排序在第r位置的词出现的频率,β为Zipf指数,C为常数。后续一些研究发现西班牙语、法语、爱尔兰语[3]、希腊语[4]、印度语[5]、土耳其语[6]均满足这种分布特征,甚至现在已经灭绝的语言也是如此[7]。随着计算机技术的发展,对语料库的统计工作变得非常简单,这方面的研究工作变得更容易进行。但对于汉语来说,这种基本元素的统计非常特殊。汉语具有两个基本单元,一个是字(character或ideogram),另一个词(word)。这两方面的统计研究工作历史上都有过一些,例如,1975—1976年,北京新华印刷厂等19个单位发动了1500名中学生对出版物中的2162万字的材料进行统计,编成《汉字频率表》;中国“七四八”工程查频组首次利用计算机对汉字的频度进行统计,得出《现代汉字综合使用频度表》;1990年,Zhao对统计结果尝试进行了曲线拟合,发现字频分布具有半指数半幂律特征[8];1999年,关毅等人以当时Internet网上的中文字频统计共享资源为对象进行统计,发现在现代汉语的字、词、二元对等层次结构上,同样存在Zipf形式的频度———频级关系[9]。2003年,Ha等人讨论了单个汉字和汉字多元对的分布,发现单个汉字不服从Zipf分布,而多元对的分布近似服从Zipf规律,这与英文多元对的分析情况是一致的[10]。这些工作都是针对同一个时期的文字材料,缺乏对于字词使用的动态分析。2005年,WangDahui等人首次发现字频随着历史发展存在变化,他们对中国不同时代的文献著作分别进行了分析[11],统计了甲骨文、青铜器上的铭刻、《诗经》、《尔雅》、《选集》、《亮剑》等文学作品中的汉字使用分布,发现汉字的使用分布在不同时代具有显著差异,早期的中国文献的字的频数和排序关系是满足Zipf分布的,而晚期(秦朝以后)的文献并不满足这个分布,而更多地表现出指数的特征。DaJun的统计也发现现代汉语和古代汉语在字频使用上存在差异[12]。那么,历史上字频是一次性突变还是经历了一个变化过程?这是一个有趣的问题。讨论历史上各个时期文字材料(本文选取自唐以来的各个历史时期汉语文学作品)中字频分布的精确性质及其演变,可以为我们更加深入研究汉语言的演变提供重要依据。

2语料库

中国历史上的很多时期有其代表性的文学样式,其发展顺序大致为:诗经→楚辞→先秦散文→汉赋乐府→魏晋骈文→唐诗→宋词→元曲→明清小说。其中,唐诗、宋词、元曲和明清小说是其中的杰出代表,留存也较为齐全。我们从互联网(如天涯在线书库/等)上获得了如下材料建立语料库,如表1所示。其中全唐诗共900卷,收录唐代和五代诗篇48900余首,作者2200多人。全宋词收集词人1300多人,词作19900余篇。明清小说文集我们选择四大名著(即《三国演义》、《水浒》、《西游记》和《红楼梦》)。网络小说来源于互联网所创作的最新小说,我们从Google网络小说排行榜(/rebang/)上随机选取了2009年4月20日上榜的50篇中的10篇文章,如《长生界》、《坏蛋是怎样炼成的》、《鬼吹灯》,其中一些小说还在连载中而没有终稿。我们在统计字频之前去除了文集中的所有标点符号、阿拉伯数字和英文字母,只保留了汉字字符。

3字频的简单统计

经过简单统计发现,不同的字在同一个文集中出现的次数有很大差异,如全唐诗中“花”出现11356次,“明”出现6818次,“话”出现518次,而“神”只出现了1次。此外,不同语料库中同样的字出现的绝对次数不一样,如全唐诗中“不”字出现26502次,而全宋词中出现10177次,在四大名著小说中共出现38983次,它们的相对频率也不同,如表2所示。表2列出了我们所讨论的5个文集中出现最多的20个字及其频率,其频率的值越大说明在文集中出现的次数越多。全唐诗中“日”的频率为0.00575,意味着在唐诗文集中平均每174个字中会有一个“日”字。我们可以看出不同文集中出现最多的20个字不完全相同,但文集的对应时期越近,列表中相同的字数越多,且顺序更一致。对所有5个文集来讲,有5个字都在出现频率最高的前20名内,它们是“不”、“一”、“来”、“人”和“有”。为定量衡量这个差异,我们使用ShlomoHavlin在1995年提出的计算两个概率序列距离的公式。Dij=1N∑λriλ-rjλ21/2其中λ表示两个序列i,j中都有的字,riλ表示在序列i中的位置,N为λ的个数,即两个序列中包含的相同的字的个数。结果如表3所示,说明较近时期的文学作品对汉字的使用具有更大的相似性。元曲和明清小说的差别最小,而唐诗和现代网络小说在汉字的使用习惯上差别最大。

4字频分布的性质及拟合

在语言方面的研究工作中,常常将字频或者词频按大小顺序从左到右排列起来,横轴为所在的位置序号,纵轴为这个字/词出现的频率。如图1所示,图中的曲线自上而下分别为全唐诗、全宋词、全元曲、明清小说和网络小说。采用的坐标为纵轴为对数坐标,图形右端类似直线,表现出很强的指数特征,即字频的下降速度很快。图形右上角的子图为Zipf图,即为双对数坐标。左端具有一定的线性规律,表示字频具有一定的幂律特性。唐诗和宋词幂律部分较为接近,宋词和元曲在指数部分比较接近,即唐诗和宋词在高频词的使用频率上比较接近,而宋词和元曲在低频词的使用频率上更为相似,网络小说的词频则呈现出两个极端。1990年,ZhaoKaihua提出了字频函数,基于实证统计的结果,他认为排在第r位置的字频为P(r)=Ae-arrb,其中A,a,b均为常数,Zhao文中分别为0.0158,0.00166和0.429。从数学形式上看,这个字频函数包括两个部分,一个为指数特征部分e-ar一个为幂律特征部分r-b。随着排序越来越大,字频越来越小,其下降的速度受指数衰减和幂律衰减二者的乘积所控制。从数学分析可知,幂律衰减相对指数衰减而言,其特性是在左端下降速度快而右端下降速度较慢,所以整个衰减过程左端主要表现为幂律衰减,而右端表现为指数衰减。所以,这种函数形式应该能较好地表现如图2所示的汉字字频。我们用这个函数对实证数据进行拟合。为了减少拟合过程中对高端数据偏差带来的惩罚效应,我们采用logP(r)=logA-ar-blogr使用Matlab中的nlinfit函数进行拟合,得到较好的拟合效果,如图2所示,是我们对全唐诗文集和现代网络小说文集中字频统计的拟合结果。除了在高频部分存在一定的偏差外,拟合曲线很好地符合了实证数据。拟合过程得到的参数估计如表4所列。以上参数中,a描述的是指数特性,而b描述的是幂律特性。整体看,随着历史的发展,汉语文学作品中字的使用频率的衰减指数特性增强,幂律特性减弱。唐诗、宋词、元曲具有更大的相似性。

5结论

本文讨论了自唐代以来各个历史时期文学作品中汉字的使用情况。自秦始皇统一中国的文字以来,汉字的书写方式和种类相对固定。讨论汉字使用习惯的演变是一个很有意义的事情,可以帮助我们深入了解汉语言的变迁,并对将来汉字的发展情况做出预期。我们的讨论结果表明,汉字的使用在不同历史时期存在差异,相近的历史时期汉字的使用习惯更具有一致性,并且幂律特性逐步减弱而指数特性逐渐增强。这个原因可能是因为在历史早期,人们往往用一个汉字(即单音节词)来表达意思,而随着历史的发展,人们更多采用多音节词来表达意思。具体如何造成指数特性增强而幂律特性减弱还需要进一步讨论。