http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml

英美在互联网具有绝对霸权

Zipf定律是美国学者G.K.齐普夫提出的。可以表述为:在自然语言的语料库里,一个单词出现的次数与它在频率表里的排名成反比。

Zipf定律描述

编辑

1935年,哈佛大学的 语言学专家Zipf在研究英文单词出现的频率时,发现如果把单词出现的频率按由大到小的顺序排列,则每个单词出现的频率与它的名次的常数次幂存在简单的反 比关系,这种分布就称为Zipf定律,它表明在英语单词中,只有极少数的词被经常使用,而绝大多数词很少被使用.实际上,包括汉语在内的许多国家的语言都 有这种特点。这个定律后来在很多领域得到了同样的验证,包括网站的访问者数量、城镇的大小和每个国家公司的数量。

Zipf其人

编辑

George Kingsley Zipf 1902年1月出生于一个德裔家庭(其祖父十九世纪中叶移居美国)。1924年,他以优异成绩毕业于哈佛学院。1925年在德国波 恩、柏林学习。1929年完成Relative Frequency as a Determinant of Phonetic Change,获得哈佛比较语文学博士学位。然后,他开始在哈佛教授德语。1931年与Joyce Waters Brown结婚。1932年出版Selected Studies of the Principle of Relative Frequency in Language。1935年出版The Psycho- Biology of Language:An Introduction to Dynamic Philology。1939年被聘为讲师。1949年出版Human Behavior and the Principle of Least Effort:An Introduction to Human Ecology。1950年9月因患癌症病逝。(Prün & Zipf 2002)

Zipf应用

编辑

相信你一定听过这样的说法:
80%的财富集中在20%的人手中……
80%的用户只使用20%的功能……
20%的用户贡献了80%的访问量……
…………
你知道我在说“二八原则”或“20/80原则”,是的,没错!
-----------
如果把所有的单词(字)放在一起看呢?会不会20%的词(字)占了80%的出现次数?答案是肯定的。
早在上个世纪30年代,就有人(Zipf)对此作出了研究,并给出了量化的表达——齐普夫定律(Zipf's Law):一个词在一个有相当长度的语篇中的等级序号(该词在按出现次数排列的词表中的位置,他称之为rank,简称r)与该词的出现次数(他称为frequency,简称f)的乘积几乎是一个常数(constant,简称C)。用公式表示,就是 r × f = C 。(此处的C一般认为取0.1)
Zipf定律是文献计量学的重要定律之一,它和洛特卡定律布拉德福定律一起被并称为文献计量学的三大定律。
Zipf的专业是比较语文学,但是,以其名字命名的定律却早已走出语言学,进入了信息学、计算机科学、经济学、社会学、生物学、地理学、物理学等众多研究领域 ,在学术界享有极高的声誉。
齐夫定律已经在语言学、情报学、地理学、经济学、信息科学等领域有了广泛的应用,而且取得了不少可喜成果。中国数学家和语言学家周海中曾经指出:齐夫定律是描述词频分布规律的强大数学工具;作为经验定律,它仍有不足之处,有待进一步完善。[1] 
 
 

齐普夫-Zipf定律的更多相关文章

  1. Zipf定律

    http://www.360doc.com/content/10/0811/00/84590_45147637.shtml 英美在互联网具有绝对霸权 Zipf定律是美国学者G.K.齐普夫提出的.可以表 ...

  2. Levenberg-Marquardt优化和zipf分布

    最近审论文和看报告中遇到LM优化和齐普夫分布,于是查了一下. LM方法是高斯牛顿迭代方法的改进,下面分别是高斯牛顿.齐普夫方法的公式: Δ=−(JfTJf)−1JfTf,Δ=−(JfTJf+λI)−1 ...

  3. Summary on deep learning framework --- PyTorch

    Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ[ ...

  4. numpy之random学习

    在机器学习中参数初始化需要进行随机生成,同时样本也需要随机生成,或者遵从一定规则随机生成,所以对随机生成的使用显得格外重要. 有的是生成随机数,有的是随机序列,有点是从随机序列中选择元素等等. 简单的 ...

  5. numpy的random模块

    随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14 ...

  6. 转-Python自然语言处理入门

      Python自然语言处理入门 原文链接:http://python.jobbole.com/85094/ 分享到:20 本文由 伯乐在线 - Ree Ray 翻译,renlytime 校稿.未经许 ...

  7. numpy生成随机数

    如果你想说,我不想知道里面的逻辑和实现方法,只想要python生成随机数的代码,请移步本文末尾,最简单的demo帮你快速获取实现方法. 先开始背景故事说明: 在数据分析中,数据的获取是第一步,nump ...

  8. numpy的random模块详细解析

    随机抽样 (numpy.random) 简单的随机数据 rand(d0, d1, ..., dn) 随机值 >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14 ...

  9. 转 载python数据分析(1)-numpy产生随机数

    转自:http://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/53143141 在数据分析中,数据的获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常 ...

随机推荐

  1. Apache httpclient的execute方法调试

    因为工作需要,想研究一下execute执行的逻辑. 在这一行调用execute: response = getHttpClient().execute(get); getHttpClient的实现: ...

  2. Java并发编程之线程池及示例

    1.Executor 线程池顶级接口.定义方法,void execute(Runnable).方法是用于处理任务的一个服务方法.调用者提供Runnable 接口的实现,线程池通过线程执行这个 Runn ...

  3. JPA中的主键生成策略

    通过annotation(注解)来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@Gen ...

  4. Nexus Repository Manager OSS 2 配置阿里云私服做代理的坑

    安装 搭建 Nexus 私服很简单,官网下载,解压: 使用管理员权限打开cmd: > cd nexus---bundle\nexus--\bin > nexus.bat install # ...

  5. 在idea中相同的字符串使用equals()进行比较时,返回值是flase问题

    最近在idea中遇到了一个编码的问题,我的程序是从前台传过来一个字符串,判断用户的角色(学生,教师,管理员), 在进行equals()判断时,返回的确是false,然后就在网上查了查,发现是编码的问题 ...

  6. Linux--查询文件的第几行到第几行命令

    cat catalina.out | tail -n +14000 | head -n 10000 | sort | uniq -c linux 如何显示一个文件的某几行(中间几行)[一]从第3000 ...

  7. python 中的GIL (全局解释器锁)详解

    1.GIL是什么? GIL全称Global Interpreter Lock,即全局解释器锁. 作用就是,限制多线程同时执行,保证同一时间内只有一个线程在执行. GIL并不是Python的特性,它是在 ...

  8. golang map多层嵌套使用及遍历方法汇总

    原文:https://blog.csdn.net/boyhandsome7/article/details/79734847 ------------------------------------- ...

  9. hmmlearn 安装笔记

    hmmlearn是在python上实现隐马可夫模型的一个组件包,原先是在sklearn中的,后来被弃用而单独分离出来. 首先安装sklearn,最好下载setup.py的安装包用命令行安装,因为安装h ...

  10. redis常见问题(转)

    常见问题:1.为什么使用redis(一)性能我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的SQL,就特别适合将运行结果放入缓存.这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应.(二)并发在大并 ...