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. bash shell脚本之使用expr运算

    bash shell中的数学运算 cat test7: #!/bin/bash # An example of using the expr command var1= var2= var3=`exp ...

  2. python生成式:列表、字典、集合

    python的3类生成式: 列表生成式 字典生成式 集合生成式 1.python列表生成式 my_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print(&quo ...

  3. Hadoop_32_HDFS高可用机制

    1.高可靠概念 HA(High Available):高可用性集群,是保证业务连续性的有效解决方案,一般有两个或两个以上的节点,且分为活动 节点及备用节点 2.Hadoop的HA运作机制: :正式引入 ...

  4. Centos使用光盘yum源

    yum查看所有源 yum repolist all 方法一:本机使用光盘源安装软件的设置 mkdir /media/cdrom mount /dev/cdrom  /media/cdrom vim / ...

  5. BZOJ 1093 强连通缩点+DAG拓扑DP

    缩点后在一个DAG上求最长点权链 和方案数 注意转移条件和转移状态 if (nowmaxn[x] > nowmaxn[v]) { ans[v] = ans[x]; nowmaxn[v] = no ...

  6. visual studio 和visual studio code 的区别是什么?

    区别有三: 区别一:含义不一样. Visual Studio(简称VS)是美国微软公司的开发工具包系列产品,是一个基本完整的开发工具集,它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具,如UML工具.代码 ...

  7. CSS基础学习 16.CSS过渡

  8. 【LuoguP4482】[BJWC2018]Border 的四种求法

    题目链接 题意 区间 boder \(n,q\leq 2*10^5\) Sol (暴力哈希/SA可以水过) 字符串区间询问问题,考虑用 \(SAM\) 解决. boder相当于是询问区间 \([l,r ...

  9. .net core Areas区域

    //使用MVC app.UseMvc(routes => { routes.MapRoute( name: "areas", template: "{area:ex ...

  10. PHP mysqli_insert_id() 函数

    定义和用法 mysqli_insert_id() 函数返回最后一个查询中自动生成的 ID(通过 AUTO_INCREMENT 生成). 语法 mysqli_insert_id(connection); ...