题目要求

阅读论文：孙茂松， 汉语搭配定量分析初探

参考论文中搭配统计的量化指标和算法，统计《人民日报》 语料中和“能力” 一词搭配的词语有哪些？ 做实验， 写出实验报告。

import re
import jieba
import os
import math

keyword = "能力"
url = "C:\\Users\\16413\\2015"

paper = 0    #文章数
n = 0        #总词数
cnt_target = 0

all_article = []     #总的分词全文
target_article = []  #带 keyword 的分词全文
target_window = []   # keyword 前后5个词
r = "[^0-9A-Za-z\u4e00-\u9fa5]"

def findAllFile(path):
    for root,ds,fs in os.walk(path):
        for f in fs:
            if f.endswith(".dat"):
                fullname = os.path.join(root,f)
                yield fullname

for article in findAllFile(url):
    paper += 1
    with open(article, 'r', encoding='UTF-8') as f:
        tokens = re.sub(r, '', f.read()) #处理空格等
        tokens = list(jieba.cut(tokens))
        n += len(tokens)
        #print(paper,tokens)
        all_article.append(tokens)
        if keyword in tokens:
            cnt_target += 1
            target_article.append(tokens)
            for i in range(5,len(tokens)):
                if tokens[i] == keyword:
                    target_window.append(tokens[i-5:i]+tokens[i+1:i+6])
        

print("一共检索了{}篇文章，有{}个词语，其中{}篇有keyword".format(paper,n,cnt_target))
#print(target_window)

一共检索了33320篇文章，有12583709个词语，其中4016篇有keyword

相关计算1：统计词语相对 keyword 出现的位置

target_dic = {}
def count(w):
    for i in range(len(w)):
        word = w[i]
        if word not in target_dic:
            target_dic[word] = [0]*10
        target_dic[word][i] += 1

for window in target_window:
    count(window)

#打印前30项
print([(i,j) for (i,j) in target_dic.items()][:30])   

[('国家', [346, 18, 29, 52, 4, 1, 21, 29, 30, 32]), ('治理', [15, 414, 9, 5, 566, 3, 10, 21, 13, 13]), ('体系', [18, 22, 424, 19, 0, 0, 0, 9, 16, 16]), ('和', [85, 156, 265, 737, 231, 472, 66, 84, 106, 117]), ('现代化', [2, 4, 2, 6, 0, 395, 19, 1, 7, 7]), ('这个', [7, 1, 1, 2, 6, 2, 16, 2, 7, 5]), ('目标', [6, 2, 1, 6, 1, 0, 4, 21, 13, 10]), ('求真务实', [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0]), ('探索', [2, 8, 1, 1, 0, 4, 4, 0, 4, 6]), ('的', [293, 240, 424, 645, 1017, 477, 347, 272, 328, 377]), ('动力', [1, 9, 2, 3, 0, 0, 2, 6, 1, 0]), ('之源筑', [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]), ('就', [2, 5, 5, 6, 0, 16, 16, 17, 16, 10]), ('力量', [6, 7, 3, 4, 0, 0, 3, 2, 3, 2]), ('提升', [87, 107, 131, 87, 16, 55, 112, 32, 23, 27]), ('环境', [7, 6, 5, 13, 0, 1, 3, 7, 8, 9]), ('监管', [9, 16, 1, 7, 31, 2, 3, 5, 4, 7]), ('执法', [4, 5, 5, 2, 35, 1, 6, 2, 0, 2]), ('2014', [0, 0, 0, 0, 0, 6, 2, 8, 3, 8]), ('年', [11, 7, 7, 10, 0, 0, 23, 21, 18, 18]), ('诗化', [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]), ('时代精神', [0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0]), ('觉悟', [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]), ('与', [13, 25, 19, 46, 34, 47, 21, 39, 27, 28]), ('只有', [2, 2, 0, 1, 0, 4, 3, 4, 2, 6]), ('深刻', [2, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 1, 1, 0]), ('切入', [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]), ('生活', [4, 4, 6, 4, 7, 2, 4, 3, 6, 8]), ('主潮', [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]), ('成员', [2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])]

相关计算2：获取相关词语的出现次数

target_word = {}     #目标词在总语料中出现次数
for word in target_dic:
    target_word[word] = 0
for article in all_article:
    for word in article:
        if word in target_word:
            target_word[word] += 1
#打印前30项
print([(i,j) for (i,j) in target_word.items()][:30])   

[('国家', 29925), ('治理', 6448), ('体系', 7270), ('和', 154066), ('现代化', 2734), ('这个', 7877), ('目标', 6177), ('求真务实', 119), ('探索', 3978), ('的', 671876), ('动力', 2957), ('之源筑', 1), ('就', 30144), ('力量', 5155), ('提升', 6619), ('环境', 8505), ('监管', 4601), ('执法', 3234), ('2014', 9850), ('年', 45182), ('诗化', 14), ('时代精神', 159), ('觉悟', 62), ('与', 50675), ('只有', 4746), ('深刻', 2492), ('切入', 36), ('生活', 10479), ('主潮', 4), ('成员', 1884)]

相关计算3：强度计算

cnt_keyword = len(target_window)
def Intersion(word):
    return math.log2(n*sum(target_dic[word])/(target_word[word]*cnt_keyword))

print("能力弱出现次数", target_word["弱"]) 
print("能力弱的强度", Intersion("弱"))
print(target_dic["弱"])
print("-"*50)
print("能力大出现次数", target_word["大"]) 
print("能力大的强度", Intersion("大"))
print(target_dic["大"])

能力弱出现次数 189
能力弱的强度 8.59475044017644
[0, 1, 0, 0, 0, 35, 4, 2, 0, 0]
--------------------------------------------------
能力大出现次数 14473
能力大的强度 3.1530524293584383
[13, 9, 4, 13, 1, 2, 5, 11, 9, 7]

相关计算4：离散度计算

def Dispersion(word):
    #r_bar 是均值
    r_bar = sum(target_dic[word])/10
    variance = 0
    for i in target_dic[word]:
        variance += (i-r_bar)**2
    variance /= 10
    z_lst = []
    for i in target_dic[word]:
        z_lst.append((i-r_bar)/variance**0.5)
    return r_bar, z_lst, variance

print("能力弱的离散度", Dispersion("弱"))
print("-"*50)
print("能力大的离散度", Dispersion("大"))

能力弱的离散度 (4.2, [-0.4061052400161642, -0.3094135162027918, -0.4061052400161642, -0.4061052400161642, -0.4061052400161642, 2.978105093451871, -0.019338344762674504, -0.21272179238941938, -0.4061052400161642, -0.4061052400161642], 106.96000000000001)
--------------------------------------------------
能力大的离散度 (7.4, [1.364636500720022, 0.38989614306286335, -0.8285293040085849, 1.364636500720022, -1.5595845722514539, -1.3158994828371642, -0.5848442145942953, 0.8772663218914427, 0.38989614306286335, -0.09747403576571595], 16.84)

相关计算5：判断尖峰

def isPeak(word):
    r_bar, z_lst, _ = Dispersion(word)
    # 遍历判断每⼀个位置是否是尖峰
    flag = 0
    for data in z_lst:
        # 尖峰判断规则
        if (0.30 <= r_bar < 1.00 and data >=2.50) or (1.0 <= r_bar < 5.00 and data >= 2.00) or (5.0 <= r_bar < 10.00 and data >= 1.50) or (10.0 <= r_bar and data >= 1.00):
            print("词语:{}的分布{}".format(word, target_dic[word]))
            print("{}:该词语的第{}个位置是尖峰".format(word, z_lst.index(data)+1))
            flag += 1
    return flag >= 1

isPeak('国家')

词语:国家的分布[346, 18, 29, 52, 4, 1, 21, 29, 30, 32]
国家:该词语的第1个位置是尖峰

True

相关计算6：搭配判别，并保存结果

def isPeak(word):
    r_bar, z_lst, _ = Dispersion(word)
    # 遍历判断每⼀个位置是否是尖峰
    flag = 0
    for data in z_lst:
        # 尖峰判断规则
        if (0.30 <= r_bar < 1.00 and data >=2.50) or (1.0 <= r_bar < 5.00 and data >= 2.00) or (5.0 <= r_bar < 10.00 and data >= 1.50) or (10.0 <= r_bar and data >= 1.00):     
            flag += 1
    return flag >= 1

def isCollection(word):
    intersion = Intersion(word)
    r_bar, _ ,variance = Dispersion(word)
    if r_bar < 0.30:
        return False
    if intersion >= 4.50:
        return True
    elif 3.50 <= intersion < 4.5 and variance >= 10:
        return True
    elif 2.50 <= intersion < 3.5 and variance >= 20:
        return True
    elif intersion >= 2.0:
        # 发现尖峰，返回是搭配
        if isPeak(word):
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False

print([i for i in target_dic.keys() if isCollection(i)])

['国家', '治理', '体系', '和', '现代化', '这个', '目标', '的', '动力', '提升', '环境', '监管', '执法', '年', '时代精神', '与', '技术', '服务', '水平', '在', '产业链', '上', '有', '2015', '将', '这', '意味着', '我国', '可以', '提高', '自身', '品格', '还', '更好', '也', '能', '锻炼', '柔韧性', '弹跳', '能力', '各种', '是', '全面', '深化改革', '为', '紧紧围绕', '坚持', '了', '民族', '善', '善成', '魄力', '往往', '储备', '我们', '信心', '应对', '涌流', '让', '一切', '创新', '迸发', '中国', '经济', '打仗', '打胜仗', '作风', '建设', '铸就', '军魂', '一个', '万吨', '亿吨', '训练', '模式', '作战', '实战', '更', '素质', '强', '技术水平', '特点', '消费', '比较', '意识', '弱', '群众', '基本', '任务', '不断加强', '国际', '传播', '话语', '全球', '视野', '加强', '不断', '儿科', '县域', '基层', '诊疗', '辐射', '带动', '作用', '具备', '就业', '要', '使', '公平', '致使', '政府', '领导力', '决策', '防控', '城市', '公共安全', '研究', '中心', '其', '信用', '偿债', '评估', '这是', '地方', '推动', '发展', '化解矛盾', '始终', '法治', '牢牢', '把握', '对外开放', '主动权', '履行', '责任', '把', '体制', '作为', '领导', '干部', '执政', '处理', '去年', '通过', '风险', '识别', '自我', '今天', '上市公司', '业绩', '市场', '管理', '团队', '盈利', '增长', '等', '都', '增强', '流动性', '目前', '新', '制度', '非', '参与', '创新能力', '不足', '经营', '缺失', '企业', '两个', '要求', '提振', '家庭', '购买', '了解', '巴黎', '改革', '人有', '创业', '中', '总', '文化', '走', '舆论', '巩固', '壮大', '积极', '条件', '下', '保证', '安全', '续航', '可', '实现', '对', '摄', '软钉子', '问题', '而是', '解决问题', '然而', '监测', '依法治国', '依纪', '党员干部', '思维', '依法办事', '推进', '维护', '稳定', '发挥', '好', '协调', '重要', '保障', '依托', '必须', '方式', '各项', '工作', '得出', '唯一', '切实', '驾驭', '依法', '当事人', '诉讼', '高度', '专业', '形成', '判断', '支付', '却', '说', '非常', '但', '应用', '得到', '辨别', '优劣', '美的', '理论', '带头', '公道', '实事求是', '资金', '深化', '生产', '影响', '学生', '看', '低', '不仅', '促进', '各', '院团', '营销', '只顾', '创作', '方面', '社会', '正', '确保', '而', '居民', '需求', '相对', '下降', '产能', '干部队伍', '结构', '优化', '转变', '活力', '情况', '检验', '劳动', '没有', '去', '产业', '造血', '贫困户', '足够', '提供', '完善', '公共服务', '专业技能', '参差不齐', '培养', '到', '软', '实力', '如果', '实际', '盲目', '个人', '抵抗', '较差', '以', '研制', '出', '更强', '必备', '核心', '做到', '过硬', '丧失', '部分', '等级', '输送', '效率', '基础设施', '快', '迅速', '并', '积累', '亿立方米', '同时', '从', '退化', '恐慌', '公务员', '就医', '意愿', '知识', '教学', '必然', '电网', '供电', '可靠性', '解决', '仍', '议价', '较弱', '农户', '来说', '基础', '多', '实践', '人才培养', '理念', '话语权', '成为', '世界', '精神', '他们', '本事', '巴勒斯坦', '努力', '因为', '融资', '卓越', '政治', '财政', '有限', '仅能', '自主', '金融危机', '设备', '粮食', '收储', '总量', '组织', '知', '才', '包括', '责任意识', '办案', '终身', '活动', '有力', '队伍', '紧迫', '完备', '以及', '综合', '体现', '伊利', '战略', '保持', '考验', '着', '一方面', '产品', '有待', '偏低', '抗', '转型', '信息化', '差别', '人', '居民收入', '一是', '大力发展', '创造', '首要', '中医药', '医疗', '服务水平', '王君平', '进一步', '北约', '军事', '防卫', '地', '战备', '突发事件', '需要', '快速反应', '协同作战', '军事演习', '作家', '对话', '塑造', '想象力', '更新', '容易', '加快', '减灾', '最大', '灾害', '人民', '郭声琨', '职位', '层次', '中央', '110', '分且', '职业', '测验', '不', '分', '105', '100', '合作', '开发', '领域', '媒体', '分享', '缴费', '比如', '担当', '环保', '基金', '弥补', '处置', '传染性', '疾病', '新增', '供水', '农业', '节水', '灌溉面积', '显著', '研发', '部队', '遂行', '多样化', '充分发挥', '帮助', '打赢', '制约', '思想', '贷款', '维稳', '戍边', '由', '相关', '改善', '高达', '发现', '至关重要', '以来', '准则', '持续', '培养人才', '完全', '当务之急', '履职', '变现', '是否', '年产', '万辆', '整车', '离不开', '事业', '立法', '阶段', '制定', '一部', '商业银行', '未来', '金融服务', '有多强', '程度', '计算', '失去', '服务质量', '特别', '为此', '强化', '救援', '公开', '遴选', '全方位', '考察干部', '升至', '另一方面', '获利', '下滑', '明显增强', '据', '污水处理', '应诉', '业务', '培训', '语言', '选拔', '高超', '掌控', '革新', '具有', '愿望', '内容', '申办', '供给', '强大', '证明', '经济体', '十八', '届', '现代', '全过程', '资源', '利用', '日益', '二是', '科研', '较强', '人才', '既', '竞赛', '境界', '眼光', '品质', '概括', '这种', '邓小平', '患者', '承担', '律师', '双方', '受', '只能', '融合', '建立', '公共', '服务体系', '一系列', '挖掘', '重要一环', '题', '中之义', '党性修养', '主要', '学习', '关系', '进入', '自己', '应该', '地区', '明显改善', '经济社会', '鼓励', '适应', '网络', '四', '广播电视', '少数民族', '特色', '核电', '中国工程院', '院士', '国产', '核', '应急', '响应', '一种', '研究生', '接受', '策划', '切实增强', '常态', '锻造', '没', '才能', '等等', '大幅提高', '会', '逐步', '社区', '资本', '深入', '职业资格', '客运', '达', '动员', '配置', '正在', '越大', '重大', '每', '内', '缺水', '应当', '医疗卫生', '康复', '诸多', '逐渐', '人工智能', '达到', '缺少', '面对', '缺乏', '辨别是非', '善恶', '造就', '投资', '接待', '履约', '考量', '看重', '价值观', '沟通', '调查', '衡量', '评价', '选择', '社部', '建设司', '司长', '张', '立新', '有效', '说到底', '兴趣', '自', '2013', '起', '学校', '快速增长', '民间组织', '支持', '挑战', '效果', '线索', '进行', '技术手段', '管理水平', '促使', '捕集', '项目', '吨', '扶贫', '那些', '最强', '极大', '削弱', '严密', '打击', '造成', '十分', '长远', '路径', '原则', '操守', '平安', '防治', '运用', '一项', '局部战争', '指示', '怎么', '死亡', '提出', '价格', '很多', '滑雪', '教师队伍', '政治素质', '育人', '高校', '责任感', '全面落实', '回答', '党', '先进性', '纯洁性', '新形势下', '带', '考', '决心', '一些', '卫生院', '建设项目', '征管', '发育', '掌握', '夯实', '风险管理', '开展', '体制改革', '审计', '两', '统筹', '除了', '外', '应', '一旦', '不然', '海洋', '薄弱', '调峰', '三是', '联想', '素养', '政法队伍', '培育', '一支', '服务大局', '深层次', '还是', '努力提高', '司法', '政法', '协商', '研判', '谋划', '大胆', '围绕', '智力', '整体', '政策', '品德', '贡献', '导向', '即', '技巧', '海洋资源', '勘探', '破解', '按照', '局限', '超出', '表明', '程序', '源于', '欧美', '竞争力', '反', '侦查', '坚决', '并未', '自理', '抵御', '自然灾害', '高精度', '高', '偿还', '防病', '防范', '中国政府', '发生', '区域性', '系统性', '孟建柱', '零', '容忍', '甚至', '聚集', '稳妥', '环环相扣', '相互促进', '从严治党', '通航', '司法公正', '改', '社会治安', '局势', '中要', '单元', '立体化', '走出', '机制', '主流', '美丑', '小康社会', '实在', '减少', '三级', '配套', '保险公司', '指标', '依法行政', '强不强', '四是', '着力', '创造条件', '产品开发', '积极参与', '认知', '欠缺', '则', '依据', '年龄段', '分级', '流通', '五是', '国有', '严格', '生产能力', '降低', '运营', '全天候', '拓展', '于', '渠道', '教练', '监察', '环保部门', '方法论', '辩证', '战略思维', '治安', '销售', '安徽', '第二', '极限', '指挥', '重心', '观念', '调节', '总体', '可控', '当', '测算', '万立方米', '动手', '经费', '哪些', '平等', '得', '大幅', '深空', '探测', '金砖', '方法', '浪费', '专业化', '抗御', '严寒', '水准', '已有', '随着', '科室', '冬季', '学术', '全部', '其次', '审美', '控', '看到', '无', '执行', '链条', '外界', '艰难', '聪明', '放眼', '社会主义', '迈出', '癌症', '看法', '运动员', '海上', '潜能', '消费者', '长期', '在城镇', '建议', '低下', '因此', '迫切需要', '司法人员', '抗压', '不高', '要素', '短缺', '制造', '前景', '差异', '信誉', '特长', '出发', '思想观念', '工作作风', '形势', '养老', '匮乏', '承接', '规则', '有关', '水下', '通信', '验证', '医疗机构', '教育', '意义', '激发', '限制', '铀', '浓缩', '伊', '修复', '隐患', '智慧', '健全', '云', '六是', '信息安全', '军队', '绝对', '纪律', '服务中心', '纪检', '大力加强', '虽然', '突发', '故障', '排除', '政府职能', '推进改革', '人才队伍', '反恐', '从业', '农技', '人员', '某些', '金融机构', '原油', '建立健全', '诊治', '办事', '先进', '人民币', '跟', '复制', '阿', '小', '较大', '为主', '图为', '尊法', '自净', '来看', '硬', '善于', '分析', '注重', 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