通过Python分析日语单词中音调类型的比例

enjoy了哦 · 发表于 2019-3-23 21:42:30

本帖最后由 enjoy了哦于 2019-3-23 23:23 编辑

通过调查日语单词中音调类型的比例，可以得出一些结论，方便记忆单词本身和其后续助词的音调。

原始数据：新明解国语辞典第5版（EPWING格式）
首先通过 EBDump 打开该EPWING格式词典的文件夹的 HONMON 文件，导出其中的“前方一致表記形見出し”部分，选择全部的1412个block。

导出后，将该文件转码成 UTF-8 格式，并使用正则表达式替换部分内容，使其容易被后续分析处理。

为统计尾高型音调，需要知道每个单词的拍数。由于拗音占有两个字符，但只算一拍，为了方便统计，将其中的小的[ゃ][ゅ][ょ] 及对应的片假名（还有小的[ア][イ][ウ][エ][オ]等，外来词专用音节）去掉，即[きゃ][きゅ][きょ]中后面那个字符。这样一来，拍数就等于字符数了。

最终的经过清洗的“干净”的数据如下所示，根据个人的习惯进行处理：

然后可以通过 Python 进行统计，一个单词可能有多个音调，但只统计第一个音调（稍微改动源码可以统计所有的音调）。这个代码可以用来明白大致的统计思路，后续还有写零碎的更改，并没有体现在这里面。

#!/usr/bin/env python
#_*_ coding:utf-8 _*_
import sys,os
import numpy as np
# 带有音调标记的词汇数目
all_entry = 0
# 平板型,[0]
entry_0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 头高型,[1]
entry_1 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 尾高型,[x] = 拍数
entry_last_high = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 中高型,[x] < 拍数
entry_middle = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
file_name = sys.argv[1]
f = open(file_name,'rb')
for line in f:
line = line.replace(b"\r\n",b"")
line = line.decode()
db = line.split(',')
word_len = len(db[0])
if word_len < 16:
all_entry = all_entry + 1
for i in range(1,len(db)):
accent = db[i]
if accent.startswith('['):
integer = int(accent[1])
if integer == 0:
entry_0[word_len] = entry_0[word_len] + 1
elif integer == 1:
entry_1[word_len] = entry_1[word_len] + 1
elif integer == word_len:
entry_last_high[word_len] = entry_last_high[word_len] + 1
else:
entry_middle[word_len] = entry_middle[word_len] + 1
break
print('[0]:')
for i in range(1,len(entry_0)):
print('%d' % (entry_0[i]))
print('entries: %d' % np.sum(entry_0))
print('\n')
print('[1]:')
for i in range(1,len(entry_1)):
print('%d' % (entry_1[i]))
print('entries: %d' % np.sum(entry_1))
print('\n')
print('middle high:')
for i in range(1,len(entry_middle)):
print('%d' % (entry_middle[i]))
print('entries: %d' % np.sum(entry_middle))
print('\n')
print('last high:')
for i in range(1,len(entry_last_high)):
print('%d' % (entry_last_high[i]))
print('entries: %d' % np.sum(entry_last_high))
print('\n')
print('all entries:')
print(all_entry)
f.close()

复制代码

最后将 Python 输出结果进行数据可视化：

以及饼图：

可以得出几个结论：
1. 尾高型的单词很少（约2%，大部分在2拍和3拍的单词上，2拍和3拍五五开，总共约1300个单词（在7万多个单词中）。
2. 头高型的单词次少（约17%），主要集中在3拍的单词上（约51%），2拍和4拍都约占20%左右。
3. 日语中4拍的单词最多（约42%），并且相当一部分（约72%）是平板型。这和新标日中入门单元里，“声调和语调”部分中“声调”小节里的解说是一样的。
4. 记忆平板型和尾高型的单词时，单词本身发音规律相同，都是前低后高，但后接的助词音调不同，不好记忆。但通过上述统计，可以这么做：（两拍以上）尾高型的单词单独记忆后续助词的音调，其后续助词的音调总是低的，而在一般情况下，一个单词（两拍以上）后接的助词的音调（高或低）和该单词的最后一拍是相同的。一拍的单词完全不符合这个“一般情况”，只需要记住这一拍本身是低还是高，再根据“一个单词中第一拍和第二拍音调必定不同”来确定助词音调。单词本身的音调则通过多听、多用以形成固定的记忆。

enjoy了哦 · 发表于 2019-3-24 07:52:11

kriskr 发表于 2019-3-24 00:48
想问下楼主ebdump导出后如何转码为utf8 为什么我转码后，是乱码，求赐教，是需要一些python改动吗 ...

文本编辑我一般用 notepad++，开源又好用。其中的 Encoding 菜单中有个Convert to UTF-8，可以转码。

在正则表达式替换的过程中，做了如下处理：
1. 删除了多个单词组成的条目。这种条目分别对每一个组成单词都标注了音调。
2. 声调类型统计只统计0-9,10及以上不统计。
3. 拍数在16拍及以上的不统计。
以及一些细微的调整。

因为各人处理的方法不同，你最终得出的统计结果可能和我不太一样。

kapan000 · 发表于 2019-3-23 22:43:16

本帖最后由 kapan000 于 2019-3-23 22:46 编辑

请教几个问题
1、新明解单词数较少，可否统计下超级大辞林？
2、统计饼图，可否给出所占比例和数量。这样更好看点。
3、可否给出统计的xls？我想再算下，10拍以内，各拍那个声调多一点及其比例

没想到0声单词这么多
我一直认为2,3,4...这类最多

enjoy了哦 · 发表于 2019-3-23 23:12:18

kapan000 发表于 2019-3-23 22:43
请教几个问题
1、新明解单词数较少，可否统计下超级大辞林？
2、统计饼图，可否给出所占比例和数量。这样更 ...

我觉得统计超级大辞林没有必要。原因有以下几点：
1. 新明解已经收录了常用单词，这个统计是用来指导记忆声调的，对常用7万单词的统计我觉得真的已经足够了。
2. 要对超级大辞林进行数据清洗是非常麻烦的。其中的百科词条等，也不太常用。
3. 超级大辞林中的大量片假名词语（外来词等），其声调相比常用和语、汉语词汇，没有那么固定。如果将其纳入统计，我觉得并不具有代表性。
4. 对于超级大辞林中古语的声调，我觉得统计了也没有什么代表性，我学现代日语就已经够呛了。

学日语真心推荐新明解，你可能觉得它收词量小，但是它还告诉你词汇的用法，一些有用的信息等。

这个EPWING版的新明解好像是通过别的格式转来的，里面有很多东西没转对，问题有点大，最好不要用。

kapan000 · 发表于 2019-3-23 23:43:22

本帖最后由 kapan000 于 2019-3-24 00:01 编辑

enjoy了哦发表于 2019-3-23 23:12
我觉得统计超级大辞林没有必要。原因有以下几点：
1. 新明解已经收录了常用单词，这个统计是用来指导记忆 ...

非常感谢。请问下，这个统计是全部单词？是否包含了片假名单词？

如果可以的话，能否再统计以下3个纬度
这样就更细化，明白了
纯片假名
有汉字的
纯平假名的，即完全无汉字的

谢谢

kriskr · 发表于 2019-3-24 00:48:53

想问下楼主ebdump导出后如何转码为utf8 为什么我转码后，是乱码，求赐教，是需要一些python改动吗

f2st · 发表于 2019-3-24 10:05:05

想问下楼主ebdump导出后如何转码为utf8 为什么我转码后，是乱码，求赐教，是需要一些python改动吗

f2st · 发表于 2019-3-24 10:12:58

求导出的txt

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