如何借助机器学习方法量化同频次词汇的重复分布疏密度

可直接计算的基础统计特征（常作为机器学习任务的输入维度） #

• 提取目标词在文本中的全量位置索引，计算相邻目标词的间隔差值：
  • 对应你给出的两个文件，distributed.txt中test的所在行号为第5、9、13行，相邻间隔分别为4、4，平均间隔为4
  • closer.txt中test的所在行号为第5、7、8行，相邻间隔分别为2、1，平均间隔为1.5
    可进一步计算间隔的均值、标准差、变异系数，数值越小代表聚集程度越高，数值越大代表分布越分散，完全可以区分你遇到的“总次数相同但分布密度不同”的场景。
• 固定窗口切块密度统计：将全文本按固定长度切分为若干等长块，统计每个块内目标词的出现次数，计算块内计数的变异系数。如果计数波动幅度大，代表目标词呈聚集分布；如果计数分布均匀无明显波动，代表目标词呈分散分布。

机器学习领域的对应量化方法 #

• 自共现点互信息（PMI）衍生指标：该指标是文体分析、文本异常检测类ML任务的常用特征，计算逻辑为PMI(目标词, 目标词) = log( 小窗口内目标词与自身共现的概率 / (文本中目标词的出现概率)^2 )，计算得到的PMI值越高，代表目标词在文本中的聚集程度越高。
• 词嵌入上下文共现特征：在Word2Vec、GloVe这类传统词嵌入的训练逻辑中，会自动统计词汇在指定上下文窗口内的共现关系，可直接提取目标词的自共现权重值作为聚集度的量化值——如果目标词经常在小窗口内连续出现，对应的自共现权重会明显升高。
• 自注意力权重提取：基于Transformer架构的大语言模型，会通过自注意力机制自动建模全文本中词汇的关联关系，提取目标词对应的注意力权重分布，统计注意力权重集中在目标词自身附近的占比，占比越高代表该词的聚集程度越容易被模型识别，可直接量化聚集水平。

用上述方法计算你提供的两个文件，closer.txt里的test平均间隔更短、自PMI值更高、自注意力权重的局部集中度更高，可直接区分二者的分布差异，完全不会受“总出现次数相同”的干扰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shantanuo