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首次提出自适应词频统计算法，该算法突破传统的思维模式，排除了在词频统计中预先设定庞大词库、对不同文章建立统一标准的复杂性，而以目标文章为基础，根据每篇文章的主题，动态生成切合该目标文章的统计标准，从而提高词频统计的效率；其基本原理是以文章为独立单位，确定一个关系场，在场中，从主标题出发，以关系微量为基本元素，以文章整体即关系场为计算区间，进行迭代累加，以组成文中各种固定组合，并对其进行记录与分析，将重复一定次数的固定组合上升为词，该词的集合即为本算法所求；最终以软件实现该算法思想，并进行了百篇文章的统计试