统计单词频率是文本分析中的基础任务，可通过以下方法实现：

一、手动统计（适用于小规模文本）

逐字逐句阅读：

人工记录每个单词出现的次数，适合文本量较小的情况。

制作表格：

使用Excel等工具创建频数表，通过公式统计单词出现频率。

二、自动统计（推荐用于大规模文本）

编程实现

- Python：

利用`collections.Counter`或正则表达式处理文本。例如：

```python

from collections import Counter

import re

def count_words(text):

转换为小写并提取单词

words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())

统计频率

word_count = Counter(words)

return dict(word_count)

示例

article_text = "Python是一种广泛使用的高级编程语言..."

word_freq = count_words(article_text)

print(word_freq)

```

- Bash脚本：通过管道操作处理文本，例如：

```bash

cat example.txt | tr '[upper]''[lower]' | tr -d '[punct]' | sort | uniq -c | sort -nr

```

该命令将文本转换为小写、删除标点、排序并统计频率。

使用专业工具

- 在线工具：

如Word Counter、Text Analyzer等，支持导入文本并生成频率表。

- 软件应用：如Excel（适用于小规模数据）、AntConc（专业语料库分析工具）等。

三、注意事项

文本预处理：需将文本转换为统一大小写（如小写），并去除标点符号，以避免统计误差。

分词处理：英文文本需进行分词（如使用正则表达式`\b\w+\b`），中文则需使用分词工具（如`jieba`）。

结果验证：对比手动统计结果与程序输出，确保准确性。

通过以上方法，可高效统计单词频率，并根据需求进一步分析文本特征。