python写学术论文

By Jiaxian Shi 英文文章的难度从直觉上来讲可以从以下两方面来定义： 句子的难易程度可以从句子的长度和复杂性（从句数量，嵌套）方面来考虑。词汇的难易程度可以从词汇的长度和使用频率（专业词汇，罕见词汇）方面来考虑。通过查阅维基百科等相关资料，发现目前普遍得到运用的可读性标准为Flesch–Kincaid可读性测试指标。Flesch–Kincaid可读性测试指标由两个指标构成：Flesch Reading Ease（FRE）和Flesch–Kincaid Grade Level（FKGL）。与我们的直觉一致，两者都使用了类似的方法：句子长度和词汇长度（由音节数确定，不单纯考虑字母数）。由于两个指标对句子长度和词汇长度所采取的权重不同（包括正负号），所以两个指标的意义相反：FRE数值越高，文章就越简单，可读性也越高。而FKGL数值越高，文章就越复杂，文章的可读性也就越低。 使用Python强大的自然语言处理（NLP）包NLTK，来实现下述3个功能： 其中，断句使用NLTK提供的非监督学习的预训练模型tokenizers/punkt/，分词则使用NLTK推荐的word_tokenize函数（使用TreebankWordTokenizer和PunktSentenceTokenizer模块），分音节则使用NLTK供的SyllableTokenizer模块。需要注意的是，分词会将标点符号分为一个单词，需要手动去除。同时，分音节时会讲英语中的连字符“-”分为一个音节，也需要手动去除。另外，文章需要进行预处理，去除回车符和空格，并将非标准标点符号转换为英文标准标点符号。 统计出句数，词数和音节数后，即可根据上文提供的公式计算出FRE和FKGL了。本程序使用4段不同类型的英文文章分别计算FRG和FKGL，并使用matplotlib模块绘制出柱状图已做比较。 文章： 比较结果如下图所示： 可以发现，文章的难度为：儿童文学<侦探小说<杂志文章<学术论文，这与我们的实际感受是一致的。

直接写人家的算法实现算剽窃。但是你可以利用该算法解决一个实际问题，这个解决实际问题的软件是可以申请软著的。

这是latex语言，latex是一种很方便的书写pdf文件的语言，特别是用来输入数学公式，在latex里面，输入数学公式其中的一种格式就是使用$you code you equation here$。而latex里面输入数学公式其中输入希腊字母就是$\phi$这样的。很多语言在生成数学公式上都借助了latex的格式。可以说latex已经成为数学公式输入标准，在word里面输入数学公式也有类似的方式（不过word里面倒是不用$$），在matlab里面的如果你画图也会用到latex输入格式。不过latex的最大用处还是写学术论文了，可以了解一下。