这世界的“文”和“理”越来越你侬我侬了，数据统计分析就是背后的红娘。自从机器翻译、狗下围棋、AI作诗变得随处可见之后，理工男理工女们扛把小锄头，挖起文学的墙角来更便捷了。
说起锄头，python就是其中金光闪闪的一把，最大的好处就是可以套上许许多多现成的工具包，小如军刀，大如钻头，选到合适的，一下子钻出个油井来也不下话下。
几年来就有人用python的中文分词工具把红楼梦的文本解剖了一下，根据词频得出结论：前八十回和后四十回确非同一作者。这个论证逻辑其实颇可疑，因为词频尤其是实词的词频，和题材、情节的相关性很大，不太适合作为判定行文风格的工具。反而是一些虚词，比如连词叹词助词之类的，容易带上作者的个人习惯。另外，对于修辞手法的使用偏好，也是辨别作者文风的一个手段。这就好比一个人穿的鞋子，磨损程度大小取决于走过多少路，走的什么路，但是磨损的地方是在前或在后，在左或在右，这就和个人走路的习惯姿态息息相关了。
按这种想法，好事者如我，就拿城里某位名博的文章试了一下。从过百万字的锦言绣语中找到三类不同的题材：游记、饮食、动物，共有30+篇。用结巴中文分完词后，对不同修辞和虚词进行粗略统计，果然能看出明显的文风特点。
如果拿其他作者文章的统计结果做个对照，可能会更明显一些。
说到这，不由得想起《聊斋》里的一个故事：
偶与涉历殿阁，见一瞽僧坐廊下，设药卖医。宋讶曰：“此奇人也！最能知文，不可不一请教。”因命归寓取文。遇余杭生，遂与俱来。王呼师而参之。僧疑其问医者，便诘症候。王具白请教之意。僧笑曰：“是谁多口？无目何以论文？”王请以耳代目。僧曰：“三作两千余言，谁耐久听！不如焚之，我视以鼻可也。”王从之，每焚一作，僧嗅而颔之曰：“君初法大家，虽未逼真，亦近似矣。我适受之以脾。”问：“可中否？”曰：“亦中得。”馀杭生未深信，先以古大家文烧试之。僧再嗅曰：“妙哉！此文我心受之矣，非归、胡何解办此！”生大骇，始焚己作。僧曰：“适领一艺，未窥全豹，何忽另易一人来也？”生托言：“朋友之作，止此一首；此乃小生作也。”僧嗅其馀灰，咳逆数声，曰：“勿再投矣！格格而不能下，强受之以膈；再焚，则作恶矣。”生惭而退。
Python在文学辨别上的智能，也许某一天也能离这瞽僧的境界相去不远吧。
