這世界的“文”和“理”越來越你儂我儂了，數據統計分析就是背後的紅娘。自從機器翻譯、狗下圍棋、AI作詩變得隨處可見之後，理工男理工女們扛把小鋤頭，挖起文學的牆角來更便捷了。

  說起鋤頭，python就是其中金光閃閃的一把，最大的好處就是可以套上許許多多現成的工具包，小如軍刀，大如鑽頭，選到合適的，一下子鑽出個油井來也不下話下。

  幾年來就有人用python的中文分詞工具把紅樓夢的文本解剖了一下，根據詞頻得出結論：前八十回和後四十回確非同一作者。這個論證邏輯其實頗可疑，因為詞頻尤其是實詞的詞頻，和題材、情節的相關性很大，不太適合作為判定行文風格的工具。反而是一些虛詞，比如連詞歎詞助詞之類的，容易帶上作者的個人習慣。另外，對於修辭手法的使用偏好，也是辨別作者文風的一個手段。這就好比一個人穿的鞋子，磨損程度大小取決於走過多少路，走的什麽路，但是磨損的地方是在前或在後，在左或在右，這就和個人走路的習慣姿態息息相關了。

  按這種想法，好事者如我，就拿城裏某位名博的文章試了一下。從過百萬字的錦言繡語中找到三類不同的題材：遊記、飲食、動物，共有30+篇。用結巴中文分完詞後，對不同修辭和虛詞進行粗略統計，果然能看出明顯的文風特點。

  如果拿其他作者文章的統計結果做個對照，可能會更明顯一些。

  說到這，不由得想起《聊齋》裏的一個故事：

偶與涉曆殿閣，見一瞽僧坐廊下，設藥賣醫。宋訝曰：“此奇人也！最能知文，不可不一請教。”因命歸寓取文。遇餘杭生，遂與俱來。王呼師而參之。僧疑其問醫者，便詰症候。王具白請教之意。僧笑曰：“是誰多口？無目何以論文？”王請以耳代目。僧曰：“三作兩千餘言，誰耐久聽！不如焚之，我視以鼻可也。”王從之，每焚一作，僧嗅而頷之曰：“君初法大家，雖未逼真，亦近似矣。我適受之以脾。”問：“可中否？”曰：“亦中得。”餘杭生未深信，先以古大家文燒試之。僧再嗅曰：“妙哉！此文我心受之矣，非歸、胡何解辦此！”生大駭，始焚己作。僧曰：“適領一藝，未窺全豹，何忽另易一人來也？”生托言：“朋友之作，止此一首；此乃小生作也。”僧嗅其餘灰，咳逆數聲，曰：“勿再投矣！格格而不能下，強受之以膈；再焚，則作惡矣。”生慚而退。

  Python在文學辨別上的智能，也許某一天也能離這瞽僧的境界相去不遠吧。